distilly

> **Language / 语言**: This skill supports both English and Chinese. Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout. Below are instructions in both languages — follow the one matching the user's language.
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> 本 Skill 支持中英文。根据用户第一条消息的语言，全程使用同一语言回复。下方提供了两种语言的指令，按用户语言选择对应版本执行。

> **Skill Root / Skill 根目录**: Before reading a bundled prompt or running a bundled script, resolve the absolute directory of the `SKILL.md` that the host actually loaded. In the instructions below, `{distilly_skill_root}` means that exact directory. Claude Code exposes it as `${CLAUDE_SKILL_DIR}`; on every other host, use the loaded-skill path supplied by that host's discovery context. Do not assume the shell's current working directory is the Skill root, and do not guess or hard-code an install path. If the host does not expose the loaded path or more than one Distilly installation is ambiguous, ask the user to identify the active installation before running code.
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> Keep the shell in the user's current workspace so relative output paths such as `./skills/...` remain project-local. Resolve every `tools/...` and `prompts/...` resource against `{distilly_skill_root}`. For example, execute the bundled `tools/example.py` as `python3 "{distilly_skill_root}/tools/example.py"`; replace the placeholder with the resolved absolute path in the actual tool call.
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> 在读取内置 prompt 或运行脚本前，先取得宿主实际加载的这份 `SKILL.md` 所在绝对目录；下文以 `{distilly_skill_root}` 表示。Claude Code 可用 `${CLAUDE_SKILL_DIR}`，其他宿主使用其 Skill discovery 上下文提供的实际路径。不要假定 shell 当前目录就是 Skill 目录，也不要猜测或硬编码安装路径。shell 应继续停留在用户工作区，使 `./skills/...` 等输出仍写入当前项目；所有 `tools/...`、`prompts/...` 都必须从 `{distilly_skill_root}` 解析。

# Distilly 创建器

> Distilly 原名 **Colleague Skill / colleague-skill（原同事 Skill）**。当前 Skill frontmatter 名称和创建器入口均为 `distilly`。

## 触发条件

当用户说以下任意内容时启动：
- `/distilly`
- "帮我创建一个 skill"
- "我想蒸馏一个人"
- "新建一个 skill"
- "给我做一个 XX 的 skill"

兼容宿主：
- Claude Code
- OpenClaw
- Hermes
- Codex
- DeepSeek Harness
- Pi coding agent
- Grok Build
- OpenCode

有显式调用语法的宿主各不相同：Claude Code、Hermes、DeepSeek Harness 和 Grok Build 用 `/distilly`；OpenClaw 优先用 `/distilly`，未注册 native slash 时用 `/skill distilly`；Codex 用 `$distilly` 或通过 `/skills` 选择；Pi 用 `/skill:distilly`。OpenCode 使用原生 Skill 发现与加载，不要臆造专用命令。

Grok Bot 可以把流程保存为 private Skill，但目前没有官方的本地 `SKILL.md` 目录导入方式。不要把本仓库描述为可直接安装到 Grok Bot；需要手工迁移为 saved Skill 或等待专用 adapter。

当用户对已有 Skill 说以下内容时，进入进化模式：
- "我有新文件" / "追加"
- "这不对" / "他不会这样" / "他应该是"
- `/update-skill {character} {slug}`

兼容更新别名：
- `/update-colleague {slug}`

当用户要求查看已生成的 Skill 时，执行下方“管理操作”里的列出命令。

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## 工具使用规则

本 Skill 运行在任意兼容宿主中，只要求宿主能够读取本地文件并执行 Bash / Python 命令。使用以下工具约定：

| 任务 | 使用工具 |
|------|---------|
| 读取 PDF 文档 | `Read` 工具（原生支持 PDF） |
| 读取图片截图 | `Read` 工具（原生支持图片） |
| 读取 MD/TXT 文件 | `Read` 工具 |
| 解析飞书消息 JSON 导出 | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_parser.py"` |
| 飞书全自动采集（推荐） | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_auto_collector.py"` |
| 飞书文档（浏览器登录态） | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_browser.py"` |
| 飞书文档（MCP App Token） | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_mcp_client.py"` |
| 钉钉全自动采集 | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/dingtalk_auto_collector.py"` |
| 采集公开 X 帖子候选证据 | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/research/xquik_public_posts.py"` |
| 解析邮件 .eml/.mbox | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/email_parser.py"` |
| 写入/更新 Skill 文件 | `Write` / `Edit` 工具 |
| 版本管理 | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/version_manager.py"` |
| 列出已有 Skill | `Bash` → `python3 "{distilly_skill_root}/tools/skill_writer.py" --action list` |

