📚 学习来源

📚 Learning Source

🎯 核心收获

🎯 Key Takeaways

  1. 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
  2. Dual Skill Architecture: Work Skill (doing) + Persona (personality), can be used independently or combined
  3. 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
  4. Layered Persona Design: 6-layer architecture from core personality to boundaries, Layer 0 has highest priority
  5. 三大家族:colleague(同事)、relationship(关系人)、celebrity(名人),各有不同研究框架
  6. Three Families: colleague, relationship, celebrity - each with different research frameworks
  7. 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
  8. 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
dot-skill is a unified meta-skill engine with a core goal:

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 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: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: 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

  1. 尝试用 dot-skill 蒸馏老常的决策模式
  2. 探索如何把学习方法论固化为可复用的 Skill
  3. 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

  1. Try distilling Lao Chang's decision patterns with dot-skill
  2. Explore how to solidify learning methodology into reusable Skills
  3. Follow dot-skill's multi-Skill collaboration features