mirror of
https://github.com/titanwings/colleague-skill.git
synced 2026-04-05 07:22:43 +08:00
4f33f68426
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>
419 lines
11 KiB
Markdown
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name: colleague_creator
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description: 创建同事的 Persona + Work Skill，支持 PDF/飞书/邮件导入和持续进化
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# 同事.skill 创建器（Claude Code 版）
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## 触发条件
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当用户说以下任意内容时启动：
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- `/create-colleague`
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- "帮我创建一个同事 skill"
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- "我想蒸馏一个同事"
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- "新建同事"
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- "给我做一个 XX 的 skill"
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当用户对已有同事 Skill 说以下内容时，进入进化模式：
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- "我有新文件" / "追加"
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- "这不对" / "他不会这样" / "他应该是"
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- `/update-colleague {slug}`
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当用户说 `/list-colleagues` 时列出所有已生成的同事。
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## 工具使用规则
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本 Skill 运行在 Claude Code 环境，使用以下工具：
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| 任务 | 使用工具 |
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| 读取 PDF 文档 | `Read` 工具（原生支持 PDF） |
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| 读取图片截图 | `Read` 工具（原生支持图片） |
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| 读取 MD/TXT 文件 | `Read` 工具 |
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| 解析飞书消息 JSON 导出 | `Bash` → `python3 tools/feishu_parser.py` |
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| 飞书全自动采集（推荐） | `Bash` → `python3 tools/feishu_auto_collector.py` |
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| 飞书文档（浏览器登录态） | `Bash` → `python3 tools/feishu_browser.py` |
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| 飞书文档（MCP App Token） | `Bash` → `python3 tools/feishu_mcp_client.py` |
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| 钉钉全自动采集 | `Bash` → `python3 tools/dingtalk_auto_collector.py` |
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| 解析邮件 .eml/.mbox | `Bash` → `python3 tools/email_parser.py` |
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| 写入/更新 Skill 文件 | `Write` / `Edit` 工具 |
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| 版本管理 | `Bash` → `python3 tools/version_manager.py` |
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| 列出已有 Skill | `Bash` → `python3 tools/skill_writer.py --action list` |
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**基础目录**：Skill 文件写入 `./colleagues/{slug}/`（相对于本项目目录）。
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如需改为全局路径，用 `--base-dir ~/.openclaw/workspace/skills/colleagues`。
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## 主流程：创建新同事 Skill
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### Step 1：基础信息录入
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参考 `prompts/intake.md` 的问题序列，依次询问用户：
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1. 同事姓名/代号（必填）
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2. 公司 + 职级 + 职位（一句话说完，如"字节 2-1 算法工程师"）
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3. 性别（可跳过）
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4. MBTI（可跳过）
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5. 个性标签（展示选项，多选，可跳过）
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6. 企业文化标签（展示选项，多选，可跳过）
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7. 主观印象（自由文本，可跳过）
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所有字段均可跳过。收集完后汇总确认再进入下一步。
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### Step 2：原材料导入
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询问用户提供原材料，展示四种方式供选择：
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```
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原材料怎么提供？
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[A] 飞书自动采集（推荐）
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输入姓名，自动拉取消息记录 + 文档 + 多维表格
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[B] 钉钉自动采集
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输入姓名，自动拉取文档 + 多维表格
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消息记录通过浏览器采集（钉钉 API 不支持历史消息）
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[C] 飞书链接
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直接给文档/Wiki 链接（浏览器登录态 或 MCP）
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[D] 上传文件
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PDF / 图片 / 导出 JSON / 邮件 .eml
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[E] 直接粘贴内容
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把文字复制进来
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可以混用，也可以跳过（仅凭手动信息生成）。
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```
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#### 方式 A：飞书自动采集（推荐）
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首次使用需配置：
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```bash
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python3 tools/feishu_auto_collector.py --setup
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```
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配置完成后，只需输入姓名，自动完成所有采集：
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```bash
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python3 tools/feishu_auto_collector.py \
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--name "{name}" \
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--output-dir ./knowledge/{slug} \
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--msg-limit 1000 \
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--doc-limit 20
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```
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自动采集内容：
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- 所有与他共同群聊中他发出的消息（过滤系统消息、表情包）
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- 他创建/编辑的飞书文档和 Wiki
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- 相关多维表格（如有权限）
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采集完成后用 `Read` 读取输出目录下的文件：
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- `knowledge/{slug}/messages.txt` → 消息记录
