用途
蒸笼（Steamer）是一个叙事化的入口工具，用于对人进行结构化「认知蒸馏」——即从公开材料中提取某个人的思维方式、决策逻辑、表达风格等，生成 AI 可加载的 Skill。其目标定位是「借公开方法论当参谋，不冒充本人、不伪造发言」。
用户可以从 README 或 SKILL.md 文件进入，按预设的 Phase 流程完成蒸馏。搭配「永生.skill」主引擎使用时功能更完整（包含采集 CLI、角色模板等），但本 Skill 的唯一入口是当前文件 SKILL.md。
主要能力
蒸笼的核心技术动作包括：选角色 → 采集 → 分维度提取 → 证据分级 → 封包。
角色模板：支持七类蒸馏对象，包括自己（全维度数字分身）、同事（工作方式与沟通风格）、导师/Mentor（教学方式与指导智慧）、亲人（家族记忆与生活智慧）、伴侣/前任（关系记忆与互动模式）、朋友（友谊互动与共同经历）、公众人物（公开方法论）。不同角色有不同伦理侧重，例如同事/导师限团队内部对齐与培训，公众人物仅限公开资料。
采集方式：提供多种材料提供途径，包括自动采集（飞书、钉钉、Slack、Discord、Telegram、Email）、本地数据库（微信需第三方导出或本地 SQLite、iMessage 需 macOS Full Disk Access）、归档文件（WhatsApp 导出、Twitter/X 归档、Google Takeout、Facebook 数据下载、微博导出）、上传/粘贴文件（PDF、JSON、CSV、Markdown、纯文本）以及直接粘贴文字，支持混用。
分维度提取：按角色类型确定所需维度，包括程序性（怎么做事）、互动性（怎么说话）、记忆（经历过什么）、性格（是什么人）。每条输出标注证据级别：verbatim（原话）/ artifact（文档）/ impression（印象）。
冲突处理：矛盾项写入 conflicts.md，不强行统一。
输出 Skill 包：生成固定目录结构，包含 SKILL.md、interaction.md、procedure.md、personality.md、memory.md、conflicts.md、manifest.json。
使用方式
按 Phase 流程操作：
- Phase 0 对齐预期：确认对象与价值，公众人物须说明仅用公开可追溯材料。
- Phase 1 选择角色模板：从七类角色中确认蒸馏对象类型。
- Phase 2 采集材料：从多种方式中选择或混用。
- Phase 3 分维度提取：根据角色确定维度，标注证据级别。
- Phase 4 合并与冲突处理：矛盾项写入 conflicts.md。
- Phase 5 输出 Skill 包：生成目录结构。
- Phase 6 告知用户：生成路径与加载方式、证据覆盖度统计、各维度局限性提示。
语言方面，根据用户第一条消息的语言，全程使用同一语言。
适用场景
适用于希望从公开材料中提炼某人方法论作为参谋参考的场景，包括蒸馏自己、同事、导师、亲人、伴侣/前任、朋友或公众人物。搭配永生.skill 主引擎可启用自动采集 CLI。
限制
- 不编造非公开隐私；不鼓励未授权冒充真人。
- 不把通用常识当成被蒸馏者的个人特色。
- 不模拟公众人物的私人对话。
- 不用于跟踪、骚扰或欺骗。
- 公众人物场景须限定公开出处。
- 支持本地数据库采集的部分存在技术前提（如微信需第三方导出或本地 SQLite，iMessage 需 macOS Full Disk Access）。