这个 GitHub 项目把「深情祖师爷」做成了 Skill：不是复读语录，而是蒸馏思维框架

比如问：

我喜欢一个人，但她对我忽冷忽热，我到底该不该继续？

它不会给你来一段 “爱要勇敢”，“顺其自然” 的温柔废话。

它会先把问题拆开：你到底是在判断对方喜不喜欢你，还是在用对方偶尔的回应给自己续命？

这就是 tong-jincheng-skill 这个项目最有意思的地方。

它不是简单把童锦程的语录塞进提示词里，让 AI 学几句 “兄弟” “说实话” “知道吧”。

它真正做的是：把一个人的表达方式、判断习惯、人性观察和边界感，整理成一个可以被 Claude Code 调用的 Skill。

项目地址：

https://github.com/hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill

结论很直接：

这个项目最值得看的，不是 “AI 会不会像童锦程说话”，而是它提供了一个很好的样板：如何把一个公众人物的内容，做成可调用、可解释、有边界的 AI 人格视角。

先跑起来

如果只是想体验，不需要先把仓库 clone 到本地。

前提条件很简单：

你本机需要能使用 npx，并且你的 Claude Code 环境支持 Skills。

在终端执行：

npx skills add hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill

执行位置没有特别要求，普通终端里跑即可。

安装完成后，在 Claude Code 里用这些词触发：

童锦程
深情祖师爷
用童锦程的方式
从童锦程视角
景辰怎么看

然后你就可以直接问：

我暗恋同事半年了，一直没开口，怎么办？

成功标志也很朴素：终端没有报错，并且 Claude Code 里能通过上面的触发词进入对应视角。

如果你想研究它是怎么写的，可以把代码拉到本地：

git clone https://github.com/hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill.git
cd tong-jincheng-skill

仓库核心结构大概是这样：

tong-jincheng-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
└── references/
    └── research/

真正值得读的是 SKILL.md 和 references/research/。

一个是最终可调用的 Skill 文件，一个是背后的素材分析过程。

它到底是什么

tong-jincheng-skill 是一个 Claude Code Skill。

它的目标不是 “假装自己就是童锦程本人”，而是用公开素材里提炼出来的表达方式和思考框架，去分析恋爱、人际关系和个人成长问题。

根据项目 README，作者使用了 9 个一手视频字幕素材，约 20 万字，内容包括直播合集、约会 vlog、搭讪解析等。

最后整理出几类东西：

所以它更像一个 “人物视角压缩包”。

不是简单问答机器人。

也不是 “把语录喂给 AI，让它复读”。

真正厉害的是：它先抽模型，再学语气

很多人格化 AI 最大的问题是，只学皮。

比如学一个人说话，就只学口头禅。

开头加一句 “兄弟们”。

结尾加一句 “是不是”。

中间再塞几句金句。

看起来像，实际上很空。

tong-jincheng-skill 的处理方式不太一样。它先提炼了几个判断模型，再让表达风格服务于这些模型。

比如项目里整理出的核心心智模型包括：

这里面最关键的是顺序。

先有判断框架，再有表达口吻。

否则 AI 只会变成 “语录播放器”。

举个例子。

如果用户问：

我想故意几天不联系对象，看他会不会主动找我。

普通情感 AI 很容易输出：

你可以先观察对方的反应，同时也要照顾自己的感受。

这话没错。

但没用。

这个 Skill 的思路会更接近：

你不是在观察他。
你是在测试他。

测试的风险是：他通过了，你也不一定安心；他没通过，关系直接受伤。
真正要做的是把需求说出来。

注意，这里不是靠 “像不像童锦程” 取胜。

它靠的是一个明确判断：不要测试人性，直接表达需求。

这才是可复用的东西。

它把 “表达 DNA” 也拆得很细

项目里还有一个很有价值的部分：03-expression-dna.md。

这里不是泛泛写 “口语化” “接地气”，而是拆了具体表达习惯。

比如：

这就比 “请你模仿某某风格” 稳定很多。

因为 AI 拿到的不是一个模糊要求，而是一套可执行规则。

错误示例是这样：

你现在是童锦程，请用他的语气回答我。

这类提示词太薄了。

模型只能凭印象发挥，容易走向刻板模仿，甚至编造立场。

更好的写法应该是：

你需要使用以下视角：
1. 先判断关系中的真实动机
2. 不用安慰性废话
3. 先给结论，再给例子
4. 不把没有素材支持的观点说成本人观点
5. 对超出情感和人际范围的问题说明边界

tong-jincheng-skill 基本就是按这个方向做的。

这个项目最值得学的，是 “诚实边界”

