titanwings/distilly

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

🧬 Distilly – AI 代理的人格档案构建器

它是什么 – 一个开源 Python 库（以及一组 Agent Skills），将消息、文档、访谈或公开内容集合转换为有来源依据的“人格档案”。该档案被打包为一个 Agent Skill，可以安装到多种 AI 代理平台（Claude Code、Hermes、OpenClaw、Codex、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build、OpenCode 等）。

为什么重要 – 现代对话式代理开始支持跨会话持续的个性或知识库。Distilly 提供了一种系统化的方式来捕捉真实或虚构人物的经验、判断、声音和工作习惯，并在不声称克隆个人的前提下，跨代理复用该模型。

🎯 核心能力

能力	工作方式
三种“人物族”	同事（工作导向）、关系（个人语气）、名人（公众人物）。每个族都有自己的数据收集策略、分析维度和档案模式。
基于来源的档案分析	摄取消息（Slack、Lark、钉钉、X、微信、电子邮件、Markdown、PDF 等），提取可观察的决策、表达模式和工作流程习惯，然后合并为结构化档案。
技能打包	生成的档案以 Agent Skill 形式输出（例如 `colleague-byte-dance-backend.skill`）。技能可安装在任何支持的主机上。
多主机支持	原生发现八种代理：Claude Code、Hermes-Agent、OpenClaw、OpenAI Codex、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build、OpenCode。
版本控制与修正	更新是追加的，永远不会覆盖；每次更改都会存档并可回滚。用户可以发出修正命令（例如“他们不会这么说”），立即编辑档案。
名人研究管道	对于公众人物，一个六维管道（字幕 → 转录清理 → 合并 → 质量检查）构建涵盖作品、访谈、决策、表达 DNA、外部评价和时间线的研究档案。
个人代理交接	档案可以写入个人代理的“内存文件”（例如 `~/.claude/CLAUDE.md`），使新代理在已加载该人物模型的情况下启动。

📦 支持的数据源

来源	消息访问	文档访问	备注
Lark	✅ API（自动）	✅ API	只需提供姓名，机器人会自动加入聊天
钉钉	⚠️ 仅浏览器	✅ API	历史记录可能无法通过 API 完全获取
Slack	✅ API	—	需要管理员安装的机器人；免费计划限制为 90 天历史
X（Twitter）	✅ API	—	可选，通过第三方 Xquik 服务
微信	✅ SQLite 导出	—	先用 WeChatMsg 或 PyWxDump 导出
电子邮件（`.eml`、`.mbox`）	✅	—	手动上传
PDF / 图片 / 截图	—	✅	拖放上传
Markdown / 直接粘贴	✅	✅	内联输入

⚡ 安装

对于代理 – 在目标代理的 UI 中运行：
```
Install Distilly from https://github.com/titanwings/distilly
```
主机将发现 distilly 技能并将其放入其技能目录。
对于开发者/人类 – 将仓库克隆到主机使用的技能目录：
```
git clone https://github.com/titanwings/distilly <DISTILLY_SKILL_DIR>
```
详细的 OS 特定步骤、凭据设置和迁移说明见 INSTALL_EN.md。

🚀 典型工作流程

启动创建器 – 告诉你的代理“使用 Distilly 设置我的个人资料”。创建器会采访你（约 5 分钟），并将结果存储在 ~/.distilly/owner/profile.md。
为他人创建档案 – 在代理中说：
```
Use Distilly to create a Person Profile for <person>
```
- 选择一个族（colleague / relationship / celebrity）。
- 提供简短描述和/或上传源材料。
- 查看生成的档案；批准或请求修正。
技能生成 – Distilly 输出一个名为 {family}-{slug} 的技能文件夹（例如 celebrity-andrej-karpathy.skill）。将此文件夹安装到任何受支持的主机中。
代理使用 – 代理现在可以使用档案的规则、语气和决策启发式，以该人物的身份回答问题或采取行动。

📚 演示片段（来自 README）

名人 – Andrej Karpathy：

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

同事 – ByteDance 后端工程师：

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

关系 – 心仪对象：

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

📄 技术背景

原始研究论文 COLLEAGUE.SKILL（arXiv 2605.31264）描述了两层架构（Persona + Work Skill）和自动化技能生成管道。Distilly 将该工作扩展到关系和名人族，并增加了多主机技能打包。
档案进行版本控制；每次更新都会创建存档条目，支持回滚。
所有代码均根据 MIT 许可证 发布。

🤝 社区与生态系统

Discord – 活跃的社区，用于支持、分享技能卡片和路线图讨论：https://discord.gg/NVX66RxWZv
画廊 – 200 多个社区贡献技能的公开展示：https://titanwings.github.io/colleague-skill-site/
路线图 – 未来计划（扩展主机支持、更深入的研究管道、UI 工具）见 ROADMAP.md。

📦 快速开始（本地 Claude Code 主机的一行命令）

# 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

如果在研究或产品中使用 Distilly，请引用随附的 arXiv 论文：

@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}
}

🛡️ 许可证

MIT – 免费用于商业和非商业用途。