赛博同事

技能文档

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name: cyber-colleague
title: 赛博同事
category: 通用技能
description: 把同事的聊天记录、文档、邮件和笔记蒸馏成一个可复用、可迭代的 AI Skill，沉淀其工作方法与沟通风格。当用户想为某位同事创建数字分身、从聊天/邮件/文档中提炼同事工作方式、或对已有同事 Skill 追加材料、纠正结论、重新生成时触发。触发词：赛博同事、同事画像、工作方式提炼、数字分身。
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# 赛博同事

把同事的聊天、文档、邮件和笔记蒸馏成一个可复用、可迭代的 AI Skill。

## 核心原则

- 先证据，后结论。
- 工作能力和沟通风格分开整理，但最终合并呈现。
- 如果材料不足，要明确说「不足」，不要强行脑补。
- 更新已有 Skill 时，优先增量修改并保留历史版本。

## 输入材料

- 飞书、钉钉、Slack 自动采集结果。
- 飞书 JSON 导出、邮件 `.eml/.mbox`、Markdown、TXT。
- PDF、截图、图片、直接粘贴的聊天或文档片段。
- 用户手动填写的角色简介、印象标签、背景信息。

## 工具映射

| 任务 | 工具或命令 |
| --- | --- |
| 读取 PDF、图片、文本 | 当前环境的文件读取能力 |
| 写入或更新 Skill 文件 | 当前环境的文件写入能力 |
| 解析飞书 JSON | `python tools/feishu_parser.py` |
| 解析邮件 | `python tools/email_parser.py` |
| 飞书自动采集 | `python tools/feishu_auto_collector.py` |
| 飞书浏览器模式 | `python tools/feishu_browser.py` |
| 飞书 MCP 模式 | `python tools/feishu_mcp_client.py` |
| 钉钉自动采集 | `python tools/dingtalk_auto_collector.py` |
| Slack 自动采集 | `python tools/slack_auto_collector.py` |
| 创建 / 更新 / 列出 Skill | `python tools/skill_writer.py` |
| 版本管理 | `python tools/version_manager.py` |

提示词模板位于 `prompts/` 目录（录入、工作能力分析、画像构建、合并、纠错等），按流程阶段选用。

## 技能工作流

### 步骤1：收集基础信息

至少确认这些信息：

1. 同事姓名或代号。
2. 角色简介。
3. 可选标签：人格、沟通风格、团队印象。

可参考 `prompts/intake.md` 的录入脚本进行开场与提问。

### 步骤2：选择材料来源

优先给用户这些选项：

- 自动采集
- 上传文件
- 粘贴文本
- 仅基于手填信息生成

如果用户提供的是飞书链接，先判断走浏览器模式还是 MCP 模式。自动采集所需凭据通过环境变量传入（如 `COLLEAGUE_FEISHU_APP_ID`、`COLLEAGUE_SLACK_BOT_TOKEN` 等），见各采集脚本的说明。

### 步骤3：分成两条线分析

**A. 工作能力**

- 负责范围、系统边界、技术栈、评审重点、输出偏好。
- 可参考 `prompts/work_analyzer.md`、`prompts/work_builder.md`。

**B. 沟通与风格**

- 表达方式、决策习惯、协作方式、常见语气。
- 可参考 `prompts/persona_analyzer.md`、`prompts/persona_builder.md`。

### 步骤4：先预览再落盘

先给用户看摘要，再决定是否写入文件：

- Work 摘要
- Persona 摘要
- 需要保留的不确定项

若用户指出错误，参考 `prompts/correction_handler.md` 处理纠正；合并两条线时参考 `prompts/merger.md`。

### 步骤5：写入 Skill

默认写入到 `./colleagues/{slug}/`，包含：

- `meta.json`
- `work.md`
- `persona.md`
- `SKILL.md`

如果是更新已有 Skill，先备份旧版本，再做增量改写。

## 输出结构

- `work.md`：工作方法、评审习惯、技术判断。
- `persona.md`：表达风格、沟通方式、行为偏好。
- `meta.json`：基础档案、来源、版本信息。
- `SKILL.md`：给运行时使用的完整合成版本。

## 管理命令

列出已有同事 Skill：

```bash
python tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./colleagues
```

创建新同事 Skill：

```bash
python tools/skill_writer.py --action create --slug <slug> --name <name> --base-dir ./colleagues
```

更新已有同事 Skill：

```bash
python tools/skill_writer.py --action update --slug <slug> --base-dir ./colleagues
```

查看版本历史：

```bash
python tools/version_manager.py --action list --slug <slug> --base-dir ./colleagues
```

回滚到旧版本：

```bash
python tools/version_manager.py --action rollback --slug <slug> --version <version> --base-dir ./colleagues
```

## 安全要求

- 默认使用环境变量传入第三方凭据。
- 不把真实聊天、文档或凭据打进发布包。
- 浏览器模式只读取当前账号本来就能访问的内容。
- 对证据不足、权限不足、依赖缺失要明确报出，不要伪装成成功。

## 成功标准

- 用户能基于最少输入创建一个结构完整的同事 Skill。
- 新材料能增量并入已有 Skill，并保留历史版本。
- 文档和对外说明保持中文。

使用说明

# 赛博同事

把同事的聊天记录、文档、邮件和笔记蒸馏成一个可复用、可迭代的 AI Skill，沉淀其工作方法与沟通风格。

## 使用

在支持本地技能的环境中加载本目录后，对 Agent 说：

```text
帮我创建一个赛博同事，材料见 ./chats（飞书导出 JSON），他叫张三，后端负责人。
```

生成的同事 Skill 默认写入 `./colleagues/{slug}/`，包含 `SKILL.md`、`work.md`、`persona.md`、`meta.json`。

## 工作原理

1. 录入同事姓名、角色与可选标签。
2. 从飞书/钉钉/Slack 自动采集，或解析上传的 JSON、邮件、PDF、粘贴文本。
3. 分「工作能力」与「沟通风格」两条线分析，先预览摘要再落盘。
4. 用 `tools/skill_writer.py` 写入并合成完整 Skill，`tools/version_manager.py` 负责版本历史与回滚。

第三方凭据通过环境变量传入，详见各采集脚本的说明。

如何安装此技能？

访问技能市场，点击「安装」按钮，按提示将技能包放入 AI 编程助手的 skills 目录即可。