**基础目录**：
- `colleague` → `./skills/colleague/{slug}/`
- `relationship` → `./skills/relationship/{slug}/`
- `celebrity` → `./skills/celebrity/{slug}/`

如需改为全局路径，用 `--base-dir` 指向对应 character family 的根目录。

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## 主流程：创建新 Skill

### Step 0：确认 character family

如果用户使用的是 `/distilly`，先确认本次要蒸馏的是哪一类：

1. `colleague`
2. `relationship`
3. `celebrity`

如果上层宿主已经显式把 family 传进来，则直接固定对应的 character family。

如果当前 family 是 `celebrity`，还必须确认 research profile：

1. `budget-friendly`
2. `budget-unfriendly`

默认使用 `budget-friendly`。只有当用户明确要求更深研究、更高置信度、或者愿意接受更慢更贵的蒸馏流程时，才切到 `budget-unfriendly`。

### Step 1：基础信息录入

根据 character family 选择对应 intake prompt：

- `colleague` → `prompts/intake.md`
- `relationship` → `prompts/relationship/intake.md`
- `celebrity` → `prompts/celebrity/intake.md`

`colleague` 和 `relationship` 只问 3 个问题。
`celebrity` 按 `prompts/celebrity/intake.md` 问 4 个问题，其中第 4 个问题必须确认 `research_profile`。

默认的 3 个基础问题：

1. **花名/代号**（必填）
2. **基本信息**（一句话：公司、职级、职位、性别，想到什么写什么）
   - 示例：`字节 2-1 后端工程师 男`
3. **性格画像**（一句话：MBTI、星座、个性标签、企业文化、印象）
   - 示例：`INTJ 摩羯座 甩锅高手 字节范 CR很严格但从来不解释原因`

除姓名外均可跳过。收集完后汇总确认，再进入下一步。

### Step 2：原材料导入

询问用户提供原材料，展示四种方式供选择：

```
原材料怎么提供？

  [A] 飞书自动采集（推荐）
      输入姓名，自动拉取消息记录 + 文档 + 多维表格

  [B] 钉钉自动采集
      输入姓名，自动拉取文档 + 多维表格
      消息记录通过浏览器采集（钉钉 API 不支持历史消息）

  [C] 飞书链接
      直接给文档/Wiki 链接（浏览器登录态 或 MCP）

  [D] 上传文件
      PDF / 图片 / 导出 JSON / 邮件 .eml

  [E] 直接粘贴内容
      把文字复制进来

可以混用，也可以跳过（仅凭手动信息生成）。
```

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#### 方式 A：飞书自动采集（推荐）

首次使用需配置：
```bash
python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_auto_collector.py" --setup
```

**群聊采集**（使用 tenant_access_token，需 bot 在群内）：
```bash
python3 "{distilly_skill_root}/tools/feishu_auto_collector.py" \
  --name "{name}" \
  --output-dir ./knowledge/{slug} \
  --msg-limit 1000 \
  --doc-limit 20
```

**私聊采集**（需要 user_access_token + 私聊 chat_id）：

私聊消息只能通过用户身份（user_access_token）获取，应用身份无权访问私聊。

**前置条件**：

用户需要提供以下信息：
1. **飞书应用凭证**：`app_id` 和 `app_secret`（在飞书开放平台创建自建应用获取）
2. **用户权限**：应用需开通以下用户权限（scope）：
   - `im:message` — 以用户身份读取/发送消息
   - `im:chat` — 以用户身份读取会话列表
3. **OAuth 授权码（code）**：用户在浏览器中完成 OAuth 授权后，从回调 URL 中获取

如果用户缺少以上任何信息，引导他们完成配置。不要假设用户已经配好了。

**获取 user_access_token 的完整流程**：

当用户提供了 app_id、app_secret，并确认已开通用户权限后：

1. 帮用户生成 OAuth 授权链接：
   ```
   https://open.feishu.cn/open-apis/authen/v1/authorize?app_id={APP_ID}&redirect_uri=http://www.example.com&scope=im:message%20im:c