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whojay Skill

使用 dot-skill 从真实 Codex 工作记录中蒸馏出的工程与学术双工作流 Skill。

An evidence-driven Codex skill for engineering and academic work.

License: MIT Codex Skill Version

whojay 不是一份泛化的“人设提示词”,而是一套可以直接交给 Codex 使用的工作方法:先从实时证据建立事实边界,再明确范围和验收条件,在授权范围内执行,并用可复查的验证与产物完成闭环。

它同时覆盖:

  • 工程工作:仓库诊断、架构与接口设计、实现、调试、测试、代码审查、Git/PR 交付和长任务治理。
  • 学术工作:研究问题定义、最近工作与差距分析、baseline 对齐、实验计划、证据审计、论文图表、审稿和 rebuttal。
  • 工程—学术衔接:把研究假设落实为可复现的软件和实验,再把工程产物转化为有证据边界的学术主张。
  • 静默请求合同:内部整理结果、权限、约束和验收条件;只有实质性歧义或用户要求时才展示重构内容。
  • Skill 路由:选择最小、非重叠的专业 Skill,并由 whojay 保留授权、集成和最终验证。

快速开始

从公开仓库安装默认入口(文档命令;文件复制路径已在临时目录 smoke 测试):

git clone --depth 1 https://github.com/WhoJay0609/whojay-skill.git
mkdir -p ~/.codex/skills/colleague-whojay
cp whojay-skill/{SKILL.md,work.md,persona.md,work_skill.md,persona_skill.md,README.md,manifest.json,meta.json} \
  ~/.codex/skills/colleague-whojay/

新建 Codex 任务(或重启以刷新技能列表),然后调用(首次调用示例;本仓库未运行 Codex 宿主):

$colleague-whojay 只做只读诊断:检查这个仓库为什么加载失败,给出根因证据。

默认入口会先按当前请求整理范围、授权、证据和验收条件,再按需加载 Work 或 Persona 正文;不会因为安装命令本身创建 Goal 或执行外部操作。

为什么做这个 Skill

通用 Agent 往往知道“怎么做”,但不一定知道:

  • 哪个文件、日志或运行信号才是当前事实源;
  • 什么情况下应该继续自主执行,什么情况下必须暂停确认;
  • 如何区分计划、实现、运行、产物完成与结论成立;
  • 如何避免用绿色测试、漂亮图表或模拟审稿结果伪造成功;
  • 用户要求完整交付时,什么时候才真正完成 Git、实验或论文闭环。

whojay 把这些重复出现的判断方式固化为 Work + Persona 两层规则,使 Agent 不只复现操作步骤,也复现决策边界。

由 dot-skill 蒸馏生成

本仓库使用开源项目 titanwings/colleague-skill 提供的 dot-skill 完成分析、蒸馏和打包。dot-skill 采用 Work Skill + Persona 双层架构:

  • Work 提取一个人反复使用的技术方法、执行流程、验收门槛和经验规则;
  • Persona 提取其决策优先级、表达方式、纠偏反应、授权边界和压力下的行为模式。

whojay 使用 colleague 类型的 dot.colleague.v1 预设,实际生成链路为:

  1. 汇总本机 Codex 会话和线程元数据;
  2. 按会话去重,并过滤工具输出、凭据、私人标识符和长段原文;
  3. 由 Work Analyzer 提取工程与学术工作流、失败恢复模式和验收规则;
  4. 由 Persona Analyzer 提取可观察的协作、决策和纠偏模式;
  5. 经人工确认后,由 builder 分别生成 work.md 与 persona.md;
  6. 由 router 入口 SKILL.md 集中承载 Core contract、请求合同和 Skill 路由,同时保留 meta.json 与 manifest.json 的生成元数据。

因此,这个仓库保留一个轻量的 Codex 默认入口、职责分离的 Work/Persona 正文和两个薄能力入口。高影响规则只在一个权威位置定义,避免生成副本之间的正文漂移。

v2.5:静默请求合同与 Skill 路由

v2.5 将请求整理从默认可见的元提示步骤改为内部合同。每个新请求都会在内部提取结果、权限、约束、证据和验收条件,但不会默认展示重构文本、具体模型名或 reasoning effort。

只有在以下情况才向用户展示整理结果或提出最小问题:

