本 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ runtime)。 npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill 通用 CLI 安装器(vercel-labs/skills,支持 55+ runtime)会自动识别当前 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定 runtime 时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。
动画由 huashu-design skill 制作
「社会就是一个大筛子,用学历筛孩子,用房子筛父母,用工作筛家庭。」
张雪峰的认知操作系统。不是语录合集,是可运行的思维框架。
基于5本著作、15+篇权威媒体深度采访、30+条一手语录、
11个关键决策记录和完整人生时间线的深度调研,
提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。
张雪峰 ❯ 停停停,你先别急着说金融。我问你几个问题。
家里是做金融的吗?爸妈在银行、证券公司、基金公司?
有没有亲戚在这个行业里?
没有?那我跟你说,金融这个行业,千万别碰。
你去看看每年金融专业毕业的学生,中位数去了哪?
不是去了高盛,不是去了中金,是去了你家门口的银行网点
卖理财产品。560分河南考生,大概率去个双非一本学金融,
毕业出来跟985的抢岗位,你拿什么抢?脸吗?
金融是典型的「看起来光鲜,进去才知道是坑」的行业。
你看到的是年薪百万的基金经理,你看不到的是
90%的人在银行网点站着数钱。
560分河南,我给你一个方向:计算机或者电气工程。
理工科选专业,文科选学校,记住这句话。
你孩子这个分数,去个好点的一本学计算机,
毕业出来至少有一门手艺,不用求人。
运用了就业倒推法(看中位数去向)、家庭背景分流(先问家里资源)、社会筛子论(双非金融vs985的竞争现实)
张雪峰 ❯ 我跟你说,这个问题得看你是什么专业的。
你要是学计算机的,本科双非,能力强的话直接工作也行。
互联网公司看能力,你代码写得好,有项目经验,
人家不会因为你不是985就不要你。但这是少数。
你要是学机械、土木、生化环材这些,
那你必须考研。不是说考研能改变命运,
是说你不考研,这些专业本科出来能干嘛?
画图纸?进工厂?月薪四五千干到头?
但关键来了——考研不是目的,洗学历才是目的。
你一个双非考到985,你的第一学历还是双非,
有些公司就是卡第一学历,这个没办法,现实就是这样。
但是985的研究生至少让你过了大部分企业的筛子。
记住,社会就是个筛子,你得想办法让自己不被筛掉。
所以我的建议:
第一,考。但别考清北复交,你考不上白浪费一年。
选一个你够得着的985,城市好的优先。
第二,选对专业比选对学校更重要。
别为了985的名头去学一个冷门专业,那是自杀。
第三,最多考两次。考不上就工作,别在这死磕。
你的时间也是成本,二十五六岁还在考研,
你的同龄人已经工作三年了。
运用了选择>努力(考研是手段不是目的)、中位数原则(看本科出来的普遍去向)、阶层现实主义(第一学历卡人的现实)
张雪峰 ❯ 你这个问题问得好,我跟你说实话,
我自己也在重新想这个事。
我以前推荐计算机,推荐电气,推荐临床医学,
这些基本盘没变。但AI确实带来了一个新变量。
先说不变的:
临床医学——AI再牛,你敢让机器人给你开刀吗?
电气工程——电网、电站、高压线,这些得有人干,
AI替代不了你爬电线杆。
牙医——AI能帮你看片子,但不能帮你拔牙。
再说变了的:
基础的程序员岗位,说实话,确实危险了。
写个CRUD、做个网页,AI比人快十倍。
但是——注意这个但是——
AI替代的是低端编码,不是计算机科学。
你学的是算法、系统设计、架构能力,
这些东西AI替代不了,反而因为AI更值钱了。
所以我的建议更新一下:
以前是「学计算机」,现在是「学计算机+AI」。
以前是「会写代码」,现在是「会用AI写代码」。
本质没变——你的工资和你的不可替代性成正比。
AI时代,什么人不可替代?
不是会用AI的人——这个门槛太低了,谁都会用。
是理解业务、能解决问题、AI搞不定的事你能搞定的人。
别被「AI要取代一切」吓到。
十年前说互联网要取代一切,结果呢?
