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🆕 2025.04.07 更新 — 大家对二创 dot-skill 热情超高！我搓了一个社区平台，欢迎投 PR 一起维护分享！

任何 skill 或者 meta-skill 可以一起分享，可以直接给大家自己的 GitHub repo 引流～ 没有中间商赚差价

👉 titanwings.github.io/colleague-skill-site

已收录：户晨风.skill · 峰哥亡命天涯.skill · 罗翔.skill 等

⏳ 目前 PR 人工审核中，可能有点慢，感谢耐心等待！

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Created by @titanwings | Powered by Shanghai AI Lab · AI Safety Center

April 4th Update： 新增了两个示例同事——一个做安全的工程师和一个有趣的 HR，在 colleagues/ 目录下，欢迎体验！

支持的数据来源

目前还是同事.skill 的 beta 测试版本，后续会有更多来源支持，请多多关注！

来源	消息记录	文档 / Wiki	多维表格	备注
飞书（自动采集）	✅ API	✅	✅	输入姓名即可，全自动
钉钉（自动采集）	⚠️ 浏览器	✅	✅	钉钉 API 不支持历史消息
Slack（自动采集）	✅ API	—	—	需管理员安装 Bot；免费版限 90 天
微信聊天记录	✅ SQLite	—	—	目前测试下来不太稳定，推荐先用下方开源工具代替
PDF	—	✅	—	手动上传
图片 / 截图	✅	—	—	手动上传
飞书 JSON 导出	✅	✅	—	手动上传
邮件 .eml / .mbox	✅	—	—	手动上传
Markdown	✅	✅	—	手动上传
直接粘贴文字	✅	—	—	手动输入

推荐的微信聊天记录导出工具

以下工具为独立的开源项目，本项目不包含它们的代码，仅在解析器中适配了它们的导出格式。目前微信自动解密测试下来不太稳定，可以先用这些开源工具导出聊天记录，再粘贴或导入到本项目中使用：

工具	平台	说明
WeChatMsg	Windows	微信聊天记录导出，支持多种格式
PyWxDump	Windows	微信数据库解密导出
留痕	macOS	微信聊天记录导出（Mac 用户推荐）

工具信息来自 @therealXiaomanChu，感谢各位开源作者，一起助力赛博永生！

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安装

Claude Code

重要：Claude Code 从 git 仓库根目录 的 .claude/skills/ 查找 skill。请在正确的位置执行。

# 安装到当前项目（在 git 仓库根目录执行）
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill .claude/skills/create-colleague

# 或安装到全局（所有项目都能用）
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.claude/skills/create-colleague

OpenClaw

git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-colleague

依赖（可选）

pip3 install -r requirements.txt

飞书/钉钉自动采集需配置 App 凭证，详见 INSTALL.md

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使用

在 Claude Code 中输入：

/create-colleague

按提示输入同事姓名、公司职级（如 字节 2-1 算法工程师）、性格标签，然后选择数据来源。所有字段均可跳过，仅凭描述也能生成。

完成后用 /{slug} 调用该同事 Skill。

管理命令

命令	说明
/list-colleagues	列出所有同事 Skill
/{slug}	调用完整 Skill（Persona + Work）
/{slug}-work	仅工作能力
/{slug}-persona	仅人物性格
/colleague-rollback {slug} {version}	回滚到历史版本
/delete-colleague {slug}	删除

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效果示例

输入：字节 2-1 后端工程师，INTJ，甩锅高手，字节范

场景一：Code Review

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。

场景二：甩锅

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。

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功能特性

生成的 Skill 结构

每个同事 Skill 由两部分组成，共同驱动输出：

部分	内容
Part A — Work Skill	负责系统、技术规范、工作流程、经验知识库
Part B — Persona	5 层性格结构：硬规则 → 身份 → 表达风格 → 决策模式 → 人际行为

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 · 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 2-13-3+ · 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 → 说「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

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项目结构

本项目遵循 AgentSkills 开放标准，整个 repo 就是一个 skill 目录：

create-colleague/
├── SKILL.md              # skill 入口（官方 frontmatter）
├── prompts/              # Prompt 模板
│   ├── intake.md         #   对话式信息录入
│   ├── work_analyzer.md  #   工作能力提取
│   ├── 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/                # Python 工具
│   ├── feishu_auto_collector.py  # 飞书全自动采集
│   ├── feishu_browser.py         # 飞书浏览器方案
│   ├── feishu_mcp_client.py      # 飞书 MCP 方案
│   ├── dingtalk_auto_collector.py # 钉钉全自动采集
│   ├── slack_auto_collector.py   # Slack 全自动采集
│   ├── email_parser.py           # 邮件解析
│   ├── skill_writer.py           # Skill 文件管理
│   └── version_manager.py        # 版本存档与回滚
├── colleagues/           # 生成的同事 Skill（gitignored）
├── docs/PRD.md
├── requirements.txt
└── LICENSE

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注意事项

• 原材料质量决定 Skill 质量：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 > 决策类回复 > 日常消息
• 飞书自动采集需将 App bot 加入相关群聊
• 目前还是一个demo版本，如果有bug请多多提issue！

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📄 技术报告

Colleague.Skill: Automated AI Skill Generation via Expert Knowledge Distillation

我们写了一篇论文，详细介绍了同事.skill 的系统设计、两层架构（Work Skill + Persona）、多源数据采集、Skill 生成与进化机制，以及在真实场景中的评估结果。感兴趣的话可以看看！

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Star History

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