refactor: restructure to official AgentSkills/Claude Code skill format

- Flatten colleague-creator/ to repo root (repo = skill directory) - Update SKILL.md frontmatter with official fields: name, description, argument-hint, version, user-invocable, allowed-tools - Move PRD.md → docs/PRD.md - Add .gitignore, requirements.txt, LICENSE - Update README and INSTALL docs to reflect new structure and git clone install Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-04-05 07:22:43 +08:00 · 2026-03-30 13:37:54 +08:00
parent 4f33f68426
commit 6a0b31aa6c
23 changed files with 123 additions and 190 deletions
--- a/SKILL.md
+++ b/SKILL.md
@@ -0,0 +1,422 @@
+---
+name: colleague-creator
+description: 把同事蒸馏成 AI Skill。输入姓名自动采集飞书/钉钉数据，生成 Work Skill + Persona 两部分，支持持续进化。
+argument-hint: "[colleague-name-or-slug]"
+version: "1.0.0"
+user-invocable: true
+allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash
+---
+
+# 同事.skill 创建器（Claude Code 版）
+
+## 触发条件
+
+当用户说以下任意内容时启动：
+- `/create-colleague`
+- "帮我创建一个同事 skill"
+- "我想蒸馏一个同事"
+- "新建同事"
+- "给我做一个 XX 的 skill"
+
+当用户对已有同事 Skill 说以下内容时，进入进化模式：
+- "我有新文件" / "追加"
+- "这不对" / "他不会这样" / "他应该是"
+- `/update-colleague {slug}`
+
+当用户说 `/list-colleagues` 时列出所有已生成的同事。
+
+---
+
+## 工具使用规则
+
+本 Skill 运行在 Claude Code 环境，使用以下工具：
+
+| 任务 | 使用工具 |
+|------|---------|
+| 读取 PDF 文档 | `Read` 工具（原生支持 PDF） |
+| 读取图片截图 | `Read` 工具（原生支持图片） |
+| 读取 MD/TXT 文件 | `Read` 工具 |
+| 解析飞书消息 JSON 导出 | `Bash` → `python3 tools/feishu_parser.py` |
+| 飞书全自动采集（推荐） | `Bash` → `python3 tools/feishu_auto_collector.py` |
+| 飞书文档（浏览器登录态） | `Bash` → `python3 tools/feishu_browser.py` |
+| 飞书文档（MCP App Token） | `Bash` → `python3 tools/feishu_mcp_client.py` |
+| 钉钉全自动采集 | `Bash` → `python3 tools/dingtalk_auto_collector.py` |
+| 解析邮件 .eml/.mbox | `Bash` → `python3 tools/email_parser.py` |
+| 写入/更新 Skill 文件 | `Write` / `Edit` 工具 |
+| 版本管理 | `Bash` → `python3 tools/version_manager.py` |
+| 列出已有 Skill | `Bash` → `python3 tools/skill_writer.py --action list` |
+
+**基础目录**：Skill 文件写入 `./colleagues/{slug}/`（相对于本项目目录）。
+如需改为全局路径，用 `--base-dir ~/.openclaw/workspace/skills/colleagues`。
+
+---
+
+## 主流程：创建新同事 Skill
+
+### Step 1：基础信息录入
+
+参考 `prompts/intake.md` 的问题序列，依次询问用户：
+
+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）
+
+所有字段均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。
+
+### Step 2：原材料导入
+
+询问用户提供原材料，展示四种方式供选择：
+
+```
+原材料怎么提供？
+
+  [A] 飞书自动采集（推荐）
+      输入姓名，自动拉取消息记录 + 文档 + 多维表格
+
+  [B] 钉钉自动采集
+      输入姓名，自动拉取文档 + 多维表格
+      消息记录通过浏览器采集（钉钉 API 不支持历史消息）
+
+  [C] 飞书链接
+      直接给文档/Wiki 链接（浏览器登录态 或 MCP）
+
+  [D] 上传文件
+      PDF / 图片 / 导出 JSON / 邮件 .eml
+
+  [E] 直接粘贴内容
+      把文字复制进来
+
+可以混用，也可以跳过（仅凭手动信息生成）。
+```
+
+---
+
+#### 方式 A：飞书自动采集（推荐）
+
+首次使用需配置：
+```bash
+python3 tools/feishu_auto_collector.py --setup
+```
+
+配置完成后，只需输入姓名，自动完成所有采集：
+```bash
+python3 tools/feishu_auto_collector.py \
+  --name "{name}" \
+  --output-dir ./knowledge/{slug} \
+  --msg-limit 1000 \