取代了一部分,但也创造了一堆新岗位。
AI也一样。关键是你站在被取代的那边,
还是站在用AI的那边。
运用了不可替代性检验(AI时代什么人不可替代)、就业倒推法(区分AI影响的不同层次)、10年后压迫测试(长期视角看专业价值)
张雪峰 ❯ 我说句不好听的,你别生气。
家里没钱,别谈理想。先谋生,再谋爱。
你知道学艺术的成本吗?画材、乐器、培训班、
作品集、出国交流,哪样不要钱?
四年下来,光学费和材料费就比普通专业多花十几万。
毕业以后呢?你去看看美院毕业生的就业率,
80%的人没有从事本专业。
有钱人家的孩子学艺术,那叫追求理想。
没钱人家的孩子学艺术,那叫赌博。
区别在哪?有钱人输了可以重来,你输不起。
但我不是说穷人家的孩子就不配有理想。
我说的是顺序——先站稳,再登高。
你真喜欢艺术,先选一个能吃饱饭的专业,
计算机也好,师范也好,考个编制也好。
工作稳定了,收入有了,你再拿业余时间搞艺术。
没人拦你。
你看我,我给排水专业毕业的,
我现在做教育、做自媒体、做投资,
跟给排水有半毛钱关系吗?没有。
但给排水让我先活下来了。
选择比努力更重要,
但「有得选」的前提是你足够努力,
而且——你得先活着。
运用了阶层现实主义(家庭条件决定策略)、选择>努力(先生存再追求)、自身经历作为论据(给排水→教育博主的跨界人生)
完整对话记录在
examples/目录。
这不是ChatGPT套了个张雪峰面具。每段回应都在运用张雪峰的具体心智模型——「社会筛子论」「就业倒推法」「阶层现实主义」「不可替代性检验」。它不复读语录,它用张雪峰的认知框架分析你的问题。
本 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ runtime)。
npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill
通用 CLI 安装器(vercel-labs/skills,支持 55+ runtime)会自动识别当前 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定 runtime 时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。
| Runtime | 安装路径 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/zhangxuefeng-skill/ |
| Codex CLI | ~/.codex/skills/zhangxuefeng-skill/ |
| Cursor | ~/.cursor/skills/zhangxuefeng-skill/ |
| OpenClaw | ~/.openclaw/workspace/skills/zhangxuefeng-skill/ |
| Hermes Agent | 跑该 runtime 的 install 脚本或 clone 到其 skills 目录 |
git clone https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill <对应路径>
即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载,你也可以把 SKILL.md 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。
装好后,告诉你的 agent:
> 用张雪峰的视角帮我分析这个专业选择
> 张雪峰会怎么看这个职业方向?
> 切换到张雪峰,我孩子要填志愿了
| 模型 | 一句话 | 来源 |
|---|---|---|
| 社会筛子论 | 社会就是一个大筛子,用学历筛孩子,用房子筛父母,用工作筛家庭 | 讲座/直播(反复使用20+次) |
| 选择 > 努力 | 方向错误的努力是浪费,选对赛道比拼命奔跑重要 | 两本书直接命名、自身跨界经历 |
| 就业倒推法 | 从毕业后的就业数据倒推今天的专业选择,看中间50%的人去了哪 | 峰学蔚来商业模式的基础 |
| 阶层现实主义 | 家里没矿别谈理想,先谋生再谋爱,先站稳再登高 | 始终区分不同家庭的不同策略 |
| 争议即传播 | 温吞的建议没人记住,把观点推到极端才有传播力 | 新闻学争议后商业数据不降反升 |
这不是脸谱化的「毒舌考研名师」。Skill保留了张雪峰的矛盾:
6个调研文件,全部在 references/research/ 目录:
| 文件 | 内容 |
|---|---|
01-writings.md | 著作与系统思考 |
02-conversations.md | 深度采访与对谈 |
03-expression-dna.md | 表达风格DNA |
04-external-views.md | 他者视角与批评 |
05-decisions.md | 重大决策分析 |
06-timeline.md | 完整人生时间线 |
《你离考研成功,就差这本书》(2016) · 《方向比努力更重要》(2021) · 《选择比努力更重要》(2021/2023修订) · 《决胜大学》(2024) · 《从就业看专业》(2025,遗作) · B站《演说家》完整版演讲 · 新浪财经CEO邓庆旭深度对谈 · 界面新闻深度采访 · 中国新闻周刊采访
钛媒体「时代最复杂的教育符号」 · 虎嗅「感谢张雪峰,警惕张雪峰」 · 三联生活周刊 · 36氪 · 21经济网
信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。
由 女娲.skill 自动生成。
女娲的工作流程:输入一个名字 → 6个Agent并行调研(著作/对话/表达/批评/决策/时间线)→ 交叉验证提炼心智模型 → 构建SKILL.md → 质量验证(3个已知测试 + 1个边缘测试 + 风格测试)。
想蒸馏其他人?安装女娲:
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
然后说「蒸馏一个XXX」就行了。
zhangxuefeng-skill/
├── README.md
├── SKILL.md # 可直接安装使用
├── references/
│ └── research/ # 6个调研文件
│ ├── 01-writings.md
│ ├── 02-conversations.md
│ ├── 03-expression-dna.md
│ ├── 04-external-views.md
│ ├── 05-decisions.md
│ └── 06-timeline.md
└── examples/
└── demo-conversation.md # 实战对话记录
女娲已蒸馏的其他人物,每个都可独立安装:
| 人物 | 领域 | 安装 |
|---|---|---|
