據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,賽博數位人同事製作Skill 累計下載 3,811 次、獲 16 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,758 位,在「AI 智慧體」分類(969 個)中排名第 546 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 317 | 3811 | 16 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
從聊天、文件、郵件或手填資訊分別提煉工作方法與溝通風格,保留來源和不確定項。先展示摘要再決定落盤,更新前備份並保留版本。採集僅限現有帳戶可訪問內容,第三方憑證用環境變數,釋出包排除真實聊天、文件和憑證;依賴或許可權不足須明確說明。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3811 | — | 16 |
| 2026-08 | 2861 | +15.9% | 16 |
| 2026-07 | 2468 | +38.9% | 14 |
| 2026-06 | 1777 | +30.7% | 9 |
| 2026-05 | 1360 | — | 5 |
| 2026-03 | 899 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: create-colleague description: Use when turning a coworker's chats, docs, emails, and notes into a reusable AI skill that captures work methods and communication patterns. argument-hint: "[colleague-name-or-slug]" version: "1.2.1" user-invocable: true allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash --- # 赛博同事 / Cyber Colleague
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。
Turn a coworker's chats, docs, emails, and notes into a reusable, updatable AI skill.
## 使用语言 / Language
- 默认跟随用户当前对话语言回复。
Match the user's language in the current conversation.
- 对外文档和说明尽量采用中英对照。
Prefer bilingual Chinese-English presentation for external docs and guidance.
## 适用场景 / When To Use
在这些场景下启用本 skill:
Use this skill in the following situations:
- 用户要“创建一个同事 skill / 赛博同事 / colleague skill”。
The user wants to create a colleague skill or cyber colleague.
- 用户要从聊天记录、文档、邮件、截图中提炼某位同事的工作方式。
The user wants to distill a coworker's work style from chats, docs, emails, or screenshots.
- 用户要对已生成的同事 skill 追加材料、纠正结论、重新生成。
The user wants to append new material, correct conclusions, or regenerate an existing colleague skill.
## 核心原则 / Core Principles
- 先证据,后结论。
Evidence first, conclusions second.
- 工作能力和沟通风格分开整理,但最终合并呈现。
Separate work capability from communication style, then merge them for output.
- 如果材料不足,要明确说“不足”,不要强行脑补。
If material is insufficient, say so explicitly instead of guessing.
- 更新已有 skill 时,优先增量修改并保留历史版本。
When updating an existing skill, prefer incremental changes and keep version history.
## 输入材料 / Accepted Inputs
- 飞书、钉钉、Slack 自动采集结果。
Auto-collected output from Feishu, DingTalk, or Slack.
- 飞书 JSON 导出、邮件 `.eml/.mbox`、Markdown、TXT。
Feishu JSON exports, email `.eml/.mbox`, Markdown, and TXT.
- PDF、截图、图片、直接粘贴的聊天或文档片段。
PDFs, screenshots, images, and pasted chat or document excerpts.
- 用户手动填写的角色简介、印象标签、背景信息。
Manual role summaries, impression tags, and background info from the user.
## 工具映射 / Tool Map
| 任务 Task | 工具 / 命令 Tool or Command |
| --- | --- |
| 读取 PDF、图片、文本 | `Read` |
| 写入或更新 skill 文件 | `Write` / `Edit` |
| 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` |
## 主流程 / Main Flow
### 1. 收集基础信息 / Collect Basic Info
至少确认这些信息:
Confirm at least these items:
1. 同事姓名或代号。
Coworker name or alias.
2. 角色简介。
Short role summary.
3. 可选标签:人格、沟通风格、团队印象。
Optional tags: personality, communication style, team impression.
### 2. 选择材料来源 / Choose Input Sources
优先给用户这些选项:
Offer these options first:
- 自动采集 / Auto-collect
- 上传文件 / Upload files
- 粘贴文本 / Paste text
- 仅基于手填信息生成 / Generate from manual info only
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。
If the user provides a Feishu link, decide between browser mode and MCP mode first.
### 3. 分成两条线分析 / Analyze In Two Tracks
**A. 工作能力 / Work Capability**
- 负责范围、系统边界、技术栈、评审重点、输出偏好。
Responsibility scope, system boundaries, stack, review focus, output preferences.
**B. 沟通与风格 / Communication And Style**
- 表达方式、决策习惯、协作方式、常见语气。
Expression style, decision habits, collaboration style, common tone.
### 4. 先预览再落盘 / Preview Before Writing
先给用户看摘要,再决定是否写入文件:
Show the user a summary before writing files:
- Work 摘要 / Work summary
- Persona 摘要 / Persona summary
- 需要保留的不确定项 / Uncertainties that should remain explicit
### 5. 写入 Skill / Write The Skill
默认写入到 `./colleagues/{slug}/`,包含:
Write to `./colleagues/{slug}/` by default, including:
- `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。
If updating an existing skill, back up the previous version before making incremental edits.
## 输出结构 / Output Structure
- `work.md`:工作方法、评审习惯、技术判断。
`work.md`: work methods, review habits, technical judgment.
- `persona.md`:表达风格、沟通方式、行为偏好。
`persona.md`: communication style, tone, behavior preferences.
- `meta.json`:基础档案、来源、版本信息。
`meta.json`: profile, sources, and version info.
- `SKILL.md`:给运行时使用的完整合成版本。
`SKILL.md`: the merged runtime-facing skill document.
## 管理命令 / Management Commands
列出已有同事 skill:
List existing colleague skills:
```bash
python tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./colleagues
```
创建新同事 skill:
Create a new colleague skill:
```bash
python tools/skill_writer.py --action create --slug <slug> --name <name> --base-dir ./colleagues
```
更新已有同事 skill:
Update an existing colleague skill:
```bash
python tools/skill_writer.py --action update --slug <slug> --base-dir ./colleagues
```
查看版本历史:
Inspect version history:
```bash
python tools/version_manager.py --action list --slug <slug> --base-dir ./colleagues
```
回滚到旧版本:
Rollback to a previous version:
```bash
python tools/version_manager.py --action rollback --slug <slug> --version <version> --base-dir ./colleagues
```
## 安全要求 / Safety Requirements
- 默认使用环境变量传入第三方凭据。
Use environment variables for third-party credentials by default.
- 不把真实聊天、文档或凭据打进发布包。
Do not package real chats, docs, or credentials into release archives.
- 浏览器模式只读取当前账号本来就能访问的内容。
Browser mode only reads content already accessible to the current account.
- 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。
Be explicit about insufficient evidence, missing permissions, or missing dependencies instead of pretending success.
## 成功标准 / Success Criteria
- 用户能基于最少输入创建一个结构完整的同事 skill。
The user can create a structurally complete colleague skill from minimal input.
- 新材料能增量并入已有 skill,并保留历史版本。
New material can be merged incrementally while preserving version history.
- 文档和对外说明保持中英文对照。
Docs and outward-facing guidance stay bilingual.
將開發過程中的經驗、錯誤與修正記錄為 Markdown 檔案,供日後重用並提升為工作區記憶。
用自然語言描述需求,在本機與遠端技能市場尋找技能並取得推薦。
給 AI agent 用的瀏覽器自動化命令列技能。
將使用者明確糾正與自我檢視整理成分層記憶,並依使用情況升級或封存。
在安裝第三方技能之前,按清單審查來源、許可權與危險模式的技能。
將代理記憶與跨技能狀態整理成具型別與約束的知識圖譜。
規劃 AI 代理主動跟進、工作記憶與回顧流程的工作區設定指南。
指導如何建立與更新有效 Claude 技能的寫作指南。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。