据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,赛博数字人同事制作Skill 累计下载 3,811 次、获 16 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,758 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 546 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 317 | 3,811 | 16 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
从聊天、文档、邮件或手填信息分别提炼工作方法与沟通风格,保留来源和不确定项。先展示摘要再决定落盘,更新前备份并保留版本。采集仅限现有账户可访问内容,第三方凭证用环境变量,发布包排除真实聊天、文档和凭证;依赖或权限不足须明确说明。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3,811 | — | 16 |
| 2026-08 | 2,861 | +15.9% | 16 |
| 2026-07 | 2,468 | +38.9% | 14 |
| 2026-06 | 1,777 | +30.7% | 9 |
| 2026-05 | 1,360 | — | 5 |
| 2026-03 | 899 | — | - |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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.
把开发过程中的经验、错误与纠正记录为 Markdown 文件,供后续复用并晋升为工作区记忆。
用自然语言描述需求,在本地与远程技能市场里找技能并给出推荐的技能。
给 AI agent 用的浏览器自动化命令行技能。
把用户纠正与自我复盘沉淀成分层记忆、并按使用情况升降级的技能。
在安装第三方技能之前,按清单审查来源、权限与危险模式的技能。
把 agent 的记忆与跨技能状态存成带类型和约束的知识图谱的技能。
一份为 AI 代理规划主动跟进、工作记忆与复盘流程的工作区配置指南。
指导如何创建与更新有效 Claude 技能的写作指南。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。