titanwings/distilly

Distilly — Distill how they think into reusable Skills for any Agent or Bot. Formerly Colleague Skill（原同事 Skill）.

🧬 Distilly - AIエージェント向け人物プロフィールビルダー

概要 - メッセージ、ドキュメント、インタビュー、公開コンテンツのコレクションを*ソースに基づいた「人物プロフィール」*に変換するオープンソースのPythonライブラリ（およびAgent Skills*のセット）。プロフィールはAgent Skill*としてパッケージ化され、様々なAIエージェントプラットフォーム（Claude Code、Hermes、OpenClaw、Codex、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build、OpenCodeなど）にインストールできます。

重要性 - 現代の会話型エージェントは、セッションを超えて持続するパーソナリティやナレッジベースをサポートし始めています。Distillyは、実在または架空の人物の経験、判断力、声、仕事の習慣を体系的に捉え、個人を複製することを主張せずに、そのモデルをエージェント間で再利用する方法を提供します。

🎯 中核機能

機能	仕組み
3つの「人物ファミリー」	同僚（仕事中心）、関係（個人的なトーン）、有名人（公人）。各ファミリーには、独自のデータ収集戦略、分析ディメンション、プロフィールスキーマがあります。
ソースに基づくプロファイリング	メッセージ（Slack、Lark、DingTalk、X、WeChat、メール、Markdown、PDFなど）を収集し、観察可能な意思決定、表現パターン、ワークフロー習慣を抽出し、構造化されたプロフィールに統合します。
スキルパッケージング	生成されたプロフィールはAgent Skill（例：`colleague-byte-dance-backend.skill`）として出力されます。スキルはサポートされている任意のホストにローカルにインストールできます。
マルチホストサポート	8つのエージェント（Claude Code、Hermes-Agent、OpenClaw、OpenAI Codex、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build、OpenCode）のネイティブ検出。
バージョニングと修正	更新は追加され、上書きされることはありません。すべての変更はアーカイブされ、ロールバックできます。ユーザーは修正コマンド（例：「彼らはそんなこと言わないだろう」）を発行でき、プロフィールを即座に編集できます。
有名人リサーチパイプライン	公人の場合、6つのディメンションからなるパイプライン（字幕→文字起こしクリーンアップ→マージ→品質チェック）で、作品、インタビュー、意思決定、表現DNA、外部評価、タイムラインをカバーするリサーチ資料を作成します。
パーソナルエージェントへの引き継ぎ	プロフィールはパーソナルエージェントの「メモリファイル」（例：`~/.claude/CLAUDE.md`）に書き込むことができ、新しいエージェントはその人物のモデルがすでに読み込まれた状態で起動します。

📦 対応データソース

ソース	メッセージアクセス	ドキュメントアクセス	メモ
Lark	✅ API（自動）	✅ API	名前を指定するだけで、ボットが自動的にチャットに参加します
DingTalk	⚠️ ブラウザのみ	✅ API	履歴はAPIでは完全に利用できない場合があります
Slack	✅ API	—	管理者がインストールしたボットが必要。無料プランは90日間の履歴に制限されます
X（Twitter）	✅ API	—	オプション。サードパーティのXquikサービス経由
WeChat	✅ SQLiteエクスポート	—	まずWeChatMsgまたはPyWxDumpでエクスポートします
メール（`.eml`、`.mbox`）	✅	—	手動アップロード
PDF / 画像 / スクリーンショット	—	✅	ドラッグ＆ドロップでアップロード
Markdown / 直接貼り付け	✅	✅	インライン入力

⚡ インストール

エージェント用 - 対象エージェントのUIで実行：
```
Install Distilly from https://github.com/titanwings/distilly
```
ホストがdistillyスキルを検出し、スキルディレクトリに配置します。
開発者/人間用 - ホストが使用するスキルディレクトリにリポジトリをクローン：
```
git clone https://github.com/titanwings/distilly <DISTILLY_SKILL_DIR>
```
OS固有の詳細手順、資格情報の設定、移行メモはINSTALL_EN.mdにあります。

🚀 一般的なワークフロー

クリエイターの起動 - エージェントに「Distillyを使って私のプロフィールを設定して」と伝えます。クリエイターがインタビュー（約5分）を行い、結果を~/.distilly/owner/profile.mdに保存します。
他の人のプロフィールを作成 - エージェントで次のように言います：
```
Use Distilly to create a Person Profile for <person>
```
- ファミリーを選択（colleague / relationship / celebrity）。
- 短い説明を提供するか、ソース素材をアップロードします。
- 生成されたプロフィールを確認し、承認するか修正をリクエストします。
スキル生成 - Distillyは{family}-{slug}という名前のスキルフォルダ（例：celebrity-andrej-karpathy.skill）を出力します。このフォルダをサポートされている任意のホストにインストールします。
エージェントの使用 - エージェントはプロフィールのルール、トーン、意思決定ヒューリスティックを使用して、その人物として質問に答えたり行動したりできます。

📚 デモスニペット（READMEより）

有名人 - Andrej Karpathy：

celebrity.skill ❯ Everyone's doing demos, nobody's doing eval.
                  The Agent bottleneck was never model intelligence — it's scaffolding…

同僚 - ByteDanceバックエンドエンジニア：

colleague.skill ❯ Hold on — what's the impact? … N+1 query, fix it.

関係 - 片思いの相手：

relationship.skill ❯ ...I did, a little bit. Why are you asking?

📄 技術的背景

元の研究論文COLLEAGUE.SKILL（arXiv 2605.31264）は、2層アーキテクチャ（Persona + Work Skill）と自動スキル生成パイプラインを説明しています。Distillyはその研究をrelationshipおよびcelebrityファミリーに拡張し、マルチホストスキルパッケージングを追加しています。
プロフィールはバージョン管理され、各更新はアーカイブエントリを作成し、ロールバックを可能にします。
すべてのコードはMITライセンスの下でリリースされています。

🤝 コミュニティとエコシステム

Discord - サポート、スキルカードの共有、ロードマップ議論のための活発なコミュニティ：https://discord.gg/NVX66RxWZv
ギャラリー - 200以上のコミュニティ投稿スキルの公開ショーケース：https://titanwings.github.io/colleague-skill-site/
ロードマップ - 将来の計画（ホストサポートの拡大、より深いリサーチパイプライン、UIツール）はROADMAP.mdにあります。

📦 クイックスタート（ローカルClaude Codeホスト用のワンライナー）

# From a terminal inside the Claude Code skill directory
git clone https://github.com/titanwings/distilly ~/.claude/skills/distilly && \
    echo "Distilly installed – ask your Claude agent to create a profile!"

📜 引用

研究や製品でDistillyを使用する場合は、付随するarXiv論文を引用してください：

@misc{zhou2026colleagueskill,
  title        = {COLLEAGUE.SKILL: Automated AI Skill Generation via Expert Knowledge Distillation},
  author       = {Tianyi Zhou and Dongrui Liu and Leitao Yuan and Jing Shao and Xia Hu},
  year         = {2026},
  eprint       = {2605.31264},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass = {cs.AI},
  url          = {https://arxiv.org/abs/2605.31264}
}

🛡️ ライセンス

MIT - 商用・非商用利用無料。