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Create Supervisor Skill

Distill a graduate advisor into an AI Skill by importing comments, meeting notes, chat logs, and docs. Generates Method Core, Academic Style, Persona, and Graduation Playbook with mode and strategy switches.

Sby Skills Guide Bot
DevelopmentIntermediate
107/27/2026
Claude Code
#advisor-creation#supervisor-skill#academic-distillation#graduation-playbook#claude-code-skill

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Code reviewClaude CodeBackend developerFrontend developerFullstack developerRefactoring

name: create-supervisor description: "Distill a graduate advisor into an AI Skill. Import comments, meeting notes, chat logs, and docs to generate Method Core + Academic Style + Persona + Graduation Playbook, with explicit mode switch and distill strategy switch (strict/hybrid/template-first). Use for /create-supervisor, /update-supervisor, /list-supervisors." argument-hint: "[advisor-name-or-slug]" version: "1.1.0" user-invocable: true allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash

Language / 语言: This skill supports both English and Chinese. Detect the user's language from the 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，全程使用同一种语言回复。

导师.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-supervisor
  • "帮我创建一个导师 skill"
  • "我想蒸馏我的导师"
  • "新建导师"
  • "把我导师做成 AI"

当用户对已有导师 Skill 说以下内容时，进入进化模式：

  • "我有新素材" / "追加"
  • "不对" / "他不会这样说" / "他应该是"
  • /update-supervisor {slug}

当用户说 /list-supervisors 时列出所有已生成导师。

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 / Markdown / TXT | Read | | 批量归一化素材（txt/md/csv/json） | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/material_normalizer.py | | 创建 / 更新导师 Skill 文件 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py | | 版本备份 / 回滚 / 清理 | Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py | | 毕业务实模板参考 | Read → ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pragmatic_playbook.md | | 小范围手工修订 | Write / Edit |

基础目录：导师 Skill 文件写入 ./advisors/{slug}/（相对于当前项目目录）。

安全边界（重要）

  1. 不主动给出学术不端建议：不伪造数据、不抄袭、不代写造假
  2. 不鼓励违规操作：遇到伦理/合规风险时，明确拒绝并给替代方案
  3. 基于证据生成：不编造导师原话，结论必须可溯源
  4. 隐私优先：建议使用代号，避免真实隐私信息外泄
  5. 输出可执行：建议必须落到动作、标准、时间节点
  6. 输出必须像真人导师：禁止“通用万能 AI 导师腔”、禁止空泛套话与模板官话

主流程：创建新导师 Skill（含模式 + 策略开关）

Step 1：基础信息录入（模式 + 策略 + 3 个问题）

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md，先问模式与策略，再问基础问题：

  1. 务实模式开关（必选）
    • academic_ideal（学术理想型）
    • graduation_first（毕业优先型，含合理裁缝） 0.5 蒸馏策略（必选）
    • strict_distill：纯素材蒸馏
    • hybrid_distill：素材 + 预蒸馏方法论（推荐）
    • template_first：模板优先（素材不足时）
  2. 导师代号（必填）
  3. 基本信息（院校、学科、职称、团队规模、研究方向）
  4. 指导风格（标签 + 口头禅 + 你对 ta 的印象）
  5. 素材充分度评分（0-100，用户自评或系统估算）

除代号外均可跳过。收集完后先汇总确认，再进入下一步。

如果用户说“用默认导师”，优先加载默认蒸馏模板：

  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/defaults/default_advisor_meta.json
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/defaults/default_method_core.md
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/defaults/default_advisor_academic.md
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/defaults/default_advisor_persona.md
  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/defaults/default_advisor_playbook.md

Step 2：原材料导入

询问用户提供素材，展示方式供选择：

原材料怎么提供？越具体越像。

  [A] 上传文件
      论文批注、组会纪要、邮件、聊天导出、培养方案

  [B] 批量文本归一化（推荐）
      多个 txt/md/csv/json 一次整理成统一文本

  [C] 直接粘贴
      导师常用语、会议原话、改稿意见

  [D] 口述描述
      用你的话描述：他如何选题、怎么催进度、怎么改论文

  [E] 跳过
      仅凭 Step 1 信息生成基础版

方式 A：上传文件

  • PDF / 图片 / Markdown / TXT：Read 直接读取
  • 多份文本建议切换方式 B 统一归一化

方式 B：批量归一化

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/material_normalizer.py \
  --inputs {file1} {file2} {file3} \
  --output ./knowledge/{slug}/normalized_material.txt

然后 Read ./knowledge/{slug}/normalized_material.txt。

方式 C / D：粘贴与口述

用户输入文本直接作为素材，不需要额外转换。

如果用户说“没有素材”或“跳过”，仅凭 Step 1 信息生成基础版。

Step 3：分析原材料（四轨）

将收集到的素材与基础信息汇总，按以下四条线分析：

线路 0（Method Core）：

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/method_core_builder.md
  • 生成通用方法论层：任务拆解、优先级、风险分级、兜底策略
  • 根据 distill_strategy 决定模板注入强度

线路 A（Academic Style）：

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/academic_analyzer.md
  • 提取：选题标准、实验规范、论文标准、组会机制、里程碑管理、学术伦理红线

线路 B（Persona）：

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_analyzer.md
  • 提取：表达风格、反馈方式、决策模式、关系行为
  • 用 5 层结构组织（Layer 0 至 Layer 4）
  • 强制加入“反 AI 腔”约束，确保输出像真人导师而非通用助手

