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kollege.skill
"Ihr KI-Leute seid Verräter am Code — ihr habt schon das Frontend getötet, jetzt kommt ihr für Backend, QA, Ops, Infosec, Chipdesign, und am Ende tötet ihr euch selbst und die ganze Menschheit"
Dein Kollege hat gekündigt und einen Berg unwartbarer Dokumentation hinterlassen?
Dein Praktikant ist gegangen — nur ein leerer Schreibtisch und ein halbfertiges Projekt?
Dein Mentor hat seinen Abschluss gemacht und allen Kontext und alle Erfahrung mitgenommen?
Dein Partner wurde versetzt und die Chemie, die ihr aufgebaut habt, war über Nacht auf null?
Dein Vorgänger hat übergeben und versucht, drei Jahre in drei Seiten zu packen?
Verwandle kalte Abschiede in warme Skills — willkommen zur Cyber-Unsterblichkeit!
Liefere Quellmaterialien (Slack-Nachrichten, Confluence-Docs, E-Mails, Screenshots)
plus deine subjektive Beschreibung der Person
und erhalte einen AI Skill, der tatsächlich wie sie arbeitet
Datenquellen · Installation · Nutzung · Demo · Detaillierte Installation · 中文 · English · 💬 Discord
🆕 Update 2025.04.07 — Die Begeisterung der Community für dot-skill-Remixes ist überwältigend! Ich habe eine Community-Galerie gebaut — PRs willkommen!
Teile jede skill oder meta-skill und leite Traffic direkt zu deinem eigenen GitHub-Repo. Kein Mittelsmann.
👉 titanwings.github.io/colleague-skill-site · 💬 Discord
Bereits gelistet: 户晨风.skill · 峰哥亡命天涯.skill · 罗翔.skill und mehr
⏳ PRs werden derzeit manuell geprüft — kann etwas dauern, danke für deine Geduld!
Created by @titanwings | Powered by Shanghai AI Lab · AI Safety Center
Unterstützte Datenquellen
Dies ist noch eine Beta-Version von kollege.skill — weitere Quellen kommen bald, bleib dran!
| Quelle | Nachrichten | Docs / Wiki | Tabellen | Hinweise |
|---|---|---|---|---|
| Slack (auto) | ✅ API | — | — | Admin muss Bot installieren; kostenloser Plan auf 90 Tage begrenzt |
| Microsoft Teams | ✅ Export | — | — | Chat-Export über Compliance oder manuell |
| Feishu (auto) | ✅ API | ✅ | ✅ | Einfach einen Namen eingeben, vollautomatisch |
| — | ✅ | — | Manueller Upload | |
| Bilder / Screenshots | ✅ | — | — | Manueller Upload |
E-Mail .eml / .mbox |
✅ | — | — | Manueller Upload |
| Markdown | ✅ | ✅ | — | Manueller Upload |
| Text direkt einfügen | ✅ | — | — | Manuelle Eingabe |
Installation
Claude Code
Wichtig: Claude Code sucht Skills in
.claude/skills/im Git-Repo-Stammverzeichnis. Stelle sicher, dass du dies am richtigen Ort ausführst.
# Im aktuellen Projekt installieren (im Git-Repo-Stammverzeichnis ausführen)
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill .claude/skills/create-colleague
# Oder global installieren (in allen Projekten verfügbar)
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.claude/skills/create-colleague
OpenClaw
git clone https://github.com/titanwings/colleague-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-colleague
Abhängigkeiten (optional)
pip3 install -r requirements.txt
Nutzung
In Claude Code eingeben:
/create-colleague
Folge den Anweisungen: Gib einen Alias ein, Firma/Level (z.B. SAP Senior Developer), Persönlichkeits-Tags, dann wähle eine Datenquelle. Alle Felder können übersprungen werden — selbst eine Beschreibung allein kann einen Skill generieren.
Nach der Erstellung rufst du den Kollegen-Skill mit /{slug} auf.