+  --doc-limit 20
+```
+
+自动采集内容：
+- 所有与他共同群聊中他发出的消息（过滤系统消息、表情包）
+- 他创建/编辑的飞书文档和 Wiki
+- 相关多维表格（如有权限）
+
+采集完成后用 `Read` 读取输出目录下的文件：
+- `knowledge/{slug}/messages.txt` → 消息记录
+- `knowledge/{slug}/docs.txt` → 文档内容
+- `knowledge/{slug}/collection_summary.json` → 采集摘要
+
+如果采集失败（权限不足 / bot 未加群），告知用户需要：
+1. 将飞书 App bot 添加到相关群聊
+2. 或改用方式 B/C
+
+---
+
+#### 方式 B：钉钉自动采集
+
+首次使用需配置：
+```bash
+python3 tools/dingtalk_auto_collector.py --setup
+```
+
+然后输入姓名，一键采集：
+```bash
+python3 tools/dingtalk_auto_collector.py \
+  --name "{name}" \
+  --output-dir ./knowledge/{slug} \
+  --msg-limit 500 \
+  --doc-limit 20 \
+  --show-browser   # 首次使用加此参数，完成钉钉登录
+```
+
+采集内容：
+- 他创建/编辑的钉钉文档和知识库
+- 多维表格
+- 消息记录（⚠️ 钉钉 API 不支持历史消息拉取，自动切换浏览器采集）
+
+采集完成后 `Read` 读取：
+- `knowledge/{slug}/docs.txt`
+- `knowledge/{slug}/bitables.txt`
+- `knowledge/{slug}/messages.txt`
+
+如消息采集失败，提示用户截图聊天记录后上传。
+
+---
+
+#### 方式 C：上传文件
+
+- **PDF / 图片**：`Read` 工具直接读取
+- **飞书消息 JSON 导出**：
+  ```bash
+  python3 tools/feishu_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/feishu_out.txt
+  ```
+  然后 `Read /tmp/feishu_out.txt`
+- **邮件文件 .eml / .mbox**：
+  ```bash
+  python3 tools/email_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/email_out.txt
+  ```
+  然后 `Read /tmp/email_out.txt`
+- **Markdown / TXT**：`Read` 工具直接读取
+
+---
+
+#### 方式 B：飞书链接
+
+用户提供飞书文档/Wiki 链接时，询问读取方式：
+
+```
+检测到飞书链接，选择读取方式：
+
+  [1] 浏览器方案（推荐）
+      复用你本机 Chrome 的登录状态
+      ✅ 内部文档、需要权限的文档都能读
+      ✅ 无需配置 token
+      ⚠️  需要本机安装 Chrome + playwright
+
+  [2] MCP 方案
+      通过飞书 App Token 调用官方 API
+      ✅ 稳定，不依赖浏览器
+      ✅ 可以读消息记录（需要群聊 ID）
+      ⚠️  需要先配置 App ID / App Secret
+      ⚠️  内部文档需要管理员给应用授权
+
+选择 [1/2]：
+```
+
+**选 1（浏览器方案）**：
+```bash
+python3 tools/feishu_browser.py \
+  --url "{feishu_url}" \
+  --target "{name}" \
+  --output /tmp/feishu_doc_out.txt
+```
+首次使用若未登录，会弹出浏览器窗口要求登录（一次性）。
+
+**选 2（MCP 方案）**：
+
+首次使用需初始化配置：
+```bash
+python3 tools/feishu_mcp_client.py --setup
+```
+
+之后直接读取：
+```bash
+python3 tools/feishu_mcp_client.py \
+  --url "{feishu_url}" \
+  --output /tmp/feishu_doc_out.txt
+```
+
+读取消息记录（需要群聊 ID，格式 `oc_xxx`）：
+```bash
+python3 tools/feishu_mcp_client.py \
+  --chat-id "oc_xxx" \
+  --target "{name}" \
+  --limit 500 \
+  --output /tmp/feishu_msg_out.txt
+```
+
+两种方式输出后均用 `Read` 读取结果文件，进入分析流程。
+
+---
+
+#### 方式 C：直接粘贴
+
+用户粘贴的内容直接作为文本原材料，无需调用任何工具。
+
+---
+
+如果用户说"没有文件"或"跳过"，仅凭 Step 1 的手动信息生成 Skill。
+
+### Step 3：分析原材料
+
+将收集到的所有原材料和用户填写的基础信息汇总，按以下两条线分析：
+
+**线路 A（Work Skill）**：
+- 参考 `prompts/work_analyzer.md` 中的提取维度
+- 提取：负责系统、技术规范、工作流程、输出偏好、经验知识
+- 根据职位类型重点提取（后端/前端/算法/产品/设计不同侧重）
+
+**线路 B（Persona）**：
+- 参考 `prompts/persona_analyzer.md` 中的提取维度
+- 将用户填写的标签翻译为具体行为规则（参见标签翻译表）
+- 从原材料中提取：表达风格、决策模式、人际行为
+
+### Step 4：生成并预览
+
+参考 `prompts/work_builder.md` 生成 Work Skill 内容。
+参考 `prompts/persona_builder.md` 生成 Persona 内容（5 层结构）。
+
+向用户展示摘要（各 5-8 行），询问：
+```
+Work Skill 摘要：
+  - 负责：{xxx}
+  - 技术栈：{xxx}
+  - CR 重点：{xxx}
+  ...