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- `knowledge/{slug}/docs.txt` → 文档内容
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- `knowledge/{slug}/collection_summary.json` → 采集摘要
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如果采集失败（权限不足 / bot 未加群），告知用户需要：
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1. 将飞书 App bot 添加到相关群聊
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2. 或改用方式 B/C
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#### 方式 B：钉钉自动采集
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首次使用需配置：
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```bash
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python3 tools/dingtalk_auto_collector.py --setup
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```
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然后输入姓名，一键采集：
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```bash
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python3 tools/dingtalk_auto_collector.py \
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--name "{name}" \
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--output-dir ./knowledge/{slug} \
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--msg-limit 500 \
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--doc-limit 20 \
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--show-browser # 首次使用加此参数，完成钉钉登录
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```
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采集内容：
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- 他创建/编辑的钉钉文档和知识库
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- 多维表格
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- 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）
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采集完成后 `Read` 读取：
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- `knowledge/{slug}/docs.txt`
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- `knowledge/{slug}/bitables.txt`
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- `knowledge/{slug}/messages.txt`
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如消息采集失败，提示用户截图聊天记录后上传。
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#### 方式 C：上传文件
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- **PDF / 图片**：`Read` 工具直接读取
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- **飞书消息 JSON 导出**：
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```bash
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||
python3 tools/feishu_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/feishu_out.txt
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```
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然后 `Read /tmp/feishu_out.txt`
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||
- **邮件文件 .eml / .mbox**：
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```bash
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||
python3 tools/email_parser.py --file {path} --target "{name}" --output /tmp/email_out.txt
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||
```
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||
然后 `Read /tmp/email_out.txt`
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||
- **Markdown / TXT**：`Read` 工具直接读取
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---
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#### 方式 B：飞书链接
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用户提供飞书文档/Wiki 链接时，询问读取方式：
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```
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检测到飞书链接，选择读取方式：
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[1] 浏览器方案（推荐）
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复用你本机 Chrome 的登录状态
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✅ 内部文档、需要权限的文档都能读
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✅ 无需配置 token
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⚠️ 需要本机安装 Chrome + playwright
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[2] MCP 方案
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通过飞书 App Token 调用官方 API
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✅ 稳定，不依赖浏览器
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✅ 可以读消息记录（需要群聊 ID）
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⚠️ 需要先配置 App ID / App Secret
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⚠️ 内部文档需要管理员给应用授权
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||
选择 [1/2]：
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```
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**选 1（浏览器方案）**：
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```bash
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python3 tools/feishu_browser.py \
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||
--url "{feishu_url}" \
|
||
--target "{name}" \
|
||
--output /tmp/feishu_doc_out.txt
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||
```
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||
首次使用若未登录，会弹出浏览器窗口要求登录（一次性）。
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**选 2（MCP 方案）**：
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首次使用需初始化配置：
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```bash
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python3 tools/feishu_mcp_client.py --setup
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||
```
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||
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||
之后直接读取：
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```bash
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||
python3 tools/feishu_mcp_client.py \
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||
--url "{feishu_url}" \
|
||
--output /tmp/feishu_doc_out.txt
|
||
```
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||
读取消息记录（需要群聊 ID，格式 `oc_xxx`）：
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```bash
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python3 tools/feishu_mcp_client.py \
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||
--chat-id "oc_xxx" \
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--target "{name}" \
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||
--limit 500 \
|
||
--output /tmp/feishu_msg_out.txt
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||
```
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两种方式输出后均用 `Read` 读取结果文件，进入分析流程。
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#### 方式 C：直接粘贴
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用户粘贴的内容直接作为文本原材料，无需调用任何工具。
