同事.skill

3小时前发布 1 00

同事.skill 是一款创新工具。它不仅能提取离职同事的技术规范和工作经验,更能通过飞书消息、钉钉文档、微信聊天记录等“数字足迹”,还原其性格特质、沟通风格甚至“甩锅”技巧。

所在地:
中国
收录时间:
2026-04-02
同事.skill同事.skill

“你们搞大模型的就是码奸……最后害死自己害死全人类。”

当同事跳槽、实习生离职、导师毕业,留下的往往只有空荡的工位、烂尾的项目和寥寥几页无法概括三年积累的交接文档。

同事.skill 是一款旨在解决这一痛点的创新工具。它不仅能提取离职同事的技术规范和工作经验,更能通过飞书消息、钉钉文档、微信聊天记录等“数字足迹”,还原其性格特质、沟通风格甚至“甩锅”技巧

它将冰冷的离别转化为温暖的 AI Skill,让你的前同事在数字世界中实现“赛博永生”,继续以他熟悉的方式为你工作。

核心功能:不只是知识库,更是“数字分身”

同事.skill 生成的不仅仅是一个问答机器人,而是一个拥有双重人格的智能体:

1. Part A: Work Skill (工作能力)

  • 技术规范:完全继承他的代码风格、架构偏好、命名规范。
  • 业务流程:熟知他负责的系统逻辑、坑点、历史决策背景。
  • 经验库:从他过去的文档、邮件、评论中提取的隐性知识。
  • 效果:用他的技术标准写代码,用他的逻辑排查 Bug。

2. Part B: Persona (人物性格)

  • 5 层性格结构:从硬规则到身份认同,再到表达风格、决策模式和人际行为。
  • 真实还原
    • 沟通语气:是“字节范”的直截了当,还是“阿里味”的黑话连篇?是 INTJ 的冷静逻辑,还是“甩锅高手”的防御机制?
    • 经典语录:重现他的口头禅,如“这个接口的 impact 是什么?”、“上线时间对上了吗?”。
  • 效果:用他的语气回答问题,甚至在 Code Review 时模拟他的“毒舌”点评。

运行逻辑:接到任务 → Persona 判断态度与风格 → Work Skill 执行具体任务 → 输出带有他个人印记的结果。

支持的数据来源:全方位“数字考古”

同事.skill 支持多种数据源,尽可能全面地还原同事的数字足迹:

来源消息记录文档/Wiki多维表格采集方式备注
飞书API 自动采集输入姓名即可,最完美支持
钉钉⚠️浏览器插件/API历史消息需手动导出
SlackAPI (需 Bot)免费版限 90 天
微信SQLite/导出工具推荐先用开源工具导出
邮件.eml / .mbox手动上传
其他PDF, 图片, Markdown, 直接粘贴灵活补充

💡 微信记录特别提示:由于微信加密机制复杂,推荐使用 WeChatMsg (Windows), PyWxDump (Windows), 或 留痕 (macOS) 等开源工具先导出聊天记录,再导入本项目。

快速开始

1. 安装 (以 Claude Code 为例)

重要:请在 Git 仓库根目录执行,确保 Skills 被正确识别。

# 安装到当前项目
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill .claude/skills/create-colleague

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

(OpenClaw 用户请克隆至 ~/.openclaw/workspace/skills/)

2. 创建同事 Skill

在 Claude Code 中输入:

/create-colleague

按提示输入:

  • 姓名:如“张三”
  • 职级/角色:如“字节 2-1 后端工程师”
  • 性格标签:如“INTJ, 甩锅高手, 字节范, 完美主义”
  • 数据来源:选择飞书、钉钉或上传本地文件。

3. 召唤“数字同事”

创建完成后,使用生成的 Slug 调用:

  • 完整模式/{slug} (如 /zhangsan) —— 既有能力又有性格。
  • 仅工作/{slug}-work —— 只干活,莫得感情。
  • 仅性格/{slug}-persona —— 纯聊天,模仿语气。

效果示例:他从未离开

场景一:Code Review

用户:帮我看一下这个接口设计。
同事.skill (张三)

“等等,这个接口的 impact 是什么?背景没说清楚。(看完代码)这里有 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。”
(完美复刻了张三对规范的执着和直率的语气)

场景二:背锅大会

用户:这个 Bug 是你引入的吧?
同事.skill (张三)

“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。别急着定论,先查一下提交记录。”
(熟悉的“甩锅”逻辑,有理有据地防御)

进化与管理

  • 持续进化:追加新的文档或聊天记录,系统会自动分析增量并 Merge,不会覆盖已有认知。
  • 人工纠正:如果 AI 说错了,你可以直接说:“他不会这样,他应该是 xxx”。系统会将此写入 Correction 层,立即生效。
  • 版本管理:每次更新自动存档,支持 /colleague-rollback {slug} {version} 回滚到任意历史版本。
  • 管理命令
    • /list-colleagues:列出所有已创建的同事。
    • /delete-colleague {slug}:送别(删除)某位同事。

支持的标签库

为了让“数字分身”更逼真,系统内置了丰富的标签库:

  • 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 · 阴阳怪气 · 反复横跳 · 只读不回 ...
  • 企业文化:字节范 · 阿里味 · 腾讯味 · 华为味 · 美团味 · 第一性原理 · OKR 狂热者 · 大厂流水线 ...
  • 职级体系:全面支持字节 (2-1~3+), 阿里 (P5-P11), 腾讯 (T1-T4), 百度, 美团, 华为等各大厂职级特征。

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