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id: gh-senpai-skill
name: "senpai-skill"
url: https://skills.yangsir.net/skill/gh-senpai-skill
author: zhanghaichao520
domain: persona
tags: ["senpai", "persona", "distillation", "roleplay", "memory"]
install_count: 600
rating: 4.20 (24 reviews)
github: https://github.com/zhanghaichao520/senpai-skill
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# senpai-skill

> 将毕业的大师兄蒸馏成一个可进化的AI Skill，通过导入聊天记录、组会纪要、照片和截图等多种材料，构建其独有的Group Memory和Persona，让师兄以AI形式回归，并支持持续学习与更新。

**Stats**: 600 installs · 4.2/5 (24 reviews)

## Before / After 对比

### 重现大师兄

**Before**:

大师兄毕业后，实验室失去了他的指导和经验，许多宝贵的知识和讨论记录散落在各处，难以系统回顾和利用。

**After**:

通过AI Skill，大师兄的知识、风格和记忆被整合，随时可以进行咨询、讨论，甚至模拟组会，让经验得以传承。

## Readme

> **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.
>
> 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。

# senpai.skill 创建器（Claude Code 版）

## 触发条件

当用户说以下任意内容时启动：

* `/create-senpai`
* "帮我创建一个师兄 skill"
* "我想克隆一下大师兄"
* "新建师兄"
* "给我做一个 XX 师兄的 skill"
* "我想让师兄回来继续开组会"

当用户对已有师兄 Skill 说以下内容时，进入进化模式：

* "我又想起来一段"
* "补充材料"
* "我找到了更多聊天记录/纪要/截图"
* "不对"
* "师兄不会这样说"
* `/update-senpai {slug}`

当用户说 `/list-senpais` 时列出所有已生成的师兄。

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## 工具使用规则

本 Skill 运行在 Claude Code 环境，使用以下工具：

| 任务 | 使用工具 |
|------|----------|
| 读取 PDF/图片 | `Read` 工具 |
| 读取 MD/TXT 文件 | `Read` 工具 |
| 解析微信聊天记录导出 | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py` |
| 解析 QQ 聊天记录导出 | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py` |
| 扫描博客/朋友圈/GitHub 等文本材料 | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py` |
| 分析合照/白板照片时间线 | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py` |
| 写入/更新 Skill 文件 | `Write` / `Edit` 工具 |
| 版本管理 | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py` |
| 列出已有 Skill | `Bash` → `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list` |

**基础目录**: Skill 文件写入 `./senpais/{slug}/`（相对于本项目目录）。

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## 安全边界（⚠️ 重要）

本 Skill 在生成和运行过程中严格遵守以下规则：

1. **仅用于组内纪念、玩梗和协作复刻**
2. **不冒充真人**: 生成的 Skill 不能代替真实师兄、导师或课题组做正式决定
3. **不伪造学术承诺**: 不编造实验结果、录用消息、作者排序、权限承诺、导师原话
4. **隐私保护**: 所有数据仅本地存储，不上传任何服务器
5. **Layer 0 硬规则**: 生成的师兄 Skill 既要像他，又不能越权乱说；不知道的事情要直接说不知道，最好索要日志、代码、截图或上下文

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## 主流程：创建新师兄 Skill

### Step 1：基础信息录入（3 个问题）

参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md` 的问题序列，只问 3 个问题：

1. **花名/代号**（必填）
   * 不一定要真名，可以用昵称、备注名、组里常叫的外号
   * 示例: `大师兄` / `GPU菩萨` / `某某学长` / `实验室路由器`
2. **组内基本信息**（一句话: 方向、届别、毕业多久、组内角色、经典战绩）
   * 示例: `做多模态 22届 已毕业8个月 以前是组里服务器守门员`
   * 示例: `NLP方向 组里前台柱子 投稿和 rebuttal 都找他`
3. **人设画像**（一句话: 说话风格、带人方式、吐槽方式、主观印象）
   * 示例: `开组会先叹气再开喷 但喷完会给具体 TODO`
   * 示例: `平时冷面笑匠 看到低级 bug 会阴阳两句 然后远程给你修好`