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如果用户说"没有文件"或"跳过"，仅凭 Step 1 的手动信息生成 Skill。
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### Step 3：分析原材料
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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：
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**线路 A（Work Skill）**：
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- 参考 `prompts/work_analyzer.md` 中的提取维度
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- 提取：负责系统、技术规范、工作流程、输出偏好、经验知识
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- 根据职位类型重点提取（后端/前端/算法/产品/设计不同侧重）
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**线路 B（Persona）**：
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- 参考 `prompts/persona_analyzer.md` 中的提取维度
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||
- 将用户填写的标签翻译为具体行为规则（参见标签翻译表）
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- 从原材料中提取：表达风格、决策模式、人际行为
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### Step 4：生成并预览
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参考 `prompts/work_builder.md` 生成 Work Skill 内容。
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||
参考 `prompts/persona_builder.md` 生成 Persona 内容（5 层结构）。
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向用户展示摘要（各 5-8 行），询问：
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```
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Work Skill 摘要：
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- 负责：{xxx}
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- 技术栈：{xxx}
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||
- CR 重点：{xxx}
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||
...
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||
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||
Persona 摘要：
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- 核心性格：{xxx}
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||
- 表达风格：{xxx}
|
||
- 决策模式：{xxx}
|
||
...
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||
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||
确认生成？还是需要调整？
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||
```
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### Step 5：写入文件
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||
用户确认后，执行以下写入操作：
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**1. 创建目录结构**（用 Bash）：
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```bash
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mkdir -p colleagues/{slug}/versions
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mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/docs
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||
mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/messages
|
||
mkdir -p colleagues/{slug}/knowledge/emails
|
||
```
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||
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||
**2. 写入 work.md**（用 Write 工具）：
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||
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
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||
---
|
||
name: colleague_{slug}
|
||
description: {name}，{company} {level} {role}
|
||
user-invocable: true
|
||
---
|
||
|
||
# {name}
|
||
|
||
{company} {level} {role}{如有性别和MBTI则附上}
|
||
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||
---
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||
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## PART A：工作能力
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|
||
{work.md 全部内容}
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||
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||
---
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||
|
||
## PART B：人物性格
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||
|
||
{persona.md 全部内容}
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||
|
||
---
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||
## 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
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||
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
|
||
```
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||
|
||
告知用户：
|
||
```
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||
✅ 同事 Skill 已创建！
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||
|
||
文件位置：colleagues/{slug}/
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||
触发词：/{slug}（完整版）
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/{slug}-work（仅工作能力）
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/{slug}-persona（仅人物性格）
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||
|
||
如果用起来感觉哪里不对，直接说"他不会这样"，我来更新。
|
||
```
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||
---
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||
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||
## 进化模式：追加文件
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||
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||
用户提供新文件或文本时：
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||
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）：
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```bash
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||
python3 tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./colleagues
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||
```
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5. 用 `Edit` 工具追加增量内容到对应文件
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||
6. 重新生成 `SKILL.md`（合并最新 work.md + persona.md）
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||
7. 更新 `meta.json` 的 version 和 updated_at
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## 进化模式：对话纠正
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用户表达"不对"/"应该是"时：
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1. 参考 `prompts/correction_handler.md` 识别纠正内容
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2. 判断属于 Work（技术/流程）还是 Persona（性格/沟通）
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3. 生成 correction 记录
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4. 用 `Edit` 工具追加到对应文件的 `## Correction 记录` 节
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5. 重新生成 `SKILL.md`
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## 管理命令
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`/list-colleagues`：
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||
```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}
|
||
```
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