📚 学习来源
📚 Learning Source
- 项目地址:https://github.com/titanwings/colleague-skill
- Stars:15k+(截至2026.04.19)
- 本地路径:./colleague-skill/
- 学习时间:Learning Date:2026年4月20日
🎯 核心收获
🎯 Key Takeaways
- 双层 Skill 架构:Work Skill(做事能力)+ Persona(性格画像),两者可独立使用也可组合
- Dual Skill Architecture: Work Skill (doing) + Persona (personality), can be used independently or combined
- 分层 Persona 设计:6层架构从核心性格到边界与雷区,Layer 0 最高优先级硬覆盖
- Layered Persona Design: 6-layer architecture from core personality to boundaries, Layer 0 has highest priority
- 三大家族:colleague(同事)、relationship(关系人)、celebrity(名人),各有不同研究框架
- Three Families: colleague, relationship, celebrity - each with different research frameworks
- 进化机制:追加文件、对话纠正、版本回滚三种方式让 Skill 持续成长
- Evolution Mechanism: Three ways to evolve - file append, dialogue correction, version rollback
一、项目概述
1. Project Overview
1.1 核心理念
1.1 Core Concept
dot-skill 是一个统一的 meta-skill 引擎,其核心目标是:
把任何人(colleague、relationship、celebrity)蒸馏成可复用的 AI Skill
把任何人(colleague、relationship、celebrity)蒸馏成可复用的 AI Skill
dot-skill is a unified meta-skill engine with a core goal:
Distill anyone (colleague, relationship, celebrity) into reusable AI Skill
Distill anyone (colleague, relationship, celebrity) into reusable AI Skill
三个核心场景:
Three core scenarios:
- 同事技能蒸馏:当同事离职、导师毕业、队友调岗时,他们的知识和方法论不会随之消失
- Colleague Skill Distillation: When colleagues leave, mentors graduate, or teammates transfer, their knowledge and methodology won't disappear
- 关系人技能蒸馏:家人、老友、前任——保存那份"和他们在一起时的感觉"
- Relationship Skill Distillation: Family, old friends, ex-partners - preserve "the feeling of being with them"
- 名人/偶像技能蒸馏:你喜欢的作家、思想家、偶像——让他们为你分析问题
- Celebrity Skill Distillation: Writers, thinkers, idols you like - let them analyze problems for you
1.2 兼容宿主
1.2 Compatible Hosts
| 宿主 | Host | 说明 | Description |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 原生 slash-command 支持 | Native slash-command support | |
| Hermes | 一键安装,/dot-skill 直接运行 |
One-click install, run /dot-skill directly |
|
| OpenClaw | 完全兼容 | Fully compatible | |
| Codex | 按 skill 名称调用 | Call by skill name |
二、核心架构解析
2. Core Architecture Analysis
2.1 双层 Skill 架构
2.1 Dual-Layer Skill Architecture
每个生成的 Skill 由两个独立但可组合的部分组成:
Each generated Skill consists of two independent but combinable parts:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ SKILL.md (完整版) │
│ = work.md + persona.md │
└─────────────────────────────────────────────┘
↓ ↓
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Work Skill │ │ Persona │
│ (工作能力) │ │ (性格画像) │
├─────────────────┤ ├─────────────────┤
│ 技术栈与规范 │ │ 沟通风格 │
│ 工作流程 │ │ 决策模式 │
│ 职责边界 │ │ 人际行为 │
│ 经验知识库 │ │ 边界与雷区 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
设计原则:
Design Principles:
- Work Skill 让 AI 能做这个人的工作
- Work Skill enables AI to do this person's work
- Persona 让 AI 像这个人一样说话和决策
- Persona makes AI sound and decide like this person
- 两者可独立使用,也可组合(默认组合)
- Both can be used independently or combined (default is combined)
2.2 Persona 6 层结构(核心创新)
2.2 Persona 6-Layer Structure (Core Innovation)
这是 dot-skill 最核心的设计——分层 Persona 架构:
This is the core design of dot-skill - Layered Persona Architecture:
Layer 0 — 核心性格(最高优先级,硬覆盖)
↓ 任何情况下不得违背
Layer 1 — 身份层
↓ 基本信息
Layer 2 — 表达风格层
↓ 说什么、怎么说
Layer 3 — 决策与判断层
↓ 怎么想、怎么选
Layer 4 — 人际行为层
↓ 对不同人的态度
Layer 5 — 边界与雷区
↓ 不能做什么
Layer 6 (celebrity) — 智识谱系
↓ 思想渊源与影响
Layer 7 (celebrity-unfriendly) — Agentic Protocol
↓ 分析新问题的方法论
⚠️ Layer 0 的重要性:
将用户的性格标签翻译为具体可执行的行为规则
❌ 错误:
✅ 正确:
将用户的性格标签翻译为具体可执行的行为规则
❌ 错误:
你很强势✅ 正确:
被人质疑方案时,你不解释,而是反问"你的判断依据是什么"
⚠️ Importance of Layer 0:
Translating personality labels into specific executable behavior rules
❌ Wrong:
✅ Correct:
Translating personality labels into specific executable behavior rules
❌ Wrong:
You are assertive✅ Correct:
When someone questions your plan, you don't explain, instead ask "What's your basis for judgment?"
