colleague-skill

核心用法

create-colleague是一款运行在Claude Code环境中的同事AI化工具，通过三步流程将真实同事转化为可复用的AI Skill。首先采集基础信息（花名、职位、性格标签），然后导入原材料支持五种方式：飞书自动采集（推荐）、钉钉自动采集、文档链接直读、本地上传（PDF/图片/邮件/JSON）、直接粘贴文本。系统自动分析提取工作能力（技术栈、CR风格、决策模式）与人物性格（MBTI映射、表达风格、人际行为），最终生成包含work.md、persona.md、meta.json和完整SKILL.md的结构化输出。

显著优点

1. 多源数据融合：深度集成飞书、钉钉等国内主流办公平台，支持群聊、私聊、文档、多维表格全量采集，浏览器方案与MCP方案双轨并行适应不同权限场景。
2. 持续进化机制：独创"追加文件"与"对话纠正"双模式进化，通过版本管理实现Skill迭代，用户一句"他不会这样"即可触发精准修正。
3. 双轨人格建模：Work Skill与Persona分离设计，既保留专业工作能力，又还原真实沟通风格，输出时先由性格层决策态度、再由能力层执行任务。
4. 本地化安全架构：所有数据采集与存储均在用户本地完成，无需上传至远程服务器，API Token本地加密保存。

潜在缺点与局限性

1. 平台依赖门槛：飞书私聊采集需用户手动完成OAuth授权流程，涉及app_id、app_secret、user_access_token等多层配置，技术门槛较高。
2. 采集权限边界：钉钉API不支持历史消息拉取，需退化为浏览器自动化方案；飞书私聊chat_id获取需主动发消息触发，存在社交尴尬风险。
3. 数据质量波动：自动采集内容可能混入系统消息、表情包等噪音，且依赖用户主动提供足够原材料，轻量级使用场景下生成效果受限。
4. 合规灰色地带：采集同事工作数据用于AI建模，需确保符合企业内部数据使用政策及个人信息保护法规，存在潜在授权风险。

适合的目标群体

• 技术团队Leader：沉淀离职核心成员的系统设计经验与CR标准
• HR与知识管理：构建企业人才能力模型与沟通风格库
• 产品经理：模拟关键用户或业务方的决策偏好进行方案预演
• 远程协作团队：弥合时区差异，保留"随时可咨询"的同事分身

使用风险

• 凭证泄露风险：飞书/钉钉Token若保管不当可能导致企业数据泄露
• 浏览器自动化依赖：Playwright方案依赖本地Chrome环境，跨平台兼容性有限
• 隐私合规风险：未经授权采集他人数据可能违反《个人信息保护法》
• 版本膨胀风险：频繁进化可能导致历史版本堆积，需定期清理

核心用法

create-colleague 是一个同事AI克隆Skill生成工具，运行五步流程：采集基础信息（花名、职级、性格标签）→ 多源导入原材料（飞书/钉钉自动采集、文档链接、上传文件、直接粘贴）→ 双线分析（Work Skill技术能力 + Persona人物性格）→ 生成预览确认 → 写入完整Skill文件。支持持续进化模式，可通过追加文件或对话纠正更新已生成的同事Skill。

显著优点

数据自动化采集：深度集成飞书、钉钉平台，支持API自动拉取消息记录、文档、多维表格，大幅降低手动整理成本；浏览器方案复用本地Chrome登录态，无需额外配置token。

双轨建模设计：将同事拆解为「工作能力」与「人物性格」两个独立维度，Work Skill负责技术决策、代码审查、架构建议，Persona负责沟通风格、决策态度、人际互动，组合输出更真实。

持续进化机制：支持版本管理（自动备份/回滚）、增量更新（追加新文件）、对话纠正（实时修正偏差），Skill可随真实同事行为变化而迭代。

灵活接入方式：五种原材料输入方式可混用，从全自动采集到纯手动描述均可生成可用Skill，适应不同隐私合规场景。

潜在缺点与局限

隐私合规门槛高：采集工作消息、私聊记录、邮件内容涉及严重隐私问题，需获得被采集人明确书面授权，企业场景需法务审查。私聊采集流程复杂（需OAuth授权、user_access_token、chat_id获取），技术门槛较高。

平台依赖性强：飞书私聊、钉钉消息等核心功能依赖平台API能力，若平台调整接口权限或企业关闭自建应用，功能可能失效。

数据质量不可控：自动采集的消息记录包含大量噪声（系统消息、表情包、无关对话），需人工筛选或依赖后续纠正，初始生成质量与原材料丰富度强相关。

浏览器自动化风险：Playwright方案需复用Chrome Profile，存在会话泄露风险；且依赖本地Chrome+Playwright环境，配置复杂。

适合人群

• 技术团队负责人：需要沉淀离职专家的知识经验，构建可查询的技术决策参考
• 产品经理/HR：希望理解特定岗位（如资深后端、设计师）的工作模式与沟通风格
• 个人用户：希望创建自己的AI分身，用于处理重复性工作沟通或技术咨询
• 知识管理实践者：将同事Skill作为组织知识库组件，实现隐性经验显性化

常规风险

• API凭证泄露：app_id/app_secret以明文JSON存储于~/.colleague-skill/，建议迁移至系统密钥管理
• 敏感数据外传：采集的数据经第三方API传输，需确认企业数据出境合规政策
• 授权边界模糊：user_access_token有效期仅2小时，refresh_token长期有效，需妥善保管
• impersonation 伦理风险：生成的Skill可能被滥用于伪造同事身份，需明确使用边界与标识
• 数据残留：删除Skill命令仅移除本地文件，已采集的平台侧数据需单独清理