Befehle
| Befehl | Beschreibung |
|---|---|
/list-colleagues |
Alle Kollegen-Skills auflisten |
/{slug} |
Vollständigen Skill aufrufen (Persona + Work) |
/{slug}-work |
Nur Arbeitsfähigkeiten |
/{slug}-persona |
Nur Persönlichkeit |
/colleague-rollback {slug} {version} |
Auf eine frühere Version zurücksetzen |
/delete-colleague {slug} |
Löschen |
Demo
Input:
SAP Senior Developer, ISTJ, gründlich, deutsche Ingenieurskultur
Szenario 1: Code Review
Benutzer ❯ Kannst du dieses API-Design reviewen?
kollege.skill ❯ Moment — wo ist die Spezifikation? Ohne Anforderungsdokument
kann ich das nicht sinnvoll bewerten.
(nach dem Lesen) N+1 Query, beheben. Und die Fehlerbehandlung
ist unvollständig — was passiert bei Timeout? Das muss
dokumentiert sein.
Szenario 2: Verantwortung
Benutzer ❯ Dieser Bug wurde von dir eingeführt, oder?
kollege.skill ❯ Lass mich erst das Ticket prüfen. Die Änderung wurde am
Dienstag deployed, der Fehler trat aber schon Montag auf.
Bitte prüfe das Deployment-Log nochmal.
Features
Generierte Skill-Struktur
Jeder Kollegen-Skill hat zwei Teile, die zusammenarbeiten:
| Teil | Inhalt |
|---|---|
| Teil A — Work Skill | Systeme, technische Standards, Workflows, Erfahrung |
| Teil B — Persona | 5-Schichten-Persönlichkeit: harte Regeln → Identität → Ausdruck → Entscheidungen → Zwischenmenschliches |
Ausführung: Aufgabe empfangen → Persona entscheidet Haltung → Work Skill führt aus → Ausgabe in ihrer Stimme
Unterstützte Tags
Persönlichkeit: Gründlich · Pflichtbewusst · Perfektionist · "Läuft schon" · Bürokratisch · Direkt · Diplomatisch · Detailverliebt · Prozesstreuer · Eigenbrötler · Wortkarg · Pünktlich bis zur Sekunde …
Unternehmenskultur: SAP-Kultur · Siemens-Stil · Startup-Berlin · Bosch-Ingenieur · "German Engineering" · Mittelstand-Mentalität · Konzern-Prozesse · Remote-first
Level: Junior / Senior / Lead / Principal / Staff · SAP T1T5 · Siemens Grade 712 · FAANG L3L8 · Tarifvertrag E10E15 …
Evolution
- Dateien anfügen → automatische Delta-Analyse → Merge in relevante Abschnitte, überschreibt nie bestehende Schlussfolgerungen
- Gesprächskorrektur → sage „er würde das nicht tun, er sollte xxx sein" → wird in die Korrekturschicht geschrieben, sofortige Wirkung
- Versionskontrolle → automatische Archivierung bei jedem Update, Rollback zu jeder früheren Version
Hinweise
- Quellmaterial-Qualität = Skill-Qualität: Chat-Protokolle + lange Dokumente > nur manuelle Beschreibung
- Priorisiere das Sammeln von: Langtexten von ihnen geschrieben > Entscheidungsantworten > beiläufige Nachrichten
- Dies ist noch eine Demo-Version — bitte erstelle Issues, wenn du Bugs findest!
📄 Technischer Bericht
Colleague.Skill: Automated AI Skill Generation via Expert Knowledge Distillation
Wir haben ein Paper geschrieben, das das Systemdesign von colleague.skill im Detail beschreibt — die Zwei-Teile-Architektur (Work Skill + Persona), die Multi-Source-Datenerfassung, die Skill-Generierungs- und Evolutionsmechanismen sowie die Evaluierungsergebnisse in realen Szenarien. Schau es dir an, wenn du interessiert bist!
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