入世 · rushi-skill

把一本书、一门课、一段长内容，蒸馏成可验证、可测试、可进化的 Agent Skill。

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仓颉解决「把知识变成 skill」；入世解决更难的三件事：

1. 自证可信 —— 每条方法都有机器可验证的引文证据链，假引文过不了闸门
2. 可测效果 —— 触发评测 + 效果 A/B 基线，不是"看起来能用"
3. 随使用进化 —— 遥测闭环驱动版本迭代，提案经人类审批后落地

快速开始

0. 环境要求

• Python 3.11+（仅标准库，无第三方依赖）

1. 配置 LLM 钥匙

入世的 S1/S2/S4/S5 等阶段需要调用大模型，二选一：

OpenAI

$env:OPENAI_API_KEY='你的钥匙'   # PowerShell

export OPENAI_API_KEY='你的钥匙'  # Linux / macOS

DeepSeek（国内用户推荐）

$env:DEEPSEEK_API_KEY='你的钥匙'
$env:RUSHI_BASE_URL='https://api.deepseek.com'
$env:RUSHI_MODEL='deepseek-chat'
$env:RUSHI_API_KEY_ENV='DEEPSEEK_API_KEY'
$env:RUSHI_JSON_MODE='1'

export DEEPSEEK_API_KEY='你的钥匙'                    # Linux / macOS
export RUSHI_BASE_URL='https://api.deepseek.com'
export RUSHI_MODEL='deepseek-chat'
export RUSHI_API_KEY_ENV='DEEPSEEK_API_KEY'
export RUSHI_JSON_MODE='1'

2. 克隆并自检

git clone https://github.com/wanghuohuo155-stack/rushi-skill.git
cd rushi-skill
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py doctor   # 全部 ✅ 即环境就绪

3. 端到端演示（约 1 分钟）

python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py verify  --build examples/demo-pack --project .
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py check   --build examples/demo-pack --project .
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py link    --build examples/demo-pack --project . --title "慢园丁手记" --author "入世示例"
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py test    --build examples/demo-pack --project . --mode mock
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py package --build examples/demo-pack --project . --name demo-pack
python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py gate    --pack packs/demo-pack

4. 进化闭环演示

python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py evolve --project . --pack packs/demo-pack --telemetry examples/telemetry.jsonl

5. 安装为 Codex skill（可选）

python rushi-skill/scripts/rushi-cli.py install --pack packs/demo-pack --host codex --scope user

或把 rushi-skill/ 整个目录复制到 $CODEX_HOME/skills/（Windows 默认 C:\Users\<you>\.codex\skills），然后新开一个 Codex 对话即可触发。

流水线：S0 → S10

阶段	做什么	关键产物	闸门
S0	放入书本	books/<slug>/source.txt + 清单	源文件非空、元数据完整
S1	读懂全书（Adler 方法）	BOOK_OVERVIEW.md	整书理解地图
S2	五路提取	candidates/*.json（框架/原则/案例/反例/术语）	每路 ≤20 条，引文 ≤150 字
S3	引文真伪检查	claims.jsonl	引文逐字定位，fidelity 达标
S4	外部验证	s4/*.json 三角佐证	无佐证方法标记为低置信
S5	构造技能	skills/*/SKILL.md	RIA++ 六段结构校验
S6	连线成图	INDEX.md	关系问题 0
S7	考题考试	TEST_REPORT.md	诱饵 0 容忍，通过率 ≥80%
S8	打包	packs/<name>/pack.json	证据四件套齐全
S9	安检放行	发布闸门	TEST_REPORT 必须 PASS
S10	进化	proposals/*.md	人类审批后才落地

与仓颉的关键差异

维度	仓颉（cangjie-skill）	入世（rushi-skill）
引文溯源	标签式（只标章节）	机器可验证（span 定位 + 哈希）
数字事实	无强制出处	必须出现在引文或 source_note
验证主体	同一模型自证	确定性校验器 + 外部三角验证 + 人工抽样
测试	测"会不会触发"	触发评测 + 效果评测 + 生产遥测
发布	自检清单	CI 自动化发布闸门（缺证据即失败）
安装	单 skill 复制	pack 级安装，GLOSSARY 随包嵌入防断链
生命周期	静态文件	semver + freshness + 遥测进化闭环

文档

• 📖 使用说明-花拳绣腿.html（小人书式图文教程，浏览器直接打开）
• 🎨 使用说明.html（《你的名字》日式动漫版）
• 🌐 在线渲染版（GitHub Pages）
• 📐 PLAN.md（终极目标、行动与落地方案）
• 📝 CHANGELOG.md（版本变更记录）

测试与验证

• 125 个单元测试（unittest）：PYTHONPATH=rushi-skill/scripts python -m unittest discover -s tests -v
• 最小可运行检查：python check.py
• 覆盖率 ≥80% 门禁（当前 90%）
• CI 矩阵：Python 3.11 / 3.12（GitHub Actions）
• 说明书四断点截图回归：375 / 768 / 1024 / 1440 零重叠

项目结构

rushi-skill/
├── README.md                  # 本文件
├── CHANGELOG.md               # 版本变更
├── LICENSE                    # AGPL-3.0
├── rushi.json                 # 引擎配置（可移植，无本机路径）
├── check.py                   # 最小可运行检查
├── rushi-skill/               # 「入世」skill 本体（自包含，可安装）
│   ├── SKILL.md               # meta-skill 定义（触发条件 + 工作流）
│   ├── agents/openai.yaml     # UI 元数据
│   ├── scripts/rushi-cli.py   # CLI 入口
│   ├── scripts/rushi/         # 引擎（纯标准库）
│   ├── references/            # 流水线 / Schema / 评测 / 遥测文档
│   ├── assets/templates/      # SKILL.md / pack.json / trigger.json 模板
│   └── prompts/               # LLM 阶段提示词（8 份）
├── docs/                      # 使用说明（HTML + 生成器 + PLAN）
├── examples/                  # 演示包、评测数据、示例遥测
├── tests/                     # 125 个单元测试
└── .github/workflows/ci.yml   # CI：单测 + 冒烟 + 发布闸门

许可证

AGPL-3.0