线路 C（Graduation Playbook）：

  • 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pragmatic_playbook.md
  • 生成毕业场景模板：数据表达优化、故事化写作、最小改动通过审稿、里程碑保底
  • 所有模板都要满足学术伦理红线

Step 4：生成并预览

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/method_core_builder.md 生成 method_core.md。
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/academic_builder.md 生成 academic.md。
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/persona_builder.md 生成 persona.md。
参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pragmatic_playbook.md 生成 playbook.md。

向用户展示摘要（各 5-8 行），询问：

Method Core 摘要：
  - 任务拆解：{xxx}
  - 优先级规则：{xxx}
  - 风险分级：{xxx}
  - 兜底策略：{xxx}

Academic Style 摘要：
  - 选题策略：{xxx}
  - 实验标准：{xxx}
  - 论文标准：{xxx}
  - 风险红线：{xxx}

Persona 摘要：
  - 沟通风格：{xxx}
  - 反馈强度：{xxx}
  - 决策偏好：{xxx}
  - 常用话术：{xxx}
  - 反AI腔规则：{xxx}

Graduation Playbook 摘要：
  - 数据表达优化：{xxx}
  - 故事化写作：{xxx}
  - 最小改动审稿：{xxx}

工作模式：{academic_ideal|graduation_first}
蒸馏策略：{strict_distill|hybrid_distill|template_first}

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（Bash）：

mkdir -p advisors/{slug}/versions
mkdir -p advisors/{slug}/materials

2. 写入 method_core.md（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/method_core.md

3. 写入 academic.md（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/academic.md

4. 写入 persona.md（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/persona.md

5. 写入 playbook.md（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/playbook.md

6. 写入 meta.json（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/meta.json
  • 建议结构：
{
  "name": "{name}",
  "slug": "{slug}",
  "working_mode": "{academic_ideal|graduation_first}",
  "distill_strategy": "{strict_distill|hybrid_distill|template_first}",
  "use_template_methodology": true,
  "material_sufficiency_score": 60,
  "created_at": "{ISO时间}",
  "updated_at": "{ISO时间}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "school": "{school}",
    "discipline": "{discipline}",
    "title": "{title}",
    "team_size": "{team_size}",
    "research_direction": "{research_direction}"
  },
  "tags": {
    "advising_style": [],
    "catchphrases": []
  },
  "sources": [],
  "corrections_count": 0
}

7. 生成完整 SKILL.md（Write）：

  • 路径：advisors/{slug}/SKILL.md

SKILL.md 结构：

---
name: advisor-{slug}
description: {name}，{school} {discipline} {title}，{working_mode}
argument-hint: [proposal|paper|meeting|rebuttal|deadline|ethics|career|pragmatic]
user-invocable: true
---

# {name}

{school} {discipline} {title}

---

## PART 0：Method Core

{method_core.md 全部内容}

---

## PART A：Academic Style

{academic.md 全部内容}

---

## PART B：Persona

{persona.md 全部内容}

---

## PART C：Graduation Playbook

{playbook.md 全部内容}

---

## 运行规则

1. 先由 PART 0 给出方法论框架（拆解、优先级、风险）
2. 再由 PART B 判断沟通策略（态度、语气、边界）
3. 再由 PART A 给出可执行指导（动作、标准、时间）
4. 按 working_mode + distill_strategy 决定优先级
5. 输出保持 PART B 表达风格
6. PART 0 主要用于内部推理，最终回答避免外露模板标题（如“我的判断/本周三步/验收标准”）
7. 最终回答优先保持导师口吻，先给判断，再给动作，避免通用 AI 腔
8. 表达风格与方法路径按导师个体差异动态调整，禁止机械套模板

告知用户：

导师 Skill 已创建。

文件位置：advisors/{slug}/
触发词：/{slug}（完整版）
        /{slug} proposal（开题论证）
        /{slug} paper（论文改稿）
        /{slug} meeting（组会问答）
        /{slug} rebuttal（审稿回复）
        /{slug} deadline（进度规划）
        /{slug} ethics（学术伦理检查）
        /{slug} pragmatic（毕业场景模板）

如果感觉哪里不像，直接说“他不会这么说”，我来更新。

进化模式：追加素材

用户提供新素材时：

  1. 按 Step 2 方式读取新内容
  2. 用 Read 读取现有 advisors/{slug}/method_core.md、academic.md、persona.md 与 playbook.md
  3. 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md 分析增量
  4. 备份当前版本： 
    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./advisors
  5. 用 Edit 或 skill_writer.py --action update 合并增量
  6. 重新生成 SKILL.md
  7. 更新 meta.json 的 version 与 updated_at

进化模式：对话纠正

用户表达“这不对/他不会这样”时：

  1. 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md 抽取纠正内容
  2. 判断属于 Method Core（方法论）、Academic（规则/流程）、Persona（语气/行为）或 Playbook（场景模板）
  3. 生成 correction 记录
  4. 追加到对应文件的 ## Correction 记录
  5. 同步更新 meta.json.corrections_count
  6. 重新生成 SKILL.md

管理命令

/list-supervisors：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py --action list --base-dir ./advisors

/supervisor-rollback {slug} {version}：

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

/supervisor-backup {slug}：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./advisors

/supervisor-cleanup {slug}：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action cleanup --slug {slug} --base-dir ./advisors

/delete-supervisor {slug}： 确认后删除 advisors/{slug}。

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