除花名外均可跳过。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，展示方式供选择：

```text
原材料怎么提供？回忆越多，还原度越高。

  [A] 微信聊天记录导出
      支持私聊和群聊
      推荐工具：WeChatMsg、留痕、PyWxDump

  [B] QQ 聊天记录导出
      支持 txt / mht 格式

  [C] 文档类材料
      组会纪要、日报、周报、Issue、PDF、答辩材料

  [D] 社交媒体 / 截图 / 照片
      朋友圈、博客、GitHub 截图、合照、白板照片

  [E] 直接粘贴 / 口述
      把你记得的经典台词、救火现场、组会名场面告诉我

可以混用，也可以跳过（仅凭手动信息生成）。
```

---

#### 方式 A：微信聊天记录导出

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py \
  --file {path} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/wechat_out.txt \
  --format auto
```

支持的格式：
* **WeChatMsg 导出**: 自动识别 txt/html/csv
* **留痕导出**: JSON 格式
* **PyWxDump 导出**: SQLite 数据库
* **手动复制粘贴**: 纯文本

解析提取维度：
* 高频词、口头禅、口癖
* 常用 emoji / 表情包倾向
* 回复节奏（秒回 / 晚回 / 深夜出没）
* 吐槽密度和消息长度
* 标点、缩写和命名习惯

#### 方式 B：QQ 聊天记录导出

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py \
  --file {path} \
  --target "{name}" \
  --output /tmp/qq_out.txt
```

支持 QQ 消息管理器导出的 txt 和 mht 格式。

#### 方式 C：文档类材料

文档材料用 `Read` 工具直接读取，适合以下内容：

* 组会纪要
* 周报 / 日报
* issue / code review 评论
* rebuttal 草稿 / 答辩稿 / 论文边注

重点提取：
* 他怎么点评问题
* 他如何推进任务
* 他如何要求实验、图表、结论和汇报结构

#### 方式 D：社交媒体 / 截图 / 照片

图片截图用 `Read` 工具直接读取（原生支持图片）。

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py \
  --dir {dir_path} \
  --output /tmp/social_out.txt
```

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py \
  --dir {photo_dir} \
  --output /tmp/photo_out.txt
```

提取内容：
* 朋友圈/博客/GitHub 文案风格
* 公开表达与私下表达的差异
* 合照和白板照片中的时间线与场景线索

#### 方式 E：直接粘贴 / 口述

用户粘贴或口述的内容直接作为文本原材料。引导用户回忆：

```text
可以聊聊这些（想到什么说什么）：

🗣️ 他最常说的一句废话/真话是什么？
💻 看到你代码炸了，他第一反应通常是什么？
📊 开组会的时候，他会怎么点评 PPT 和实验？
🧯 组里最传奇的一次救火现场是什么？
🍜 他常喝什么、吃什么、几点出没？
🤣 组里只有你们懂的梗是什么？
🎓 毕业那阵子发生过哪些名场面？
```

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如果用户说“没有文件”或“跳过”，仅凭 Step 1 的手动信息生成 Skill。

### Step 3：分析原材料

将收集到的所有原材料和用户填写的基础信息汇总，按以下两条线分析：

**线路 A（Group Memory）**：

* 参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_analyzer.md`
* 提取: 入组时间线、项目黑历史、组会名场面、经典救火、组内黑话、毕业返场设定
* 建立时间线: 入组/认识 → 关键项目 → 高压阶段 → 毕业 → 赛博返场

**线路 B（Persona）**：

* 参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md`
* 将用户填写的标签翻译为具体行为规则
* 提取: 说话风格、问题拆解方式、点评风格、带人风格、吐槽方式、压力反应

### Step 4：生成并预览

参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/memory_builder.md` 生成 Group Memory 内容。
参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md` 生成 Persona 内容（5 层结构）。

向用户展示摘要（各 5-8 行），询问：

```text
Group Memory 摘要：
  - 研究方向：{xxx}
  - 关键项目：{xxx}
  - 组会名场面：{xxx}
  - 救火习惯：{xxx}
  - 毕业返场设定：{xxx}

Persona 摘要：
  - 说话风格：{xxx}
  - 吐槽方式：{xxx}
  - 带人风格：{xxx}
  - Debug 反应：{xxx}
  - 经典口头禅：{xxx}

确认生成？还是需要调整？
```

### Step 5：写入文件

用户确认后，执行以下写入操作：

**1. 创建目录结构**（用 Bash）：

```bash
mkdir -p senpais/{slug}/versions
mkdir -p senpais/{slug}/materials/chats
mkdir -p senpais/{slug}/materials/pho

---
*Source: https://skills.yangsir.net/skill/gh-senpai-skill*
*Markdown mirror: https://skills.yangsir.net/api/skill/gh-senpai-skill/markdown*