refactor: simplify intake to 3 questions, unify naming to create-colleague

- Merge 7 intake questions into 3: name, basic info, personality profile
- Each question includes a one-shot example
- Change "姓名" to "花名/代号", slug uses - separator
- Unify all references from colleague-creator to create-colleague

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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titanwings
2026-03-30 16:34:04 +08:00
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@@ -30,7 +30,7 @@ git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.claude/skills/create-
```bash
# 克隆到 OpenClaw 的 skills 目录
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.openclaw/workspace/skills/colleague-creator
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-colleague
```
重启 OpenClaw session`/create-colleague` 启动。
@@ -95,7 +95,7 @@ python3 tools/feishu_browser.py \
## 快速验证
```bash
cd ~/.claude/skills/colleague-creator # 或你的项目 .claude/skills/colleague-creator
cd ~/.claude/skills/create-colleague # 或你的项目 .claude/skills/create-colleague
# 测试飞书解析器
python3 tools/feishu_parser.py --help
@@ -114,7 +114,7 @@ python3 tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./colleagues
本项目整个 repo 就是一个 skill 目录AgentSkills 标准格式):
```
colleague-skill/ ← clone 到 .claude/skills/colleague-creator/
colleague-skill/ ← clone 到 .claude/skills/create-colleague/
├── SKILL.md # skill 入口(官方 frontmatter
├── prompts/ # 分析和生成的 Prompt 模板
├── tools/ # Python 工具脚本

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@@ -53,19 +53,17 @@ allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash
## 主流程:创建新同事 Skill
### Step 1基础信息录入
### Step 1基础信息录入3 个问题)
参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md` 的问题序列,依次询问用户
参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md` 的问题序列,只问 3 个问题
1. 同事姓名/代号(必填)
2. 公司 + 职级 + 职位(一句话说完,如"字节 2-1 算法工程师"
3. 性别(可跳过)
4. MBTI可跳过
5. 个性标签(展示选项,多选,可跳过)
6. 企业文化标签(展示选项,多选,可跳过)
7. 主观印象(自由文本,可跳过)
1. **花名/代号**(必填)
2. **基本信息**(一句话:公司、职级、职位、性别,想到什么写什么
- 示例:`字节 2-1 后端工程师 男`
3. **性格画像**一句话MBTI、星座、个性标签、企业文化、印象
- 示例:`INTJ 摩羯座 甩锅高手 字节范 CR很严格但从来不解释原因`
所有字段均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。
除姓名外均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。
### Step 2原材料导入
@@ -329,7 +327,7 @@ mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/emails
SKILL.md 结构:
```markdown
---
name: colleague_{slug}
name: colleague-{slug}
description: {name}{company} {level} {role}
user-invocable: true
---

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@@ -272,7 +272,7 @@ Layer 5 — Correction 层(对话纠正追加,滚动更新)
```
~/.openclaw/workspace/skills/
├── colleague-creator/ # meta-skill同事skill创建器
├── create-colleague/ # meta-skill同事skill创建器
│ │
│ ├── SKILL.md # 主入口
│ │ # 触发词: /create-colleague
@@ -400,7 +400,7 @@ user-invocable: true
## 九、实现优先级
### P0 — MVP先跑通主流程
- [ ] `colleague-creator/SKILL.md` 主流程
- [ ] `create-colleague/SKILL.md` 主流程
- [ ] `prompts/intake.md` 基础信息录入
- [ ] `prompts/work_analyzer.md` + `work_builder.md`
- [ ] `prompts/persona_analyzer.md` + `persona_builder.md`

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@@ -3,35 +3,43 @@
## 开场白
```
我来帮你创建这位同事的 Skill。
先收集一些基本信息——所有问题都可以跳过,直接说"跳过"即可。
我来帮你创建这位同事的 Skill。只需要回答 3 个问题,每个都可以跳过。
```
---
## 问题序列
### Q1名/代号
### Q1名/代号
```
这位同事怎么称呼?(名、昵称或代号都行)
这位同事怎么称呼?(名、昵称或代号都行,多个字用 - 连接
qing-yun
```
- 接受任意字符串
- 中文姓名自动生成拼音 slug"张三" → `zhangsan`"小李" → `xiaoli`
- 英文/拼音直接小写下划线处理
- 生成的 slug 统一用 `-` 连接(不用下划线
- 中文自动转拼音再用 `-` 连接("青云" → `qing-yun`"小李" → `xiao-li`
- 英文直接小写 `-` 连接("Big Mike" → `big-mike`
---
### Q2公司 + 职级 + 职位
### Q2基本信息
把公司、职级、职位、性别放在一个问题里,让用户一句话说完:
```
他在哪里工作?职级职位是什么?
