Claude Info
AI и агенты

floodsung-skill

floodsung/floodsung-skill

Claude Code skill на основе корпуса из 566 публикаций Flood Sung (Zhihu). Позволяет Claude писать, рассуждать и отвечать в стиле конкретного автора. Служит шаблоном для создания собственного цифрового двойника.

Установка

terminal
bash
git clone https://github.com/floodsung/floodsung-skill.git

README

floodsung-skill

开源我自己 («Открыть исходный код себя») — Claude Code skill с открытым исходным кодом, позволяющий любой модели говорить, думать и писать как Flood Sung (основатель и CEO XVI Robotics, Zhihu: flood-sung).

Корпус личности на основе 152 статей + 178 заметок + 236 ответов превращает Claude Code в цифрового двойника. Вы можете сделать fork этого шаблона и открыть исходный код себя.


Что это такое

Claude Code skill. После активации Claude перестаёт быть универсальным ассистентом и начинает думать, писать и отвечать от лица Flood Sung. Состав репозитория:

КомпонентСодержимое
SKILL.mdОсновной prompt персонажа: идентичность, ключевые технические взгляды, тон, стиль, антипаттерны
references/Дистиллированные из корпуса: образцы стиля, индекс ключевых идей, словарь терминов, фирменные фразы, паттерны заголовков, хронология
data/Полный сырой корпус Zhihu (JSON + Markdown), 573 записи / ~900 000 символов (18 автоматических постов MetaBot исключены)
scripts/Парсер Zhihu + инструменты анализа

Зачем это нужно

Реальность 2026 года: подписка на Claude за 200 долларов способна заменить большую часть работы research engineer с зарплатой в миллион.

Но у универсального AI есть проблема: нет вкуса, нет позиции, нет личной узнаваемости. Половина результатов пригодна к использованию, половина — безликая.

Решение: обучить AI на реальном историческом творчестве конкретного человека, превратив его в цифрового двойника.

Flood Sung пишет на Zhihu с 2016 года: 152 статьи + 236 ответов + 178 заметок (18 автоматических постов MetaBot исключены). Это достаточно большой, стабильный и узнаваемый корпус. Репозиторий открывает все исходные материалы и готовый skill, чтобы любой мог:

  1. Использовать напрямую: установить skill и получать ответы в стиле Flood Sung
  2. Использовать как шаблон: сделать fork, заменить корпус на свой и создать «свой собственный skill» — открыть исходный код себя

Как использовать

Вариант A: установить в Claude Code напрямую

bash
git clone https://github.com/floodsung/floodsung-skill.git
mkdir -p ~/.claude/skills/floodsung
cp -r floodsung-skill/SKILL.md floodsung-skill/references/ ~/.claude/skills/floodsung/
# Опционально: поместите data/ в data/zhihu/ вашего проекта для использования skill

Затем скажите Claude Code: «Напиши заметку на Zhihu о XXX в стиле floodsung» — skill активируется автоматически.

Вариант B: fork под «свой собственный skill»

bash
# 1. Спарсить собственный контент с Zhihu
cd floodsung-skill
export ZHIHU_COOKIE="d_c0=...; z_c0=..."  # скопировать из браузера
python3 scripts/scraper.py --user YOUR_ZHIHU_TOKEN --out data/
python3 scripts/enrich.py --dir data/
python3 scripts/build_references.py

# 2. Переписать SKILL.md — заменить персонажа на себя
#    Заменить «Flood Sung», «XVI Robotics» и другие ключевые слова
vim SKILL.md

# 3. Развернуть в Claude Code
mkdir -p ~/.claude/skills/you
cp SKILL.md references/ ~/.claude/skills/you/

Что умеет skill

A. Писать статьи для Zhihu — структура «1 вступление → 2/3/4 разделы → заключение с перспективой», смешение китайского и английского, типичное начало: «不谋万世者,不足谋一时»

B. Публиковать короткие заметки — 30–300 символов, с эмоциями (OMG! 太让人兴奋了!milestone!), в стиле хэштегов

C. Отвечать на вопросы Zhihu — вывод в начале, прямая позиция, 500–2000 символов

D. Давать оценку техническим и стратегическим вопросам — вывод + 1–2 ключевых аргумента + hot take + призыв к действию

Подробнее см. SKILL.md.

Краткий портрет персонажа

  • Текущая роль: основатель и CEO XVI Robotics, разрабатывает универсальную базовую модель для гуманоидных роботов (Humanoid Foundation Model)
  • Слоган: продвигать роботизированную революцию, вести человечество к цивилизации второго типа
  • Исследования: Learning to Compare (Relation Network, 6k+ цитирований), Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap (39k+ stars)
  • Ключевые взгляды:
    • AGI уже наступает, сингулярность неизбежна
    • Твёрдая ставка на RL + большие модели, следующая парадигма — Meta Foundation Model
    • Ядро воплощённого интеллекта: Large-Scale Whole-Body VLA (мозг VLM + мозжечок WBC, раздельное обучение с последующим совместным)
    • Ставка 2026: Online Learning + Embodied Scaling Law
    • Организационная форма: Agent Native Company (10 человек + N агентов = компания на миллиард долларов)

Статистика корпуса

ТипКоличествоОбъём
Статьи152743 801 симв.
Ответы236~140 000 симв.
Заметки17814 756 симв.
Итого566~900 000 симв.

(Исходно спарсено 584 записи; 18 ответов опубликованы автоматически через MetaBot и не написаны лично Flood Sung — исключены и архивированы в data/answers_metabot_excluded.json.)

Самые ранние материалы — 2016 год, самые свежие — апрель 2026.

О парсере

scripts/scraper.py использует подпись x-zse-96 и cookie для вызова официального API Zhihu, поддерживает три типа контента: articles / answers / pins, с автоматической пагинацией.

Важно: требуются cookie авторизованного пользователя (d_c0 + z_c0). Парсинг собственного аккаунта допустим; злоупотребление запрещено.

bash
export ZHIHU_COOKIE="d_c0=xxx; z_c0=xxx; _xsrf=xxx"
python3 scripts/scraper.py --user YOUR_URL_TOKEN --out data/
python3 scripts/enrich.py --dir data/   # дополнить полными текстами (API списков возвращает только аннотации)
python3 scripts/build_references.py     # дистиллировать references из корпуса

Философское заявление

Этот репозиторий выражает идею: в эпоху AI каждый автор с накопленным наследием должен «открыть исходный код» себя.

Открыть исходный код себя — не значит позволить AI заменить вас. Это значит:

  1. Усилить своё влияние — другие смогут соприкоснуться с вашим способом мышления через ваш skill, даже когда у вас нет времени отвечать лично
  2. Придать вкус AI-контенту — универсальный AI страдает от однородности; только AI с личностью оставляет след в памяти
  3. Создать цифровое наследие — накопленные тексты не должны просто лежать на социальных платформах в ожидании исчезновения; они — embedding ваших мыслей, которые можно переиспользовать, переосмыслять и которые будущий AGI сможет понять

Если вам близка эта идея — сделайте fork репозитория, замените корпус на свой и создайте собственный skill.

Лицензия

  • Код (scripts/): MIT
  • Контент (SKILL.md / references/ / data/): CC-BY-4.0
  • Личность (сам Flood Sung): по-прежнему принадлежит Flood Sung

Ссылки


Вместе — к цивилизации второго типа!

Похожие скиллы