Build a private digital double from guided answers.
把你做判断、设边界、给建议的方式，整理成一份能继续修改的本地档案。
如果你还没把仓库拿到本地：
git clone https://github.com/YSCJRH/create-double-skill.git
cd create-double-skill如果你在 Windows 上用 HTTPS git clone 报 schannel 或证书相关错误，先直接用 GitHub 页面的 Download ZIP，或者改用 SSH。
先安装依赖：
python -m pip install -r requirements.txt然后直接运行这一条：
python scripts/double_builder.py start --slug my-work-double --display-name "工作分身" --use-case work你会得到：
doubles/my-work-double/profile.yamldoubles/my-work-double/profile.mddoubles/my-work-double/SKILL.md
如果你想先检查环境，再开始第一次运行：
python scripts/double_builder.py doctor如果你想先确认环境和输出长什么样，再开始自己的分身：
python scripts/double_builder.py start --demo --use-case work如果你在 Windows PowerShell 里看到中文预览乱码，先运行 chcp 65001，或者直接打开生成的 profile.md。
$ python scripts/double_builder.py start --slug my-work-double --display-name "工作分身" --use-case work
3 分钟内生成你的第一个 double，不需要写 JSON。
1/3 在工作里你最先保护什么？是质量、速度、关系、可维护性，还是别的？
> 可维护性、长期可持续、错误预期不要扩散
2/3 接到一个模糊任务时，你通常第一步会先问什么？
> 我会先问目标、成功标准和最不能出错的地方
3/3 同事或项目节奏让你不舒服时，你会怎么立边界或校正预期？
> 我会先把风险讲清楚，再给出我能接受的最小范围
已生成：
- profile.md: doubles/my-work-double/profile.md
- SKILL.md: doubles/my-work-double/SKILL.md
当前 preview：
- 主用途：工作协作版
- 优先保护：可维护性；长期可持续；错误预期不要扩散
- 给建议前先问：我会先问目标、成功标准和最不能出错的地方
- 设边界方式：我会先把风险讲清楚，再给出我能接受的最小范围
- 剩余细化问题：2
- 下一步：你在 review 或讨论里不同意别人时，通常会怎么说？
如果有一句不对，直接输入“我不会这么说...”或“我更在意...”，回车跳过：
> 我不会直接说“你应该”，我更常说“如果是我，我会先把风险讲清楚再决定”。
已应用 correction。
要不要继续细化 2 个问题？输入 "y" 继续，回车跳过：
> y
## Snapshot
- primary use case: `work`
- interview depth: `quick`
## Priorities
Confirmed:
- 可维护性
- 长期可持续
- 错误预期不要扩散
## Default Questions
Confirmed:
- 我会先问目标、成功标准和最不能出错的地方这套流程首先抓的是：
- 你先保护什么
- 你先问什么
- 你怎么立边界
第一次生成完，最值得马上做的事不是继续堆资料，而是先改一句不对的话。
python scripts/double_builder.py correct --slug my-work-double然后直接输入：
我不会直接说“你应该”，我更常说“如果是我，我会先把风险讲清楚再决定”。
这条命令会：
- 记录这句修正
- 回写到
profile.yaml - 重新生成
profile.md和SKILL.md - 把已经补上的待追问问题从队列里拿掉
python scripts/double_builder.py start --slug my-work-double --display-name "工作分身" --use-case work适合整理你在协作、review、风险取舍和对齐预期时的判断方式。
python scripts/double_builder.py start --slug my-dialogue-double --display-name "自我对话分身" --use-case self-dialogue适合整理你卡住、焦虑、内耗时会怎么和自己说话。
python scripts/double_builder.py start --slug my-external-double --display-name "对外表达分身" --use-case external适合整理你面向别人表达时的分寸、边界和节奏。
python scripts/double_builder.py start --slug my-double --display-name "我的分身" --use-case general --depth deepquick先问 3 个问题，尽快拿到第一版standard再多问 2 个细化问题deep再多问 4 个问题，并补至少 1 个真实例子
如果你不想逐题回答，也可以这样开始：
python scripts/double_builder.py start --slug my-dialogue-double --display-name "自我对话分身" --use-case self-dialogue --mode freeform你先写一段自述，系统先出第一版，再从对应的用途继续追问。
- 默认只写本地
doubles/ profile.yaml是唯一结构化主档案- 改过的话会写回去，不是一次性对话泡沫
- 不伪造经历、关系、时间线和具体记忆
profile.md、SKILL.md、history/都能直接看- 资料不够时，会明确说这是推断
第一次使用者建议先看：
- examples/start-transcript-work.md
- examples/generated-artifacts.md
- examples/correction-before-after.md
更多示例：
- examples/start-transcript-general.md
- examples/start-transcript-self-dialogue.md
- examples/start-transcript-external.md
如果你想继续用低层命令或自己写 payload，再看：
你在工作里、和自己对话时、以及对外表达时，未必是同一种判断方式。
所以当前更推荐你分开建多个 slug，而不是把多个侧面硬塞进同一个 profile。
例如：
my-work-doublemy-dialogue-doublemy-external-double
第一次跑通不需要。
start 和 correct 都是自然语言入口。
只有在你想走低层工作流或自定义 patch 时，才需要碰 payload。
默认不会。当前版本是本地优先，产物默认只留在 doubles/。
能。这个仓库本身就是一套本地脚本和文档。
直接用：
python scripts/double_builder.py correct --slug my-doubleprofile.yaml 是结构化主档案。
profile.md 是给人看的摘要。
SKILL.md 是给运行时 double 用的约束和材料。
从这版开始，start 和 correct 除了更新 profile.yaml，还会在本地顺手积累一层高信号知识。
你可以先不管它，第一次跑通不需要理解这层。
默认会多出两类私有材料：
doubles/<slug>/kb/每个分身自己的长期知识层.project-kb/这个仓库本身的私有维护知识库，只保留在本地，不会进入 Git
重要边界：
profile.yaml仍然是唯一运行时真源kb/是长期积累和编译层，不是第二份并行配置- 不会默认保存整段聊天流水，也不会自动抓取高隐私数据
如果你想看目录结构和常用命令，再看 examples/knowledge-base.md。
这个仓库不强依赖 Codex 才能运行。
但它的结构很适合交给 Codex 这类 AI 编程助手继续安装、校验和修改。
如果你想把安装和首跑交给 AI 助手，可以直接把下面这段发给它：
请帮我安装并验证 create-double-skill：
1. 安装 requirements.txt 里的依赖
2. 运行 python scripts/validate_repo.py
3. 运行 python -m unittest tests/test_double_builder.py -v
4. 如果检查都通过，直接帮我用 start 命令走通一次 work 或 self-dialogue 的第一次生成
5. 如果有报错，请直接修复，或者明确告诉我卡在哪里
python scripts/validate_repo.py
python -m unittest tests/test_double_builder.py -v