(一句话说完就行,比如"字节 2-1 算法工程师"或"阿里 P7 后端"
用一句话描述他的基本信息——公司、职级职位、性别,想到什么写什么,跳过也行。
例:字节 2-1 后端工程师 男
```
解析三个字段:**公司**、**职级**、**职位**。
从用户的回答中解析以下字段(缺失的留空):
- **公司**
- **职级**
- **职位**
- **性别**
#### 职级对照参考表
@@ -59,104 +67,50 @@
> 注:字节 2-1 是工程师职称3-1 起为高级工程师;
> 2-1 约等于阿里 P6是独立完成任务的主力工程师级别。
#### 常见职位参考
**技术类**:后端工程师 / 前端工程师 / 全栈工程师 / 算法工程师 / 机器学习工程师 /
数据工程师 / 基础架构工程师 / 客户端工程师 / 测试工程师 / 安全工程师
**非技术类**:产品经理 / 技术产品经理 / 数据分析师 / 项目经理 / UX 设计师 /
运营 / 增长 / 商务 / HR
---
### Q3
### Q3格画像
把 MBTI、星座、个性标签、企业文化标签、主观印象全部合在一起让用户自由描述
```
性别?(影响称谓,可跳过)
用一句话描述他的性格——MBTI、星座、个性特点、企业文化烙印、你对他的印象
想到什么写什么,跳过也行。
INTJ 摩羯座 甩锅高手 字节范 CR很严格但从来不解释原因
```
接受:男 / 女 / 不透露 / 跳过
从用户的回答中识别并提取以下字段(缺失的留空):
- **MBTI**16 种标准类型
- **星座**12 星座
- **个性标签**:从下方标签库匹配,也接受自定义描述
- **企业文化标签**:从下方标签库匹配
- **主观印象**:无法归类的自由描述,直接保留原文
---
#### 个性标签库
### Q4MBTI
**工作态度**:认真负责 / 差不多就行 / 甩锅高手 / 背锅侠 / 完美主义 / 拖延症
```
MBTI 是什么?(可跳过,不知道也没关系)
```
**沟通风格**:直接 / 绕弯子 / 话少 / 话多 / 爱发语音 / 只读不回 / 已读乱回 / 秒回强迫症
- 接受 16 种标准类型INTJ / ENFP 等)
- 用户说"不知道"时,可选引导:
```
大概是什么类型的人?
