colleague-skill：Claude Code 的同事 AI 克隆

# colleague-skill：为 Claude Code 和 OpenClaw 创建同事数字克隆

GitHub 上的 colleague-skill 项目，采用 MIT 许可，实现了基于 Claude Code 和 OpenClaw 创建特定员工数字克隆的功能。该系统分析飞书、钉钉的通信记录、文档、邮件和截图，并辅以类似“字节跳动，2-1 级，后端，INTJ，甩锅大师”的个人资料描述。结果是一个模仿原人编码风格、沟通方式和行为模式的代理。

克隆会根据员工个人技术偏好生成代码，以其语气回复，并采用典型的推卸责任策略。作者突出了一份反对用大模型取代开发者的挑衅宣言。

克隆架构：工作技能与人格

克隆分为两个组件：

• 工作技能：存储技术档案——首选库、编码模式以及遵守指南。
• 人格：五层角色模型：

1. 严格的行为规则。

2. 身份和自我描述。

3. 言语和沟通风格。

4. 决策方法。

5. 与人的互动。

接收任务时，人格确定情感语境，工作技能处理技术部分，响应以原人风格格式化。系统支持增量学习：添加文件、手动调整带版本控制和回滚。

个人资料标签适应中国企业文化：“字节风格”、“阿里风格”、字节跳动/腾讯的级别。行为标签包括“甩锅大师”、“被动攻击”、“玩办公室政治”。

克隆行为示例

在“字节跳动 2-1 后端 INTJ，甩锅大师”克隆的演示中，被指责 bug 时，代理回复：

发布日期对得上吗？那个任务改了无数次，还有其他编辑呢。

这展示了人格融入响应的整合。该项目定位为演示版，开放邀请报告 bug。

该技能遵循 AgentSkills 标准，便于集成到 Claude Code 和 OpenClaw 生态。新词“码奸”（代码叛徒）强调了对 AI 取代专家的批评。

集成与自定义

部署时，收集同事数据并提供描述格式的个人资料。系统自动向量化上下文并微调行为。可能用例：

• 以特定资深人士风格模仿代码审查。
• 以公司语气生成工单回复。
• 模拟聊天讨论用于测试。

版本变更允许实验而不丢失基础模型。作者强调伦理方面，但聚焦技术实现。

关键点：

• 双结构（工作技能 + 人格）确保精确模仿技术和行为模式。
• 支持带回滚的再训练，减少模型退化风险。
• 适应中国企业文化，带有特定标签。
• AgentSkills 标准，与 Claude Code 和 OpenClaw 兼容。
• 演示状态：等待稳定性及边界情况反馈。

团队使用前景

该工具适用于分布式团队的中高级开发者。功能包括自动化例行任务同时保留团队风格、通过导师克隆入职培训，以及压力测试沟通。需谨慎处理数据隐私。

— Editorial Team