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colleague-skill/README.md
titanwings 4f33f68426 Initial commit: colleague-skill 同事.skill 创建器
功能:
- 通过飞书/钉钉自动采集同事的消息、文档、多维表格
- 支持 PDF、邮件、截图等手动上传
- 分析生成 Work Skill(工作能力)和 Persona(人物性格)两部分
- 支持对话纠正和版本管理
- 兼容 OpenClaw 和 Claude Code 双平台

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-30 13:24:09 +08:00

7.0 KiB
Raw Blame History

同事.skill

把同事的技能与性格蒸馏成 AI Skill让它替他工作。


是什么

同事.skill 是一个运行在 OpenClaw 或 Claude Code 上的 meta-skill。

你提供一个同事的原材料(飞书消息、邮件、技术文档、截图),加上你对他的主观描述,它会生成一个可以真正替他工作的 AI Skill

  • 用他的技术规范写代码和文档
  • 用他的语气、口头禅、决策风格回答问题
  • 知道他什么时候会推进、什么时候会甩锅、被催时会说什么

生成的 Skill 支持持续进化——追加新文件、或者直接说"他不会这样"Skill 会自动更新。


效果示例

给定输入:字节 2-1 后端工程师INTJ甩锅高手字节范

用户:帮我看一下这个接口设计

同事.skill等等这个接口的 impact 是什么?背景没说清楚。
           看完后N+1 查询,改掉。返回结构用统一的 {code, message, data}
           这是规范,不用问为什么。
用户:这个 bug 是你引入的吧

同事.skill上线时间对上了吗那个需求改了好几个地方还有其他变更。

生成的 Skill 结构

每个同事 Skill 由两部分组成:

PART A — Work Skill他能做什么
  负责的系统和业务
  技术规范:命名、接口设计、代码风格
  工作流程:接需求 → 写方案 → CR → 上线
  经验知识库:他踩过的坑、他的技术判断

PART B — Persona他是什么人
  Layer 0硬性格规则最高优先级不可违背
  Layer 1身份公司职级、MBTI、企业文化
  Layer 2表达风格口头禅、句式、emoji 习惯)
  Layer 3决策模式什么时候推进、什么时候甩
  Layer 4人际行为对上级/下级/平级/压力下)
  Layer 5边界与雷区
  Correction 层:对话纠正后实时追加

运行逻辑:接到任务 → Persona 判断态度 → Work Skill 执行 → 用他的语气输出


支持的输入来源

自动采集(推荐,输入姓名即可)

平台 消息记录 文档/Wiki 多维表格 备注
飞书 API 直接拉取 全自动,无需手动操作
钉钉 ⚠️ 浏览器采集 钉钉 API 不支持历史消息拉取

手动上传

来源 格式 说明
飞书消息导出 JSON / TXT 自动过滤,只保留他发的内容
飞书/钉钉文档 PDF / Markdown 直接读取
邮件 .eml / .mbox / .txt 自动提取发件人为他的邮件
技术文档 PDF 原生支持
截图 JPG / PNG 图像理解
手动描述 对话输入 职级、标签、主观印象

支持的性格标签

个性:认真负责 / 甩锅高手 / 完美主义 / 差不多就行 / 拖延症 / PUA 高手 / 职场政治玩家 / 向上管理专家 / 阴阳怪气 / 情绪勒索 / 反复横跳 / 话少 / 只读不回 ...

企业文化:字节范 / 阿里味 / 腾讯味 / 华为味 / 百度味 / 美团味 / 第一性原理 / OKR 狂热者 / 大厂流水线 / 创业公司派

职级支持:字节 2-1 3-3+ / 阿里 P5P11 / 腾讯 T1T4 / 百度 T5T9 / 美团 P4P8 / 华为 1321 级 / 网易 / 京东 / 小米 ...


进化机制

追加文件  →  自动分析增量  →  merge 进对应部分  →  不覆盖已有结论

对话纠正  →  "他不会这样,他应该是 xxx"
          →  写入 Correction 层  →  立即生效

版本管理  →  每次更新自动存档  →  支持回滚到任意历史版本

快速开始

安装

Claude Code

git clone https://github.com/your-username/colleague-skill
cd colleague-skill

# 放到当前项目
mkdir -p .claude/skills
cp -r colleague-creator .claude/skills/

# 或放到全局
cp -r colleague-creator ~/.claude/skills/

OpenClaw

cp -r colleague-creator ~/.openclaw/workspace/skills/
cp -r colleagues ~/.openclaw/workspace/skills/

依赖(可选):

pip3 install pypinyin   # 中文姓名转拼音 slug

创建第一个同事 Skill

在 Claude Code 或 OpenClaw 中:

/create-colleague

按提示依次输入:

  1. 同事姓名
  2. 公司 + 职级 + 职位(如"字节 2-1 算法工程师"
  3. 性别 / MBTI / 个性标签 / 企业文化标签(全部可跳过)
  4. 上传原材料文件(可跳过)

完成后即可用 /{姓名} 触发该同事 Skill。

管理命令

/list-colleagues              列出所有同事 Skill
/{slug}                       调用完整 SkillPersona + Work
/{slug}-work                  仅调用工作能力部分
/{slug}-persona               仅调用人物性格部分
/colleague-rollback {slug} {version}   回滚到历史版本
/delete-colleague {slug}      删除

项目结构

colleague-skill/
│
├── colleague-creator/              # Meta-skill同事创建器
│   ├── SKILL.md                    # OpenClaw 入口
│   ├── SKILL_claude_code.md        # Claude Code 入口
│   ├── prompts/
│   │   ├── intake.md               # 对话式信息录入
│   │   ├── work_analyzer.md        # 工作能力提取(按职位分路)
│   │   ├── persona_analyzer.md     # 性格行为提取(含标签翻译表)
│   │   ├── work_builder.md         # work.md 生成模板
│   │   ├── persona_builder.md      # persona.md 五层结构模板
│   │   ├── merger.md               # 增量 merge 逻辑
│   │   └── correction_handler.md   # 对话纠正处理
│   └── tools/
│       ├── feishu_parser.py        # 飞书消息解析
│       ├── email_parser.py         # 邮件解析eml/mbox/txt
│       ├── skill_writer.py         # Skill 文件写入与管理
│       └── version_manager.py      # 版本存档与回滚
│
└── colleagues/                     # 生成的同事 Skill示例
    └── example_zhangsan/
        ├── SKILL.md
        ├── work.md
        ├── persona.md
        └── meta.json

技术细节

  • Python 3.9+,无必须依赖(pypinyin 可选)
  • 飞书消息解析兼容官方导出 JSON 和手动整理 TXT
  • 邮件解析支持 .eml / .mbox / 纯文本,自动提取正文、清理引用
  • Persona 采用分层覆盖设计手动标签Layer 0优先级永远高于文件分析
  • 版本存档保留最近 10 个版本Correction 层最多 50 条(超出自动合并)

注意事项

  • Word.docx)和 Excel.xlsx)请先转为 PDF 或 CSV 后导入
  • 飞书消息需用户手动导出(不自动调用飞书 API需自行获取 token
  • 生成的 Skill 质量与原材料质量正相关:聊天记录 + 长文档 > 仅手动描述
  • 建议优先收集:他主动写的长文 > 他的决策类回复 > 日常消息

License

MIT