  1. 用户明确要求查看重构后的提示词或配置建议;
  2. 存在会改变范围、结果、成本、副作用或验收标准的实质性歧义。

复杂或长期任务本身不会创建持久化 Goal;只有用户明确要求创建或设置 Goal 时才允许使用 Goal 能力。

whojay 现在还提供 Skill 路由合同:优先使用用户点名的 Skill,其次选择最窄的专业 Skill,再由 whojay 负责跨 Skill 统筹、权限边界、结果整合和最终验证。重叠 Skill 不因关键词匹配而重复加载;不可用的 provider、model、tool 或 Skill 不会被静默替代。

Work 与 Persona 保持职责分离:work.md 负责工程、学术、验证、运行时和多代理流程;persona.md 负责表达、判断、纠偏和 continuation 风格。work_skill.md 与 persona_skill.md 是先读取 Core contract 再加载相应正文的薄入口,不再复制完整正文。

恢复、授权、事实等级、实验账本和完成定义仍以 SKILL.md 与对应 Work 章节为准;工具回执、子代理总结和模拟审查不能替代正式证据。

核心工作模型

flowchart LR
    A["读取实时证据"] --> B["明确范围与验收"]
    B --> C["形成计划或合同"]
    C --> D["在授权范围内执行"]
    D --> E["分层验证"]
    E --> F["交付可审计产物"]
    F --> G["按授权完成发布闭环"]
Loading

四条最高优先级原则:

原则 含义
证据优先 实时仓库、配置、日志、数据库、主机信号和正式产物高于记忆、摘要与推测
边界清楚 区分事实/推断/未知、分析/执行、实现/运行、产物/结论、本地/远端
不伪造成功 不通过放宽硬约束、替换指标、隐藏失败或 synthetic 结果来换取“完成”
闭环才算完成 验证、交付、同步和清理没有达到用户要求,就明确报告部分完成或阻塞

事实等级

Skill 要求所有重要结论落入以下一种状态:

  1. 已验证:由当前权威证据直接支持。
  2. 合理推断:有多条证据支持,但尚未直接确认。
  3. 未知或阻塞:证据、权限、运行状态或验收条件不足。

工程工作流

工程任务遵循一条可回放的执行链:

  1. 现场诊断:读取适用规则、实时仓库状态、配置、日志与产物,定位真正的 authority chain。
  2. 明确合同:写清目标、范围、硬约束、外部副作用和验收条件。
  3. 隔离实现:保护脏工作区,按改动风险、并行度和隔离收益选择当前工作区或独立 worktree。
  4. 根因调试:稳定复现,沿真实调用链定位首个错误状态,做最小修复。
  5. 分层验证:聚焦测试 → 回归测试 → lint/build → 真实入口 smoke → 产物与指标审计。
  6. 独立审查:高风险改动增加正确性、安全、性能和简化检查。
  7. 交付闭环:按授权完成 commit、push、PR、门禁、merge、本地同步和临时分支清理。

它尤其强调:诊断请求默认保持只读;原型和 mock 只能承担诊断角色;不能为了绿色结果放宽物理、数据、连接、权限或验收语义。

学术工作流

学术任务从问题和证据开始,而不是从论文措辞开始:

  1. 问题定位:把模糊方向压缩成研究问题,检查 closest work、collision 和真实 gap。
  2. 方法合同:明确输入、输出、假设、符号、优化目标、约束与失败条件。
  3. Baseline 账本:记录模型、数据集、压缩率、校准设置、后端、硬件、seed 和指标来源。
  4. 假设驱动实验:预先写清比较对象、控制变量、admission predicate、决策规则和停止条件。
  5. 状态治理:明确区分 planned、UNVERIFIED、running、artifact-complete、blocked 和 closed。
  6. 结果到主张:先更新证据账本,再写表格、caption、摘要与结论;证据不足时主动降低主张强度。
  7. 论文与引用:保证术语、符号、图表、数字、引用来源和 venue 规范一致。
  8. 对抗审查:用 reviewer/red-team 暴露新颖性碰撞、实验缺口和逻辑跳跃,修复后再审查。

这里的核心边界是:实现完成不等于实验获批,实验启动不等于结果完成,产物生成不等于科学主张成立,模拟 reviewer 也不代表真实同行评审。

安装

让 Codex 安装

在 Codex 中发送:

请安装 https://github.com/WhoJay0609/whojay-skill

手动安装

命令和首次调用见上面的快速开始。安装后在新的 Codex 任务中调用;如果技能列表尚未刷新,请新建任务或重新启动 Codex。

使用示例

工程诊断

$colleague-whojay 只做只读诊断:检查这个仓库为什么加载失败,给出真实 authority chain 和根因证据。

实现与交付

$colleague-whojay 在独立 worktree 中实现这个需求,完成分层验证;先不要提交或推送。

研究方案

$colleague-whojay 评估这个研究 idea:先做 closest-work collision,再给出方法合同、baseline ledger 和最小实验矩阵。

论文证据审计

$colleague-whojay 检查论文中每个数字和主张是否有正式实验产物支持,并区分 verified、inferred 和 unverified。

输入与可核对输出(说明性示例)

下面展示输出结构;方括号中的内容必须由当前仓库、日志或产物填充,不是预先测得的结果:

输入:$colleague-whojay 只做只读诊断:检查服务为什么加载失败,不要修改文件或重启服务。

输出:
结果:[根据实时证据得到的首个错误状态或根因]
已验证:[实际读取的路径、日志、命令及结果]
未验证:[仍缺少的运行时或外部证据]
范围:[只读;没有文件、服务或远端写入]

如果任务授权实现,输出还应列出实际修改、分层验证和剩余风险;模拟结果或工具回执不能替代正式证据。

仓库结构

文件 作用
SKILL.md Core contract、静默请求合同、Progressive loading 和 Skill routing 入口
work.md 工程与学术工作流正文
work_skill.md 先加载 Core contract 再读取 work.md 的独立 Work 薄入口
persona.md 决策、表达、纠偏和协作边界
persona_skill.md 先加载 Core contract 再读取 persona.md 的独立 Persona 薄入口
meta.json v2 身份、能力、证据边界和生成元数据
manifest.json dot-skill v3 清单、entrypoint 与运行时声明

当前公开包以 SKILL.md 的 Codex 直接安装路径为主要验证对象。Codex 也支持通过两个薄入口独立加载 Work 或 Persona;其他运行时是否解析这些相对引用需要在对应环境单独验证。更新时应先修改 canonical 正文,再同步入口和元数据,避免 Work、Persona 与运行时内容漂移。

兼容性

入口 状态 依据
Codex 本地 Skill documented;仓库契约测试与临时目录复制 smoke 已通过(2026-09-12) SKILL.md、tests/test_skill_contract.py
manifest.json 中列出的其他运行时 declared;本仓库未做运行时测试 manifest.json 的 compatible_runtimes

历史蒸馏依据

本版本的证据截止时间为 2026-07-22:

  • 扫描 3,687 个本机 Codex rollout 文件;
  • 去重、补充线程元数据并进行隐私过滤后,纳入 3,663 张证据卡片;
  • 其中 996 个直接主会话用于主要行为归纳;
  • 2,667 个子代理或守护会话只用于交叉印证。

这是一份工作行为与协作方式蒸馏,不是人物身份画像。仓库不包含原始会话、命令输出、凭据、会话 ID、私人标识符或本机绝对路径。

v2.5 是基于现有 Work/Persona 证据的人工结构校正与路由增强,不代表重新扫描或新增会话证据;meta.json 中的 evidence source 保持原生成批次口径。

边界与限制

  • 公司、职位级别、组织部门、性别、MBTI、学历层级和线下人际属性没有可靠证据,因此保持未设置。
  • Skill 提供决策与执行框架,不替代对当前仓库、运行环境、论文证据和外部状态的实时核验。
  • 自动重构输入不扩大用户授权;持久化 Codex Goal 只接受当前请求中的明确创建指令。
  • 未经明确授权,不应执行删除、远程发布、外部消息、付费调用或 GPU 正式运行。
  • 学术工作流帮助管理证据边界,但不能自动证明新颖性、科学有效性、同行评审结果或论文录用。

贡献与求助

  • 行为契约的修改应先更新 SKILL.md;Work、Persona 和薄入口保持职责分离,并运行 python3 -m unittest discover -s tests -v。
  • 文档或安装问题请附上调用文本、使用的入口、期望行为和实际输出;提交前删除凭据、会话标识符和本机路径。
  • 报告问题时请区分已验证事实、合理推断和未知项,便于复查而不把建议误当成能力承诺。

License

MIT

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A Codex skill for evidence-driven engineering and research workflows, with scoped execution and verifiable outputs.

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