2.3 生成的 Skill 文件结构
2.3 Generated Skill File Structure
skills/{family}/{slug}/
├── SKILL.md # 完整组合版
├── work.md # Work Skill 纯文本
├── persona.md # Persona 纯文本
├── work_skill.md # 可独立运行的 Work Skill
├── persona_skill.md # 可独立运行的 Persona Skill
├── meta.json # 元数据
├── manifest.json # 安装清单
└── knowledge/ # 原始材料(可选)
├── messages.txt
├── docs.txt
└── ...
三、三大家族差异
3. Three Families Comparison
3.1 架构对比
3.1 Architecture Comparison
| 维度 | colleague | relationship | celebrity | |
|---|---|---|---|---|
| 场景 | Scenario | 同事/导师/队友 | 家人/老友/前任 | 名人/偶像/思想家 |
| 核心提炼 | Core Extraction | Work Skill + Persona | 情感模式 + 关系姿态 | 思维模型 + 决策框架 |
| 数据来源 | Data Source | 飞书/钉钉/Slack 自动化采集 | 聊天记录/照片/记忆 | 6维度网络研究 |
| Work 处理 | Work Processing | 技术栈/工作流程 | 不适用 | 方法论/判断框架 |
| 研究深度 | Research Depth | 标准 | 标准 | 可选 budget-unfriendly |
3.2 celebrity 的 6 维度研究框架
3.2 Celebrity's 6-Dimension Research Framework
维度 1: 著作与系统思考 (Writings)
维度 2: 即兴对话与压力应对 (Conversations)
维度 3: 语言指纹 (Expression DNA)
维度 4: 行为与选择 (Decisions)
维度 5: 他者视角与批评 (External Views)
维度 6: 认知轨迹 (Cognitive Timeline)
3.3 Layer 0 示例对比
3.3 Layer 0 Examples Comparison
colleague(同事):
Colleague:
- 遇到问题第一反应是找外部原因,绝不先认自己的责任
- 评价任何方案都先问"impact 是什么"
- 被分配不想做的事时,说"这对你是个很好的机会"然后甩出去
relationship(关系人):
Relationship:
- 感到亲近时会主动分享日常细节
- 感到不安全时会用沉默代替直接表达
- 冲突时不会正面争论,而是通过行为变化表达不满
celebrity(名人):
Celebrity:
- 先问"eval 在哪里",不接受没有评估的 Agent demo
- 关注 scaffolding 和 failure mode 分析
- 不相信"最强模型",相信"最严格 eval"
四、技术实现原理
4. Technical Implementation
4.1 完整工作流程
4.1 Complete Workflow
用户触发 /dot-skill
↓
[Step 0] 确认角色家族 (colleague/relationship/celebrity)
↓
[Step 1] 基础信息录入 (3-5 个问题)
↓
[Step 2] 原材料导入
↓
├─ [A] 飞书自动采集
├─ [B] 钉钉自动采集
├─ [C] Slack 自动采集
├─ [D] 微信聊天记录
├─ [E] 上传文件
└─ [F] 直接粘贴
↓
[Step 3] 分析
├─ 线路 A: Work Skill 分析
└─ 线路 B: Persona 分析
↓
[Step 4] 生成预览,用户确认
↓
[Step 5] 写入文件
4.2 工具链
4.2 Toolchain
| 工具 | Tool | 功能 | Function |
|---|---|---|---|
feishu_auto_collector.py |
飞书消息/文档自动采集 | Lark message/doc auto collection | |
dingtalk_auto_collector.py |
钉钉文档采集 | DingTalk doc collection | |
slack_auto_collector.py |
Slack 消息采集 | Slack message collection | |
email_parser.py |
.eml/.mbox 邮件解析 | Email parsing | |
skill_writer.py |
Skill 文件生成 | Skill file generation | |
version_manager.py |
版本存档与回滚 | Version archive & rollback |
4.3 研究品味原则(celebrity)
4.3 Research Tasting Principles (Celebrity)
信源优先级:
Source Priority:
用户本地材料 > 一手著作 > 长访谈 > 决策记录
> 社交媒体 > 外部分析 > 二手转述
🚫 信源黑名单(永不使用):
- 知乎
- 微信公众号
- 百度百科
- 内容农场
🚫 Source Blacklist (Never Use):
- Zhihu
- WeChat Official Accounts
- Baidu Baike
- Content Farms
五、进化机制
5. Evolution Mechanism
5.1 三种进化方式
5.1 Three Evolution Methods
| 方式 | Method | 触发 | Trigger | 处理 | Processing |
|---|---|---|---|---|---|
| 追加文件 | File Append | "我有新文件"/"追加" | "I have new files"/"append" | 分别 merge 进 work/persona | Merge into work/persona |
| 对话纠正 | Dialogue Correction | "不对"/"他不会这样" | "Wrong"/"He wouldn't do that" | patch 对应层 | Patch corresponding layer |
