Distilly(原同事.skill) Skill 技能

飞书/钉钉/Slack/微信记录一键蒸馏,2.58 万星标的开源 Skill 生成器

技能简介

Distilly(原名"同事.skill",仓库现为 titanwings/distilly)是一个把"人"蒸馏成可复用 Agent Skill 的开源技能项目。核心命题很直接:同事跳槽、实习生离职、导师毕业之后,留下的是大量无人维护的文档和一堆没交接完的上下文。Distilly 让你把飞书消息、钉钉文档、Slack 记录、邮件、截图等原始素材喂进去,生成一个"真的能替他工作"的 Skill——用他的技术规范写代码,用他的语气回答问题。项目采用 MIT 协议,GitHub 星标约 2.58 万、fork 约 2360,由作者 @titanwings 维护,并标注由上海人工智能实验室 AI 安全中心支持。

核心能力

  • 人物蒸馏:从原始对话与文档中抽取表达习惯、技术偏好、决策倾向,产出可直接调用的 Skill 目录。
  • 四种调用粒度:完整 Skill、仅工作能力(-work)、仅人格(-persona)三种形态可分开调用,适配不同任务。
  • 多来源采集:飞书、钉钉、Slack 支持自动采集,微信记录、PDF、图片截图、邮件、Markdown 支持手动导入。
  • 版本管理:支持 /colleague-rollback 回滚到历史版本,也可以删除不再需要的 Skill。
  • 描述即可生成:所有字段都能跳过,仅凭一段主观描述也能产出 Skill,降低了冷启动门槛。
  • 社区画廊:官方维护二创 Skill 社区,已收录多个公开角色 Skill,可直接参考别人的写法。

支持的数据来源

  • 飞书:消息记录、文档与多维表格均支持,走 API 全自动,输入姓名即可。
  • 钉钉:文档与多维表格支持,消息记录因官方 API 不提供历史消息,需要浏览器方式。
  • Slack:消息记录走 API,需管理员安装 Bot,免费版仅能取到最近 90 天。
  • 微信:本地 SQLite 读取,官方说明当前不够稳定,建议先用 WeChatMsg、PyWxDump 等开源工具导出后再导入。
  • 手动上传:PDF、图片与截图、飞书 JSON 导出、邮件 .eml 与 .mbox、Markdown,以及直接粘贴文本。

安装配置

  1. 安装到当前项目(必须在 git 仓库根目录执行):mkdir -p .claude/skills 后执行 git clone https://github.com/titanwings/distilly .claude/skills/create-colleague。
  2. 全局安装(所有项目可用):克隆到 ~/.claude/skills/create-colleague。
  3. 在 OpenClaw 中使用:克隆到 ~/.openclaw/workspace/skills/create-colleague。
  4. 安装可选依赖:执行 pip3 install -r requirements.txt,运行环境要求 Python 3.9 及以上。
  5. 若需要飞书、钉钉、Slack 的自动采集,还要按 INSTALL 文档配置对应 App 凭证。

使用步骤

  1. 在 Claude Code 中输入 /create-colleague 启动创建流程。
  2. 按提示填别名、公司或级别(例如"某公司 L2-1 后端工程师")与性格标签。
  3. 选择数据来源,可以选择自动采集,也可以直接粘贴文本或上传文件。
  4. 等待蒸馏完成,生成的 Skill 会落到技能目录中。
  5. 用 /{slug} 调用完整 Skill,或用 /{slug}-work、/{slug}-persona 只取其中一部分。
  6. 用 /list-colleagues 查看全部已生成 Skill,用 /delete-colleague 清理。

工作原理

项目先用采集层把不同平台的异构数据统一成消息、文档、表格三类文本单元,再用清洗与切片把噪音(表情、无关链接、重复内容)剔除,最后由模型做分层归纳:一层总结技术规范与工作方法,一层总结语气与人格特征,两层合成带 frontmatter 描述的 Skill 文件。调用时可只加载其中一层,从而控制上下文开销。整个流程在本地完成数据读取,凭证与素材留在本机。

适用场景

  • 人员交接:把即将离职同事的经验固化成可对话的 Skill,而不是三页交接文档。
  • 团队知识留存:把资深成员的技术判断沉淀下来,新人可以直接提问。
  • 角色扮演与训练:生成特定风格的对话角色,用于客服演练或面试模拟。
  • 个人分身:把自己的写作语气与工作方法封装成 Skill,用于批量回复或草稿生成。

适用人群

需要做知识交接的技术团队负责人、希望沉淀团队经验的工程管理者、研究 Agent 人格化与知识蒸馏的开发者,以及想把个人工作方法复用到自动化流程里的独立开发者。

社区与路线

项目正在从"同事.skill"演进为"dot-skill",目标是蒸馏任何人而不止同事,并加入多模态输出与技能生态。官方维护中英双语 Discord 社群与微信交流群,同时提供公开的路线图与项目看板。

官方链接

GitHub 仓库:https://github.com/titanwings/distilly 社区画廊:https://titanwings.github.io/colleague-skill-site/

团队信息

由 AI 猎手自动发现

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