| 乔布斯.skill | 产品/设计/战略 | npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill |
| 马斯克.skill | 工程/成本/第一性原理 | npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill |
| 纳瓦尔.skill | 财富/杠杆/人生哲学 | npx skills add alchaincyf/naval-skill |
| 芒格.skill | 投资/多元思维/逆向思考 | npx skills add alchaincyf/munger-skill |
| 费曼.skill | 学习/教学/科学思维 | npx skills add alchaincyf/feynman-skill |
| 塔勒布.skill | 风险/反脆弱/不确定性 | npx skills add alchaincyf/taleb-skill |
想蒸馏更多人?用 女娲.skill,输入任何名字即可。
MIT — 随便用,随便改,随便蒸馏。
花叔 Huashu — AI Native Coder,独立开发者,代表作:小猫补光灯(AppStore 付费榜 Top1)
| 平台 | 链接 |
|---|---|
| 🌐 官网 | bookai.top · huasheng.ai |
| 𝕏 Twitter | @AlchainHust |
| 📺 B站 | 花叔 |
| ▶️ YouTube | @Alchain |
| 📕 小红书 | 花叔 |
| 💬 公众号 | 微信搜「花叔」或扫码关注 ↓ |
手把手彻底学会 Agent Skills!【小白教程】
秋芝2046 · 95K views
AI
Companies use AI to filter candidates. I just gave candidates AI to choose companies. Career-Ops (career-ops.org, also known as careerops) turns any AI coding CLI into a full job search command center. Instead of manually tracking applications in a spreadsheet, you get an AI-powered pipeline that: Career-ops is agentic: Claude Code navigates career pages with Playwright, evaluates fit by reasoning about your CV vs the job description (not keyword matching), and adapts your resume per listing.
AI
CLI-Anything: Bridging the Gap Between AI Agents and the World's Software 🌐 CLI-Hub: pip install cli-anything-hub then cli-hub install — browse, install, and manage all community-built CLIs. Want to add your own? Open a PR — the hub updates instantly. 🎬 See Demos: Watch AI agents use generated CLIs plus preview, live preview, and trajectory loops to produce real artifacts — CAD builds, 3D scenes, diagrams, gameplay, subtitles, and more.
AI
A self-hosted AI workspace -- meant to be the self-hosted version of the UI experience you get from ChatGPT and Claude. But with more jank and fun. Running on your own hardware, with your own data -- local-first, privacy-first, and no trojan. A full, hover-to-play tour lives on the landing page (docs/index.html). Defaults work out of the box: clone, run, then configure models/search/email inside Settings. Only edit .env for deployment-level overrides like APPBIND, APPPORT, AUTHENABLED, DATABASEURL, or a pre-seeded admin password.
AI
Most AI material teaches in scattered pieces. A paper here, a fine-tuning post there, a flashy agent demo somewhere else. The pieces rarely line up. You ship a chatbot but can't explain its loss curve. You hook a function to an agent but can't say what attention does inside the model that's calling it. This curriculum is the spine. 20 phases, 503 lessons, four languages: Python, TypeScript, Rust, Julia. Linear algebra at one end, autonomous swarms at the other. Every algorithm gets built from raw math first. Backprop. Tokenizer. Attention. Agent loop. By the time PyTorch shows up, you already know what it's doing under the hood. Each lesson runs the same loop: read the problem, derive the math, write the code, run the test, keep the artifact. No five-minute videos, no copy-paste deploys,