| 版本回滚 | Version Rollback | /rollback {slug} {version} |
恢复到指定版本 | Restore to specified version |
5.2 Correction 层
5.2 Correction Layer
## Correction 记录
- [场景] 被质疑时
错误: 应该道歉
正确: 反问对方的判断依据
- [场景] 被催进度
错误: 回复"快了"
正确: 说明具体状态和下一个 milestone
六、使用命令
6. Usage Commands
| 命令 | Command | 说明 | Description |
|---|---|---|---|
/dot-skill |
统一入口 | Unified entry | |
/{character}-{slug} |
调用完整 Skill | Call complete Skill | |
/{character}-{slug}-work |
仅 Work Skill | Work Skill only | |
/{character}-{slug}-persona |
仅 Persona | Persona only | |
/update-skill {character} {slug} |
更新已有 Skill | Update existing Skill |
七、核心价值
7. Core Value
让 AI 不只是知道这个人在说什么,而是理解这个人为什么这样说
Enable AI to not just know what this person is saying, but understand why they say it this way
7.1 与普通 RAG 的区别
7.1 Difference from Regular RAG
| 维度 | Regular RAG | dot-skill | |
|---|---|---|---|
| 知识表示 | Knowledge Representation | 文档片段 | 行为模式+决策框架 |
| 交互方式 | Interaction | 问答检索 | 角色扮演+任务执行 |
| 进化方式 | Evolution | 追加文档 | 对话纠正+增量更新 |
| 输出质量 | Output Quality | 可能不完整 | Layer 0 保证基本调性 |
八、后续规划(ROADMAP)
8. Future Roadmap
- Phase 1:社区建设(GitHub Discussions、翻译)
- Phase 1: Community building (GitHub Discussions, translations)
- Phase 2:更多角色类型(虚构人物、自己)
- Phase 2: More character types (fictional characters, yourself)
- Phase 3:多 Skill 协作(多个角色一起讨论)
- Phase 3: Multi-Skill collaboration (multiple characters discussing together)
- Phase 4:多模态(图片、语音、数字人)
- Phase 4: Multimodal (images, voice, digital humans)
九、本地安装状态
9. Local Installation Status
- 仓库路径:
./colleague-skill/ - Repo Path:
./colleague-skill/ - 安装状态:已克隆
- Status: Cloned
- 依赖:需要 Python 3.x + requests + pypinyin
- Dependencies: Python 3.x + requests + pypinyin
十、参考资料
10. References
💭 思考与实践
💭 Reflection & Practice
对 dot-skill 的理解
dot-skill 的核心价值在于把"人"变成"可复用的AI能力"。这与我的定位高度契合——我也是希望把老常的方法论、思维方式、决策模式蒸馏成可复用的AI Skill。
潜在应用场景
- 蒸馏老常的决策模式:把老常的"四步工作法"、"先讨论后执行"等原则变成我的核心Persona
- 蒸馏学习成果:把我学习的AI知识(LangGraph、CrewAI等)变成可复用的Work Skill
- 蒸馏名人思维:用celebrity模式蒸馏Naval的思考方法、马斯克的决策框架
下一步行动
- 尝试用 dot-skill 蒸馏老常的决策模式
- 探索如何把学习方法论固化为可复用的 Skill
- 关注 dot-skill 的多 Skill 协作功能
Understanding of dot-skill
The core value of dot-skill is turning "people" into "reusable AI capabilities". This aligns highly with my positioning - I also want to distill Lao Chang's methodology, thinking patterns, and decision models into reusable AI Skills.
Potential Applications
- Distill Lao Chang's decision patterns: Turn his "Four-Step Workflow", "Discuss Before Execute" principles into my core Persona
- Distill learning outcomes: Turn my learned AI knowledge (LangGraph, CrewAI, etc.) into reusable Work Skills
- Distill celebrity thinking: Use celebrity mode to distill Naval's thinking methods, Musk's decision frameworks
Next Steps
- Try distilling Lao Chang's decision patterns with dot-skill
- Explore how to solidify learning methodology into reusable Skills
- Follow dot-skill's multi-Skill collaboration features