colleague-skill: AI klony kolegů pro Claude Code

# colleague-skill: vytváření digitálních klonů kolegů pro Claude Code a OpenClaw

Projekt colleague-skill na GitHubu pod licencí MIT umožňuje vytváření digitálních klonů konkrétních zaměstnanců na bázi Claude Code a OpenClaw. Systém analyzuje korespondenci z Feishu a DingTalku, dokumenty, e-maily a snímky obrazovky, doplněné popisem profilu typu „ByteDance, stupeň 2-1, backend, INTJ, mistr přehazování viny“. Výsledek je agent, který napodobuje styl kódování, komunikaci a chování originálu.

Klon generuje kód podle osobních technických preferencí zaměstnance, odpovídá v jeho tónu a aplikuje typické strategie vyhýbání se odpovědnosti. Autor zdůrazňuje provokativní manifest proti nahrazování vývojářů velkými modely AI.

Architektura klonu: Work Skill a Persona

Klon je rozdělen do dvou komponent:

• Work Skill: uchovává technický profil – preferované knihovny, vzorce kódování, dodržování předpisů.
• Persona: model osobnosti v pěti vrstvách:

1. Přísná pravidla chování.

2. Identita a sebecharakteristika.

3. Styl řeči a komunikace.

4. Metoda rozhodování.

5. Interakce s lidmi.

Při přijetí úkolu Persona určí emocionální kontext, Work Skill zpracuje technickou část a odpověď je naformátována ve stylu originálu. Systém podporuje inkrementální učení: přidávání souborů, manuální úpravy s verzováním a vracením změn.

Tagy profilů jsou přizpůsobené korporátním kulturám Číny: „byte-danceovský vibe“, „ali-babovský vibe“, stupně ByteDance/Tencent. Chování tagy zahrnují „mistr přehazování viny“, „pasivně-agresivní“, „hraje kancelářskou politiku“.

Příklady chování klonu

V ukázce klonu „ByteDance 2-1 backend INTJ, mistr přehazování viny“ na obvinění z chyby agent odpovídá:

Shodují se datumy vydání? V té úloze se hodně měnilo, byly i jiné úpravy.

To ilustruje integraci Persony do odpovědí. Projekt je prezentován jako demo s otevřeným pozváním k hlášení chyb.

Skill dodržuje standard AgentSkills, což usnadňuje integraci do ekosystémů Claude Code a OpenClaw. Neologismus „码奸“ (zrádce kódu) zdůrazňuje kritiku nahrazování specialistů AI.

Integrace a vylepšení

Pro nasazení je potřeba shromáždit data o kolegovi a profil ve formátu popisu. Systém automaticky vektorizuje kontext a fine-tunuje chování. Možné scénáře:

• Napodobení code-review ve stylu konkrétního seniora.
• Generování odpovědí na tikety s korporátním tónem.
• Simulace diskuzí v chatech pro testování.

Verzování změn umožňuje experimentovat bez ztráty základního modelu. Autor klade důraz na etické aspekty, ale soustředí se na technickou realizaci.

Důležité:

• Dvojitá struktura (Work Skill + Persona) zajišťuje přesné napodobení technických a chování vzorců.
• Podpora dalšího učení s vracením minimalizuje rizika degradace modelu.
• Přizpůsobení čínským korporátním kulturám se specifickými tagy.
• Standard AgentSkills pro kompatibilitu s Claude Code a OpenClaw.
• Demo stav: čeká na feedback k stabilitě a edge případům.

Perspektivy použití v týmech

Nástroj je aktuální pro middle/senior vývojáře v distribuovaných týmech. Možnosti zahrnují automatizaci rutiny s zachováním stylu týmu, onboarding přes klony mentorů a stress-testování komunikace. Vyžaduje opatrný přístup k soukromí dat.

— Editorial Team