人格化 Skill 有一个很容易被忽略的问题：

它到底能代表谁？

如果一个 Skill 说 “我就是某某本人”，那风险就很高。

因为它既不知道本人最新状态，也不能替本人表达真实立场。

这个项目比较克制。

它在 SKILL.md 里写了边界：主要适用于恋爱、人际、个人成长领域；商业决策、创业策略、辛巴关系细节、2025 年后的新动态，都不是它的强项。

这点很重要。

因为一个可信的 AI 工具，不应该只告诉你 “我能做什么”，还应该告诉你 “我做不到什么”。

比如你问：

童锦程怎么看直播电商选品？

一个不负责任的人格 AI 可能会直接编：

他会认为选品要抓住人性……

听起来很像那么回事。

但问题是，没有素材支撑。

更好的回答应该是：

这部分公开素材不足，不能直接说这是他的观点。
如果按他在人际关系里的判断逻辑推断，可能会更关注真实需求、信任关系和表达方式。
但这只是推断，不是本人观点。

这就是边界感。

也是做 AI Skill 时非常关键的一步。

为什么我觉得这个项目值得拆

因为它刚好踩中了现在 AI 应用里一个很常见的需求：

把一个复杂的人、一个领域专家、一套工作方法，压缩成可以反复调用的 Skill。

这件事以后会越来越常见。

比如：

核心都不是 “模仿语气”。

核心是把一个人的判断方式拆出来。

也就是：

素材 → 归纳 → 模型 → 规则 → 边界 → 可调用 Skill

tong-jincheng-skill 提供了一个很直观的参考。

它告诉你，一个人物类 Skill 至少要有 5 样东西：

缺任何一个，都会变薄。

只有语气，没有模型，就是 cosplay。

只有模型，没有边界，就容易编造。

只有素材，没有提炼，就只是资料堆。

适合谁用

这个项目适合三类人。

第一类，想体验 Claude Code Skills 的人。

你可以用它快速感受：一个 Skill 不只是提示词，它可以有触发词、角色规则、研究资料和结构化边界。

第二类，想做人格化 Agent 的人。

不用只盯着童锦程这个主题。你可以学习它的做法，把任何一个人物、专家、方法论拆成类似结构。

第三类，想研究 “AI 如何从素材中提炼风格” 的人。

它的 references/research/ 比最终成品更值得看。因为那里保留了从原始素材到表达规则的中间过程。

需要注意什么

我建议你不要把它当成情感判官。

它能提供一个视角，但不能替你决定关系。

尤其是感情问题，真实情况往往比一句 “喜不喜欢” 复杂。

更合适的用法是：

让它帮你拆动机、看盲点、识别自我欺骗。

不合适的用法是：

让它替你判断一个人值不值得爱、该不该分手、是不是坏人。

AI 的价值在于帮你把问题说清楚。

不是替你承担后果。

如果你想照着做一个自己的 Skill

可以直接参考这个流程：

1. 1. 先收集素材，不要先写人设。
2. 2. 从素材里提炼 3 到 5 个稳定判断模型。
3. 3. 整理高频表达，不要只记口头禅。
4. 4. 给每个模型补适用场景和不适用场景。
5. 5. 明确哪些内容是事实，哪些内容只是推断。
6. 6. 最后再写 SKILL.md，不要一上来就写提示词。

最重要的是第 5 步。

一个 Skill 越像人，越要诚实。

因为 “像” 很容易让用户误以为它 “真懂”。

最后

tong-jincheng-skill 表面上是一个 “深情祖师爷视角” 的 Claude Code Skill。

但我觉得它更大的价值，是给了一套人物类 Skill 的制作样板。

它不是复读语录。

也不是简单角色扮演。

它真正做的是：把 20 万字左右的一手素材，整理成心智模型、表达 DNA、决策启发式和诚实边界。

如果你也想做自己的 Skill，可以先把这个仓库 clone 下来，看两份文件：

SKILL.md
references/research/

先不要急着模仿语气。

先看它怎么拆模型。

这才是这个项目最值得学的地方。

资料来源：GitHub 仓库 hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill

https://github.com/hotcoffeeshake/tong-jincheng-skill