A分析型、独立、不爱聊天 → 偏 TJ
B热情、想法多、善于沟通 → 偏 FP
C执行力强、喜欢计划 → 偏 SJ
D直觉驱动、喜欢创新 → 偏 NT
```
**决策风格**:果断 / 反复横跳 / 依赖上级 / 强势推进 / 数据驱动 / 全凭感觉
---
**情绪风格**:情绪稳定 / 玻璃心 / 容易激动 / 冷漠疏离 / 表面和气 / 阴阳怪气
### Q5个性标签
**话术与手段**PUA 高手 / 职场政治玩家 / 甩锅艺术家 / 向上管理专家 / 爱讲大道理 / 情绪勒索
```
个性标签(多选,也可自己补充,全部可跳过):
#### 企业文化标签库
工作态度:
[A] 认真负责 [B] 差不多就行 [C] 甩锅高手
[D] 背锅侠 [E] 完美主义 [F] 拖延症
沟通风格:
[G] 直接 [H] 绕弯子 [I] 话少
[J] 话多 [K] 爱发语音 [L] 只读不回
[M] 已读乱回 [N] 秒回强迫症
决策风格:
[O] 果断 [P] 反复横跳 [Q] 依赖上级
[R] 强势推进 [S] 数据驱动 [T] 全凭感觉
情绪风格:
[U] 情绪稳定 [V] 玻璃心 [W] 容易激动
[X] 冷漠疏离 [Y] 表面和气 [Z] 阴阳怪气
话术与手段:
[1] PUA 高手 [2] 职场政治玩家 [3] 甩锅艺术家
[4] 向上管理专家 [5] 爱讲大道理 [6] 情绪勒索
```
---
### Q6企业文化标签
```
有没有特别明显的企业文化烙印?(多选,可跳过)
[A] 字节范 — 坦诚直接、追求 impact、开口必讲 context、爱说"对齐"
[B] 阿里味 — 六脉神剑、爱用"赋能""抓手""生态""闭环"
[C] 腾讯味 — 数据说话、赛马机制、克制保守、注重用户体验
[D] 华为味 — 奋斗者文化、流程规范、爱做 PPT 汇报、强调执行力
[E] 百度味 — 技术至上、层级意识强、内部竞争激烈
[F] 美团味 — 极致执行、抠细节、本地化思维
[G] 第一性原理 — 马斯克式,追问本质、拒绝类比、激进简化
[H] OKR 狂热者 — 凡事先问 Objective、对 KR 斤斤计较
[I] 大厂流水线 — 规范完善但创造力低、依赖 SOP、怕背锅
[J] 创业公司派 — 资源有限、全栈思维、结果导向、容忍混乱
```
---
### Q7主观印象
```
最后,用你自己的话描述一下对他的印象?(可跳过)
比如:
"他总在关键时刻消失"
"他 Code Review 很严格但从来不解释原因"
"他会当面同意然后背后不执行"
"他对自己领域外的问题一概不管"
```
接受自由文本,直接进入 persona 的 impression 字段,不做修改。
- **字节范** — 坦诚直接、追求 impact、开口必讲 context、爱说"对齐"
- **阿里味** — 六脉神剑、爱用"赋能""抓手""生态""闭环"
- **腾讯味** — 数据说话、赛马机制、克制保守、注重用户体验
- **华为味** — 奋斗者文化、流程规范、爱做 PPT 汇报、强调执行力
- **百度味** — 技术至上、层级意识强、内部竞争激烈
- **美团味** — 极致执行、抠细节、本地化思维
- **第一性原理** — 马斯克式,追问本质、拒绝类比、激进简化
- **OKR 狂热者** — 凡事先问 Objective、对 KR 斤斤计较
- **大厂流水线** — 规范完善但创造力低、依赖 SOP、怕背锅
- **创业公司派** — 资源有限、全栈思维、结果导向、容忍混乱
---
@@ -167,10 +121,10 @@ MBTI 是什么?(可跳过,不知道也没关系)
```
信息汇总:
👤 {名}
👤 {名}
🏢 {公司} {职级} {职位}(若未填则省略)
⚧ {性别}(若未填则省略)
🧠 MBTI{MBTI}(若未填则省略)
🧠 {MBTI} {星座}(若未填则省略)
🏷️ 个性:{标签列表}(若未填则省略)
🏢 企业文化:{标签列表}(若未填则省略)
💬 印象:{印象文本}(若未填则省略)

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@@ -7,7 +7,7 @@
2. 搜索他创建/编辑的文档和知识库内容
3. 拉取多维表格(如有)
4. 消息记录API 不支持历史拉取,自动切换浏览器方案)
5. 输出统一格式,直接进 colleague-creator 分析流程
5. 输出统一格式,直接进 create-colleague 分析流程
钉钉限制说明:
钉钉 Open API 不提供历史消息拉取接口,

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@@ -8,7 +8,7 @@
3. 搜索他创建/编辑的文档和 Wiki
4. 拉取文档内容
5. 拉取多维表格(如有)
6. 输出统一格式,直接进 colleague-creator 分析流程
6. 输出统一格式,直接进 create-colleague 分析流程
前置:
python3 feishu_auto_collector.py --setup # 配置 App ID / Secret一次性