mirror of
https://github.com/titanwings/colleague-skill.git
synced 2026-04-05 07:22:43 +08:00
6a0b31aa6c
- 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>
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# 同事.skill
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> 把同事的技能与性格蒸馏成 AI Skill，让它替他工作。
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## 是什么
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**同事.skill** 是一个运行在 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 或 Claude Code 上的 meta-skill。
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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**：
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- 用他的技术规范写代码和文档
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- 用他的语气、口头禅、决策风格回答问题
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- 知道他什么时候会推进、什么时候会甩锅、被催时会说什么
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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。
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## 效果示例
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给定输入：字节 2-1 后端工程师，INTJ，甩锅高手，字节范
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用户：帮我看一下这个接口设计
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同事.skill：等等，这个接口的 impact 是什么？背景没说清楚。
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（看完后）N+1 查询，改掉。返回结构用统一的 {code, message, data}，
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这是规范，不用问为什么。
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```
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```
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用户：这个 bug 是你引入的吧
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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。
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```
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## 生成的 Skill 结构
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每个同事 Skill 由两部分组成：
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PART A — Work Skill（他能做什么）
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负责的系统和业务
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技术规范：命名、接口设计、代码风格
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工作流程：接需求 → 写方案 → CR → 上线
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经验知识库：他踩过的坑、他的技术判断
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PART B — Persona（他是什么人）
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Layer 0：硬性格规则（最高优先级，不可违背）
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Layer 1：身份（公司职级、MBTI、企业文化）
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Layer 2：表达风格（口头禅、句式、emoji 习惯）
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Layer 3：决策模式（什么时候推进、什么时候甩）
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Layer 4：人际行为（对上级/下级/平级/压力下）
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Layer 5：边界与雷区
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Correction 层：对话纠正后实时追加
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运行逻辑：接到任务 → Persona 判断态度 → Work Skill 执行 → 用他的语气输出
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## 支持的输入来源
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### 自动采集（推荐，输入姓名即可）
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| 平台 | 消息记录 | 文档/Wiki | 多维表格 | 备注 |
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| 飞书 | ✅ API 直接拉取 | ✅ | ✅ | 全自动，无需手动操作 |
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| 钉钉 | ⚠️ 浏览器采集 | ✅ | ✅ | 钉钉 API 不支持历史消息拉取 |
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### 手动上传
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| 来源 | 格式 | 说明 |
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| 飞书消息导出 | JSON / TXT | 自动过滤，只保留他发的内容 |
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| 飞书/钉钉文档 | PDF / Markdown | 直接读取 |
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| 邮件 | `.eml` / `.mbox` / `.txt` | 自动提取发件人为他的邮件 |
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| 技术文档 | PDF | 原生支持 |
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| 截图 | JPG / PNG | 图像理解 |
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| 手动描述 | 对话输入 | 职级、标签、主观印象 |
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## 支持的性格标签
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**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 /
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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 ...
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**企业文化**：字节范 / 阿里味 / 腾讯味 / 华为味 / 百度味 / 美团味 /
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第一性原理 / OKR 狂热者 / 大厂流水线 / 创业公司派
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**职级支持**：字节 2-1 ～ 3-3+ / 阿里 P5～P11 / 腾讯 T1～T4 /
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百度 T5～T9 / 美团 P4～P8 / 华为 13～21 级 / 网易 / 京东 / 小米 ...
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## 进化机制
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追加文件 → 自动分析增量 → merge 进对应部分 → 不覆盖已有结论
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对话纠正 → "他不会这样，他应该是 xxx"
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→ 写入 Correction 层 → 立即生效
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版本管理 → 每次更新自动存档 → 支持回滚到任意历史版本
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## 快速开始
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### 安装
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**Claude Code（官方 skill 格式）：**
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```bash
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# 放到当前项目
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mkdir -p .claude/skills
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git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill .claude/skills/colleague-creator
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# 或放到全局（所有项目可用）
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git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.claude/skills/colleague-creator
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```
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**OpenClaw：**
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```bash
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git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill
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cp -r colleague-skill ~/.openclaw/workspace/skills/colleague-creator
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```
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**依赖（可选）：**
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```bash
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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### 创建第一个同事 Skill
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在 Claude Code 或 OpenClaw 中：
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```
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/create-colleague
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```
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按提示依次输入：
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1. 同事姓名
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2. 公司 + 职级 + 职位（如"字节 2-1 算法工程师"）
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3. 性别 / MBTI / 个性标签 / 企业文化标签（全部可跳过）
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4. 上传原材料文件（可跳过）
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完成后即可用 `/{姓名}` 触发该同事 Skill。
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### 管理命令
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/list-colleagues 列出所有同事 Skill
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/{slug} 调用完整 Skill（Persona + Work）
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/{slug}-work 仅调用工作能力部分
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/{slug}-persona 仅调用人物性格部分
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/colleague-rollback {slug} {version} 回滚到历史版本
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/delete-colleague {slug} 删除
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```
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## 项目结构
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本项目遵循 [AgentSkills](https://agentskills.io) 开放标准，整个 repo 就是一个 Claude Code skill 目录：
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colleague-skill/ ← 整个 repo 是一个 skill 目录
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├── SKILL.md ← skill 入口（含官方 frontmatter）
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├── prompts/ ← 分析和生成的 Prompt 模板
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│ ├── intake.md # 对话式信息录入
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│ ├── work_analyzer.md # 工作能力提取（按职位分路）
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│ ├── persona_analyzer.md # 性格行为提取（含标签翻译表）
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│ ├── work_builder.md # work.md 生成模板
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│ ├── persona_builder.md # persona.md 五层结构模板
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│ ├── merger.md # 增量 merge 逻辑
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│ └── correction_handler.md # 对话纠正处理
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├── tools/ ← Python 工具脚本
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│ ├── feishu_auto_collector.py # 飞书全自动采集
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│ ├── feishu_browser.py # 飞书浏览器方案（内部文档）
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│ ├── feishu_mcp_client.py # 飞书 MCP 方案
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│ ├── feishu_parser.py # 飞书导出 JSON 解析
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│ ├── dingtalk_auto_collector.py # 钉钉全自动采集
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│ ├── email_parser.py # 邮件解析（eml/mbox/txt）
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│ ├── skill_writer.py # Skill 文件写入与管理
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│ └── version_manager.py # 版本存档与回滚
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├── colleagues/ ← 生成的同事 Skill（.gitignore 排除，示例除外）
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│ └── example_zhangsan/
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├── docs/
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│ └── PRD.md
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├── requirements.txt
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├── LICENSE
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└── README.md
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```
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## 技术细节
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- **Python 3.9+**，无必须依赖（`pypinyin` 可选）
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- 飞书消息解析兼容官方导出 JSON 和手动整理 TXT
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- 邮件解析支持 `.eml` / `.mbox` / 纯文本，自动提取正文、清理引用
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- 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
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- 版本存档保留最近 10 个版本，Correction 层最多 50 条（超出自动合并）
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## 注意事项
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- Word（`.docx`）和 Excel（`.xlsx`）请先转为 PDF 或 CSV 后导入
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- 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）
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- 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
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- 建议优先收集：他**主动写的**长文 > 他的**决策类回复** > 日常消息
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## License
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MIT
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