Distilly：把一个人的经验沉淀成 Agent 可复用的技能

你最得力的同事离职了，经验做法也跟着走了。Distilly——25k 星，前身是 Colleague Skill——用一个人留下的材料构建 Person Profile，并打包成你的 agent 可以安装、调用的 Agent Skill。README 开头就划定了边界：这个 profile 有材料出处，并不声称能复刻模式背后的那个人。

为什么这个 Skill 重要

一套工作流覆盖三类人物家庭，每一类都有自己的取材策略与 profile 结构：

• colleague（同事）——同事、导师、上下游合作方：从材料中的技术标准、工作流、表达方式与职场行为构建 Work Skill 加 Persona。
• relationship（关系）——伴侣、家人、老友：表达模式、情绪触发点、冲突模式与修复模式。
• celebrity（名人）——公众人物与虚构角色：六维研究工具链，覆盖作品、访谈、决策、表达、外界评价与时间线。

每个生成的 profile 都以 Persona 为通用底座，其上再叠加特定家庭的模块；对同事（colleague）家庭而言，这个底座是六层结构——硬性规则、身份、表达、决策、人际风格，以及修正（Correction）。profile 还能持续演化：追加新文件，差异分析会合并进相关章节而不覆盖既有结论；说一句「他不会这么说，他会更直接」，这条修正立即写入 Correction 层；每次更新都自动存档，可以回滚到任意版本。

安装

README 面向 agent 的安装方式只有一句话：

Install Distilly from https://github.com/titanwings/distilly, then verify that this host can discover it.

人类用户则把它克隆到宿主扫描的 skills 目录：

git clone https://github.com/titanwings/distilly <DISTILLY_SKILL_DIR>

README 记载 Claude Code、Hermes、OpenClaw、Codex、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build 与 OpenCode 八个载体支持原生本地 skill 发现。Grok Bot 以「保存 skill」工作流预览的形式单独列出——直接从仓库安装尚未验证。安装指南覆盖各宿主路径、迁移、Windows 与凭证设置。

实战：留住离职同事的判断力

1. 收集 README 认为对同事类最有价值的材料：他们本人的长篇写作（设计文档、评审意见）与决策类回复，优先于闲聊群消息。
2. 在你的 agent 里说：

Use Distilly to create a Person Profile for <person>.

3. 选择 colleague 家庭，附上材料与一段描述——所有字段都是可选的——然后审阅结果并生成。

产出的 Agent Skill 名为 {character}-{slug}。让它评审一个 API 设计，它会从沉淀下来的标准、工作流与偏好出发回答，而不是给泛泛的最佳实践。

实战：名人研究

选择 celebrity 家庭，六维流水线会整理作品、访谈、决策、表达、外界评价与时间线。这一类的取材优先级：第一手著作、博客与长访谈在前，其次是发布会、提交、问答等决策记录，再是经核实的本人短内容，第三方评论垫底。

技巧

• 数据来源很灵活：Lark 可经 API 自动收集；Slack 需管理员安装机器人（免费版限 90 天）；微信记录先用 WeChatMsg 或 PyWxDump 导出；也支持 PDF 与截图、.eml 或 .mbox 邮件，以及直接粘贴 markdown。
• 后续补充材料是设计内的用法——追加后让差异分析自行合并。
• 公开 X 平台的研究经由名为 Xquik 的按量计费第三方服务。

何时不用这个 Skill

README 直说了：这仍是一个 demo 版本。质量上限由材料质量决定——单薄或二手的材料只能得到单薄的 profile——而且输出刻画的是可观察的模式，不是那个人。凡是「声音错了」的代价高于「声音有用」的场景，都不要用。

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