Now liveThe Skillselion MCP - thousands of ranked skills, loaded into your agent mid-task. No install.Get it →
agenmod avatar

Steamer

  • 1 installs
  • 5 repo stars
  • Updated April 15, 2026
  • agenmod/steamer-skill

steamer is a Claude Code skill that distills a person's cognitive framework from public talks, interviews, and articles into a loadable Agent Skill.

About

steamer is a Claude Code skill that distills a person's cognitive framework from public talks, interviews, and articles into a loadable Agent Skill to use as an advisor. It walks through role selection, material collection, and per-dimension extraction of procedure, interaction, memory, and personality with evidence grading. It is the narrative front-end to the immortal-skill persona engine, and its documentation is in Chinese.

  • Distills anyone's cognitive framework from public talks, interviews, and articles
  • Structured extraction of thinking, decision logic, and expression style into a loadable Skill
  • Narrative entry point to the immortal-skill digital-persona engine

Steamer by the numbers

  • 1 all-time installs (skills.sh)
  • Ranked #14,098 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Jul 28, 2026 (Skillselion catalog sync)
At a glance

steamer capabilities & compatibility

Capabilities
persona distillation · agent skill generation · evidence grading
Use cases
research · memory
Pricing
Free
From the docs

What steamer says it does

蒸笼 = 数字永生引擎的叙事入口。
SKILL.md
不冒充本人、不伪造发言。
SKILL.md
npx skills add https://github.com/agenmod/steamer-skill --skill steamer

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

Listed on Skillselion
Installs1
repo stars5
Last updatedApril 15, 2026
Repositoryagenmod/steamer-skill

What it does

Distill a person's public cognitive framework into a loadable Agent Skill to use as an advisor.

When should I use this skill?

When the user wants to distill anyone into a digital advisor from public methodology material.

What you get

A loadable Agent Skill capturing a person's thinking, decision logic, and expression style, from public sources only.

  • a loadable Agent Skill package capturing procedure/interaction/memory/personality

By the numbers

  • 4 extraction dimensions: procedure/interaction/memory/personality
  • 3 evidence levels: verbatim/artifact/impression
  • 7 role templates

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

复制给 AI

  • 本 Skill 唯一入口:当前文件 SKILL.md
  • 搭配 永生.skill 主引擎使用功能更完整(采集 CLI、角色模板等)。

蒸笼 · Steamer

语言

根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言。

何时激活

  • 用户要「蒸馏任何人」「蒸一个数字分身」「用蒸笼那套」。
  • 用户从 README 或本文件进入,希望按 Phase 完成蒸馏。

核心理念

蒸笼 = 数字永生引擎的叙事入口。 技术动作:选角色 → 采集 → 分维度提取(procedure / interaction / memory / personality)→ 证据分级 → 封包。

操作顺序

Phase 0:对齐预期

1. 确认对象:任何人;若涉及 公众人物 / 大佬 / 顶流,必须说明 仅使用公开、可追溯材料(讲演、论文、访谈、官方社交帖等)。 2. 用一句话说清价值:借公开方法论当参谋,不冒充本人、不伪造发言。

Phase 1:选择角色模板

确认蒸馏对象的角色类型:

你想蒸馏谁?

  [1] 🪞 自己(全维度数字分身)
  [2] 🏢 同事(工作方式与沟通风格)
  [3] 🎓 导师/Mentor(教学方式与指导智慧)
  [4] 🏠 亲人(家族记忆与生活智慧)
  [5] 💕 伴侣/前任(关系记忆与互动模式)
  [6] 🤝 朋友(友谊互动与共同经历)
  [7] 🌐 公众人物(公开方法论)

不同角色的伦理侧重:

  • 同事/导师:限团队内部对齐与培训
  • 亲人(已故):确认其他家人是否应知情
  • 伴侣/前任:确认目的是正面回忆;严格脱敏
  • 公众人物:仅限公开资料;须有可追溯的公开出处
  • 自己:注意聊天中他人发言的脱敏

Phase 2:采集材料

提供以下采集方式:

材料怎么提供?

  [A] 自动采集(推荐)
      飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / Telegram / Email
      → 扫描频道 → 拉取消息

  [B] 本地数据库
      微信(需第三方导出或本地 SQLite)
      iMessage(macOS,需 Full Disk Access)

  [C] 归档文件
      WhatsApp 导出 / Twitter/X 归档 / Google Takeout
      Facebook 数据下载 / 微博导出

  [D] 上传/粘贴文件
      PDF / JSON / CSV / Markdown / 纯文本

  [E] 直接粘贴文字

可混用多种方式。

搭配 永生.skill 主引擎可使用自动采集 CLI。

Phase 3:分维度提取

根据角色类型确定所需维度:

维度适用角色
程序性(怎么做事)同事、导师、自己、公众人物
互动性(怎么说话)所有
记忆(经历过什么)自己、亲人、伴侣、朋友、导师、公众人物
性格(是什么人)所有(同事仅工作相关)

每条输出标注证据级别:verbatim(原话)/ artifact(文档)/ impression(印象)。

Phase 4:合并与冲突处理

矛盾项写入 conflicts.md。人本来就是矛盾的——不强行统一。

Phase 5:输出 Skill 包

生成目录结构:

<slug>/
├── SKILL.md          ← AI 读这个就知道「TA 是谁」
├── interaction.md    ← 怎么说话
├── procedure.md      ← 怎么做事(如适用)
├── personality.md    ← 是什么人
├── memory.md         ← 经历过什么(如适用)
├── conflicts.md      ← 矛盾之处
└── manifest.json     ← 元数据

Phase 6:告知用户

  • 生成路径与加载方式
  • 证据覆盖度统计
  • 各维度的局限性提示

不做的事

  • 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。

自检

  • [ ] 公众人物场景是否限定公开出处?
  • [ ] 各维度文件中 verbatim + artifact 占比是否达标?
  • [ ] conflicts.md 是否反映了真矛盾?
  • [ ] 伦理声明是否与角色匹配?

Related skills

AI & Agent Buildingagentsresearch

This week in AI coding

Five minutes, every Monday - the tools, releases and tactics for developers.

unsubscribe anytime.