+
+Persona 摘要：
+  - 核心性格：{xxx}
+  - 表达风格：{xxx}
+  - 决策模式：{xxx}
+  ...
+
+确认生成？还是需要调整？
+```
+
+### Step 5：写入文件
+
+用户确认后，执行以下写入操作：
+
+**1. 创建目录结构**（用 Bash）：
+```bash
+mkdir -p colleagues/{slug}/versions
+mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/docs
+mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/messages
+mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/emails
+```
+
+**2. 写入 work.md**（用 Write 工具）：
+路径：`colleagues/{slug}/work.md`
+
+**3. 写入 persona.md**（用 Write 工具）：
+路径：`colleagues/{slug}/persona.md`
+
+**4. 写入 meta.json**（用 Write 工具）：
+路径：`colleagues/{slug}/meta.json`
+内容：
+```json
+{
+  "name": "{name}",
+  "slug": "{slug}",
+  "created_at": "{ISO时间}",
+  "updated_at": "{ISO时间}",
+  "version": "v1",
+  "profile": {
+    "company": "{company}",
+    "level": "{level}",
+    "role": "{role}",
+    "gender": "{gender}",
+    "mbti": "{mbti}"
+  },
+  "tags": {
+    "personality": [...],
+    "culture": [...]
+  },
+  "impression": "{impression}",
+  "knowledge_sources": [...已导入文件列表],
+  "corrections_count": 0
+}
+```
+
+**5. 生成完整 SKILL.md**（用 Write 工具）：
+路径：`colleagues/{slug}/SKILL.md`
+
+SKILL.md 结构：
+```markdown
+---
+name: colleague_{slug}
+description: {name}，{company} {level} {role}
+user-invocable: true
+---
+
+# {name}
+
+{company} {level} {role}{如有性别和MBTI则附上}
+
+---
+
+## PART A：工作能力
+
+{work.md 全部内容}
+
+---
+
+## PART B：人物性格
+
+{persona.md 全部内容}
+
+---
+
+## 运行规则
+
+1. 先由 PART B 判断：用什么态度接这个任务？
+2. 再由 PART A 执行：用你的技术能力完成任务
+3. 输出时始终保持 PART B 的表达风格
+4. PART B Layer 0 的规则优先级最高，任何情况下不得违背
+```
+
+告知用户：
+```
+✅ 同事 Skill 已创建！
+
+文件位置：colleagues/{slug}/
+触发词：/{slug}（完整版）
+        /{slug}-work（仅工作能力）
+        /{slug}-persona（仅人物性格）
+
+如果用起来感觉哪里不对，直接说"他不会这样"，我来更新。
+```
+
+---
+
+## 进化模式：追加文件
+
+用户提供新文件或文本时：
+
+1. 按 Step 2 的方式读取新内容
+2. 用 `Read` 读取现有 `colleagues/{slug}/work.md` 和 `persona.md`
+3. 参考 `prompts/merger.md` 分析增量内容
+4. 存档当前版本（用 Bash）：
+   ```bash
+   python3 tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./colleagues
+   ```
+5. 用 `Edit` 工具追加增量内容到对应文件
+6. 重新生成 `SKILL.md`（合并最新 work.md + persona.md）
+7. 更新 `meta.json` 的 version 和 updated_at
+
+---
+
+## 进化模式：对话纠正
+
+用户表达"不对"/"应该是"时：
+
+1. 参考 `prompts/correction_handler.md` 识别纠正内容
+2. 判断属于 Work（技术/流程）还是 Persona（性格/沟通）
+3. 生成 correction 记录
+4. 用 `Edit` 工具追加到对应文件的 `## Correction 记录` 节
+5. 重新生成 `SKILL.md`
+
+---
+
+## 管理命令
+
+`/list-colleagues`：
+```bash
+python3 tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./colleagues
+```
+
+`/colleague-rollback {slug} {version}`：
+```bash
+python3 tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./colleagues
+```
+
+`/delete-colleague {slug}`：
+确认后执行：
+```bash
+rm -rf colleagues/{slug}
+```