开源一周狂揽 7.6K Star！这个爆火的「同事.skill」可以将“数字遗产”炼成 AI！

开源星探

发布于 2026-04-10 08:34:20

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文章被收录于专栏：翩翩白衣少年翩翩白衣少年

这两天刷 GitHub，发现一个项目疯了似的涨星——上线不到一周，7600+ Star，Fork 超过 549+，问题区更是热闹得像菜市场。

随便点进去看一下，Issue 标题都能让人笑喷："爹味.skill"、"白月光.skill"、"前任.skill"...

原来这个叫 colleague-skill（同事.skill） 的项目，是想把我们身边那些离职同事、导师、搭档，用 AI 的方式"留下来"。

一个资深员工离职，带走的不只是人力，还有他多年沉淀的经验、对业务的理解、甚至是跟团队磨合出来的默契。这些东西很难量化，更难传承。

直到我看到了 colleague-skill 这个项目，感觉眼前一亮。

它不是简单的知识库问答，而是真的想把一个人的工作方式、说话风格、技术规范，全部"蒸馏"成一个 AI Skill——让他换个形式继续"陪伴"你。

项目介绍

colleague-skill 是由 @titanwings 开发、上海 AI 实验室 · AI 安全中心提供支持的开源项目。

它的核心理念很简单：提供同事的原材料（飞书消息、钉钉文档、邮件、截图）加上你的主观描述，生成一个真正能替他工作的 AI Skill。

这个项目的 slogan 特别有意思："将冰冷的离别化为温暖的 Skill，欢迎加入赛博永生！"

虽然听起来有点中二，但仔细想想还挺有道理的。在这个人员流动越来越快的时代，能把宝贵的经验留下来，确实是件很有价值的事。

项目刚上线几天，就已经有很多有趣的玩法了。有人做了"爹味.skill"，专门用来模拟那个说话总带说教味的前辈；有人求"白月光.skill"，想把当年暗恋的同事留下来；还有人开玩笑说要搞个"前任.skill"，让 AI 帮你分析前任当年为什么跟你分手...

虽然这些玩法有点搞笑，但也从侧面说明这个项目的想象力空间有多大。

核心亮点

colleague-skill 最牛的地方，在于它的 双层架构设计：

1、✨ Work Skill（工作能力层）

这一层负责沉淀技术规范、工作流程、经验知识库。比如：

• 这个接口应该怎么设计才符合规范
• 遇到这种问题应该先排查什么
• 我们团队的代码风格是什么样的
• 这个业务的历史背景是怎样的

这些都是实打实的工作能力，保证 AI 能真正帮你解决问题。

2、✨ Persona（人格层）

这一层就更有意思了，它通过五级结构来模拟人类行为模式：

• 硬规则：绝对不能碰的底线
• 身份：他在团队中的角色和定位
• 表达风格：说话是直接还是委婉，是严肃还是幽默
• 决策模式：做决定时是激进还是保守，是先看数据还是凭直觉
• 人际行为：跟人相处时的特点，比如是甩锅高手还是背锅侠

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

这样生成的回复，不仅能解决问题，还特别"像"那个人。

功能特性

1、📊 多源数据采集，几乎涵盖所有办公场景

colleague-skill 支持的数据源简直不要太全：

2、🏷️ 丰富的标签支持，完美复刻同事性格

项目内置了超多标签，你可以随意组合：

个性标签：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 …

企业文化标签：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 P5~P11 · 腾讯 T1~T4 · 百度 T5~T9 · 美团 P4~P8 · 华为 13~21 级 · 网易 · 京东 · 小米 …

3、🔄 进化机制，越用越像

colleague-skill 不是一成不变的，它有一套完整的进化机制：

• 追加文件自动更新：追加新的文件，自动分析增量，merge 进对应部分，不覆盖已有结论
• 对话纠正立即生效：说「他不会这样，他应该是 xxx」→ 写入 Correction 层，立即生效
• 版本管理随时回滚：每次更新自动存档，支持回滚到任意历史版本

快速上手

好，说了这么多，让我们来看看怎么用。项目目前主要支持 Claude Code 和 OpenClaw 两种方式。

Claude Code 安装方式

# 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 安装方式

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

如果需要使用飞书/钉钉自动采集等功能，还需要安装 Python 依赖：

pip3 install -r requirements.txt

飞书/钉钉自动采集需要配置 App 凭证，详细说明请看项目中的 INSTALL.md 文件。

使用步骤

① 在 Claude Code 中输入：

/create-colleague

② 按提示输入信息：

• 同事姓名
• 公司职级（如：字节 2-1 算法工程师）
• 性格标签
• 选择数据来源

所有字段均可跳过，仅凭描述也能生成！

③ 调用生成的 Skill：

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

数据质量建议

原材料质量决定 Skill 质量，建议优先收集：

• 他主动写的长文 > 决策类回复 > 日常消息
• 聊天记录 + 长文档 > 仅手动描述

项目结构

colleague-skill 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

项目还写了一篇技术论文《Colleague.Skill: Automated AI Skill Generation via Expert Knowledge Distillation》，详细介绍了系统设计、两层架构、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。

感兴趣的话可以去看看！