create-senpai

create-senpai skill 概覽

create-senpai skill 實際上會做什麼

create-senpai 是給 Claude Code 用的 meta-skill，能把一位已離開實驗室的學長／前輩所留下的痕跡，整理成可重複使用的 AI skill。實際上，它會吃進聊天匯出、會議筆記、截圖、照片，以及你自己的補充描述，然後產出可隨時間持續更新的結構化 persona 與群體記憶。它要解決的不是一般的角色扮演，而是替內部實驗室流程、會議與共享脈絡，建立一位可反覆使用、帶有「senpai 風格」的協作者。

哪些人適合安裝 create-senpai

這個 create-senpai skill 最適合已經在用 Claude Code，且願意在本機整理來源素材的團隊。對實驗室、學生團隊，或想保留專案典故、批判習慣與帶人風格的小型技術團隊特別有用。如果你只想要一個一次性的角色 prompt，這個 repo 很可能比你實際需要的更重。

為什麼它和一般 prompt 不一樣

它最關鍵的差異在於結構設計。這個 repo 把事實記憶和行為 persona 分開處理，內建 WeChat、QQ、社群文字與照片 metadata 的 parser，也支援修正與版本演進，而不是把第一次輸出當成定稿。對 Skill Authoring 來說，這讓 create-senpai 比一段手寫長 prompt 更容易維護，尤其當你想調整語氣、又不想丟掉既有事實脈絡時更明顯。

如何使用 create-senpai skill

安裝情境與相依需求

這個 repository 是為 Claude Code 的 skill 目錄設計的，並且優先推薦安裝在專案本地。實際的 create-senpai 安裝方式如下：

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/zhanghaichao520/senpai-skill.git .claude/skills/create-senpai

Repo 也有文件說明全域安裝位置：~/.claude/skills/create-senpai。可選的 Python 相依套件來自 requirements.txt；目前主要是 Pillow，用來從照片擷取 EXIF。如果你不打算分析群體合照或白板照片，可以先略過不裝。

create-senpai 需要哪些輸入，效果才會好

這個 skill 可以只靠一個暱稱起步，但輸出品質非常依賴證據素材。效果最好的輸入，依序是：匯出的聊天紀錄、會議筆記或 issue comments，其次是照片／截圖，最後才是你主觀的描述。Repo 在 prompts/intake.md 裡的 prompt 流程有寫出最低限度的 intake：別名、實驗室角色／背景，以及 persona 草稿。更理想的輸入會像是：「2022 rebuttal week 的 WeChat 匯出、3 份會議筆記、2 張 issue comments 截圖，再加一句他平常怎麼批 slide。」這樣 create-senpai 才有足夠材料，把反覆出現的事實和說話風格拆開來看。

如何更有效地 prompt create-senpai

真正使用 create-senpai 時，不要只停在「幫我做一個 senpai skill」。你要一併提供目標、來源和預期用途。更好的請求會像：

• “/create-senpai gpu-bro from these WeChat logs and two meeting notes; emphasize how he reviews experiments and responds to broken environments.”
• “Create a senpai skill from this QQ export plus my corrections: he is sarcastic, but always ends with concrete TODOs.”

之所以這樣更有效，是因為這個 repo 的核心是抽取與合併，不是自由發揮地憑空編造。如果你在意還原度，請明確標示哪些是你不太確定的記憶，哪些是有明確依據的證據。

先看哪些檔案，以及建議的操作流程

先從 SKILL.md 開始，看觸發詞、可用工具與指令預期。接著看 INSTALL.md 確認環境前提、README_EN.md 了解預期 workflow，再讀 docs/PRD.md 掌握雙層架構。之後再檢查 prompts/intake.md、prompts/memory_builder.md、prompts/persona_builder.md 與 prompts/correction_handler.md。如果你打算餵的是匯出的聊天紀錄，而不是手動整理摘要，那 tools/ 裡的工具鏈就很重要。

建議流程如下：

1. 先把 skill 安裝進 Claude Code。
2. 準備一批高訊號的來源素材。
3. 用清楚的 alias 執行 create-senpai。
4. 檢查產出的 memory／persona 拆分是否合理。
5. 在更大範圍使用前，立刻先套用修正。
6. 後續新增素材時，走 update flow 持續補強，不要每次都從零重建。

create-senpai skill 常見問題

create-senpai 會比一般 persona prompt 更好嗎？

通常會，如果你的需求是可持續使用與可修訂。一般 prompt 可以很快模仿語氣，但當你需要有來源依據的記憶、可處理修正的流程，以及可版本化演進時，create-senpai 的用法會更合適。代價是前期設定時間較長：你得先整理素材，並安裝到支援的 skill 環境裡。

這對新手友善嗎？

算是中等。概念本身不難，但 create-senpai 的使用說明預設你能把檔案放進 Claude Code 的 skill 目錄，必要時也能安裝可選的 Python 相依套件。新手還是能上手，但建議第一天先用純文字輸入，不要一開始就碰 parser 比較重的資料匯入流程。

什麼情況下不適合用 create-senpai skill？

如果你要的是一般聊天機器人人設、手上沒有足夠來源素材，或根本沒在用 Claude Code／相容的 skill 環境，就不建議用這個 create-senpai skill。如果你的目標是面向公開用戶的 assistant，而不是一位團隊內部看得出來、帶有團隊記憶的協作者，它也不是很合適。

如何改善 create-senpai skill 的效果

給 create-senpai 更豐富、也更乾淨的來源素材

想最快提升品質，重點是更好的證據，不是多加幾個形容詞。聊天紀錄會透露節奏與慣用語；會議筆記能看出判斷模式；截圖與照片則能補上時間線錨點。如果輸入很雜，先按來源和日期做簡單標記。哪怕只是像「private chat, 2023 spring, debugging-heavy」這樣的註記，都能幫 create-senpai skill 分辨哪些是穩定行為，哪些只是單次情境。

提早修正常見失敗模式

常見問題通常是：聲音太泛、語氣對了但事實錯了，或是把尖銳感放大了，卻沒有保留原本有幫助的收尾建議。Repo 在 prompts/correction_handler.md 已經提供修正路徑，越早用越好。有效的修正要具體，例如：「他不會一開始先嘲諷；他會先要 logs，再批方法有問題。」這種修法，比起單純說「讓他更準確」更能更新行為表現。

不要重建，先在第一版之後持續迭代

把第一版輸出當成校準，不要當成終點。這個 repo 支援 update／evolution 模式，而這正是 create-senpai 在 Skill Authoring 上比靜態 prompt 更有價值的地方。每次只新增一批證據，檢查變動的是 memory 還是 persona，並把主觀修正和事實補充分開處理。小幅、可追溯的修訂，通常比第一次就把所有東西全丟進去，更能做出可信的結果。