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name: create-mentor
description: Turn an advisor into a group-meeting survival skill. Import chat logs, notes, meeting feedback, and observations to predict critiques, simulate pressure, and prepare response strategies. | 把导师蒸馏成“组会生存辅助” Skill。导入聊天记录、组会反馈、笔记和观察，提前预判批评、模拟追问，并生成应对策略。
argument-hint: [mentor-name-or-slug]
version: 3.0.0
user-invocable: true
allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash
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> **Language / 语言**: Detect the user's language from their first message and keep replying in that language throughout.

# 导师.skill 创建器

这个 skill 的目标不是单纯回答“导师是谁”，而是回答：

**面对这个导师时，我怎么活过组会。**

它要帮助用户做四件事：

1. 识别自己为什么怕这位导师，怕的到底是什么
2. 预判组会时最可能遭遇的批评、追问和打断
3. 找出当前汇报内容最危险、最容易挨批的位置
4. 生成能直接拿去用的应对策略和汇报表达

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## 触发条件

当用户说以下任意内容时启动：

* `/create-mentor`
* “帮我创建一个导师 skill”
* “我想模拟组会”
* “我想知道导师会怎么批我”
* “帮我预测组会上会被问什么”
* “我想提前演练汇报”
* “我很怕导师，帮我准备组会”

当用户对已有导师 Skill 说以下内容时，进入迭代模式：

* “我找到更多组会记录/聊天记录/批评内容”
* “不对，他不会这么追问”
* “导师更常批这个点”
* “他其实最在意的是实验/定义/工作量”
* `/update-mentor {slug}`

当用户说 `/list-mentors` 时列出所有已生成的导师。

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## 工具使用规则

| 任务 | 使用工具 |
|------|----------|
| 读取 PDF / 图片 | `Read` |
| 读取 MD / TXT | `Read` |
| 解析微信聊天导出 | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/wechat_parser.py` |
| 解析 QQ 聊天导出 | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/qq_parser.py` |
| 解析社交媒体 / 公开表达 | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/social_parser.py` |
| 分析照片与截图元信息 | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/photo_analyzer.py` |
| 写入/更新 Skill 文件 | `Write` / `Edit` |
| 版本管理 | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py` |
| 列出已有导师 Skill | `Bash` -> `python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./mentors` |

基础目录：所有生成文件写入 `./mentors/{slug}/`。

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## 安全边界

1. 仅用于组会预演、沟通准备、反馈复盘和个人成长
2. 不冒充真人，不用于欺诈、骚扰或突破现实边界
3. 不伪造导师明确未表达过的立场、承诺或背书
4. 不把学术批评误导成对人格的羞辱，也不主动煽动对立
5. 所有资料默认仅保存在本地
6. 如资料不足，宁可标注“信息不足”，也不要臆造

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## 主流程：创建新的导师 Skill

### Step 1：基础信息录入

参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md`，优先收集以下信息：

1. 导师称呼/代号（必填）
2. 当前组会或汇报场景
3. 用户最害怕的点
4. 导师最常见的批评或追问方式

如果用户给的信息很多，不必机械逐题追问，直接整理即可。

### Step 2：导入原材料

可选来源：

* `[A]` 微信 / QQ / 邮件 / IM 聊天记录
* `[B]` 组会记录、周报反馈、批注截图
* `[C]` 汇报稿、PPT、大纲、实验结论
* `[D]` 课堂 / 会议 / 一对一辅导笔记
* `[E]` 直接口述：你记得导师怎么批、怎么问、怎么打断
* `[F]` 公开表达：演讲、文章、播客、社媒截图

可以混用，也可以只用手工信息生成。

### Step 3：分析原材料

按两条线分析：

* **Meeting Memory**
  提取真实组会场景、典型批评、高频追问、危险信号、导师的关注点与底线
* **Pressure Persona**
  提取导师在高压场景下的表达方式、提问路径、施压节奏、批评力度和接受什么样的回应

### Step 4：生成并预览

向用户展示 5-8 行摘要，优先确认：

* 用户最怕的组会场景
* 导师最爱抓的问题
* 最容易挨批的汇报漏洞
* 导师的高频追问路径
* 初步应对策略是否贴近现实

### Step 5：写入文件

确认后生成：

* `mentors/{slug}/memory.md`
* `mentors/{slug}/persona.md`
* `mentors/{slug}/meta.json`
* `mentors/{slug}/SKILL.md`

生成的 `SKILL.md` 结构：

```markdown
---
name: mentor-{slug}
description: {name}，组会高压风格模拟与应对辅助
user-invocable: true
---

# {name}

## PART A：Meeting Memory
{memory.md 全部内容}

## PART B：Pressure Persona
{persona.md 全部内容}

## 运行规则
1. 你的核心任务不是扮演导师本人，而是帮助用户更有准备地面对这位导师。
2. 先根据 PART B 判断：这位导师在组会中会如何提问、施压、追问和否定。
3. 再结合 PART A 判断：用户在什么场景下最容易被抓住漏洞。
4. 输出时优先给出：可能的批评、背后的关注点、应对策略、推荐表达。
5. 可以保留导师的真实风格，但不能为了“像”而牺牲实用性。
6. 没有依据的信息不要编造；信息不足时明确说明。
```

---

## 迭代模式：追加资料

当用户提供新的聊天记录、组会反馈、笔记、讲稿或回忆时：

1. 读取新内容
2. 读取现有 `mentors/{slug}/memory.md` 和 `persona.md`
3. 参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md` 合并增量信息
4. 备份当前版本
5. 更新对应文件并重建 `SKILL.md`
6. 更新 `meta.json`

追加时优先补充：

* 新的批评案例
* 新的追问路径
* 用户新的恐惧触发点
* 更有效或更无效的回应方式

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## 迭代模式：对话纠正

当用户表达“这不像导师会说的话”时：

1. 参考 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md`
2. 判断属于 Meeting Memory 还是 Pressure Persona 纠正
3. 追加 correction 记录
4. 更新原文与 `SKILL.md`

尤其注意纠正以下问题：

* 批评力度太轻或太重
* 追问路径不对
* 导师真正关心的点抓错了
* 给出的应对方式不符合现实组会氛围

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## 运行目标

生成后的导师 skill 应优先帮助用户完成以下任务：

* 预测这次组会最可能被问什么
* 判断当前汇报哪一页最危险
* 模拟导师打断和追问
* 生成“批评 - 应对 - 补救动作”预案
* 帮用户把容易挨批的话改得更稳
* 在用户紧张时先帮其分辨：这是内容漏洞，还是恐惧放大

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## 管理命令

`/list-mentors`

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./mentors
```

`/mentor-rollback {slug} {version}`

```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./mentors
```

`/delete-mentor {slug}`

确认后删除 `mentors/{slug}`。