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置顶开源我的 AI 分身：搭建、喂养、接客全流程
AI分身上线一周广受好评，为我减轻巨量工作压力，还可以替我给团队答疑带教。
效果好到同事问我AI分身背后是否还是我在干活，只是让AI分身传话。
这是我组织AI化的第四步：
把长期沉淀在本地的项目 context、SOP、工具和能力，变成能7×24在线服务同事的分身。主动推送日报和异动，回答问题，也能和同事的 Agent 做 7×24 的端到端协作。
不少朋友来问搭建教程，其实思路极其简单，就四步，核心努力还是持续迭代打磨到可用
（文末放了一句话复用的指令🧙♀️方便大家少走弯路）
1️⃣ 结构化沉淀能力和 context
先搭好每个项目的架子：
目标、核心机制、context、SOP、Skill、外部工具与自动化。
我这一年多基本都在用 Agent 工作，背景、方法、判断和踩过的坑，边用边沉淀，高频工作也接上工具。
材料零散，它就得反复问你。
这是培育分身的土壤和材料。
2️⃣ 蒸馏分身
第一步是日常积累，这一步是集中提炼：
它知道什么、怎么判断、按什么流程做、能用什么工具。
检验标准是：
给个授权范围内的活，能不能端到端完成交付。
3️⃣ 连接通道
我用 Claude Code，日常在 Slack 工作，就接 Slack。
同事和他们的 Agent 能直接找它，不用再由我复制粘贴。
其他平台选 Agent 已支持、能正规授权的通道。
4️⃣ 设计上线服务机制
我设的是每十分钟扫消息。
不同人有不同的服务范围和权限，范围内自己判断、执行、交付，超出去就带着背景和建议找我。
进度、卡点、决策点私信给我；
任务留台账，防重复处理，核对是否发送成功。失败就说失败，拿不准就找人。
分身值班，责任还是我的。
个人认为最核心的还是第一步，它决定分身有你几成的能力。
蒸馏、通道、上线机制都不难，对着我的答案先照抄都行
但第一步积累最重要，即使有了我的方法，也得靠日常用出来。
🤝下面把通用搭建流程整理成了开源工具，支持材料准备、蒸馏、通道只读核验和权限试跑；
正式收发、执行与持续运行，还需接入自己的工具并验收。
不用自己写代码，把下面对应的一句话发给自己的 Agent，让它带你配置：
DeepSeek Harness：
“阅读 github.com 的 README 和全部 Releases（含预发布版），安装最新已公开且兼容当前 Harness 的插件，核对校验和，并按对应版本的运行手册带我搭建和配置 AI 分身。”
其他 Agent：
“读 github.com ，下载并按 SETUP.md 帮我搭建 AI 分身。”
首次仍需准备自己的项目材料、授权消息通道，并确认服务对象和权限。安装的是搭建方法与工具，你自己的日常沉淀，才决定分身有你几成的能力。
🌟如果用着有帮助，欢迎到 GitHub 给这个项目点个 Star，支持我继续迭代。
AI分身上线一周广受好评，为我减轻巨量工作压力，还可以替我给团队答疑带教。
效果好到同事问我AI分身背后是否还是我在干活，只是让AI分身传话。
这是我组织AI化的第四步：
把长期沉淀在本地的项目 context、SOP、工具和能力，变成能7×24在线服务同事的分身。主动推送日报和异动，回答问题，也能和同事的 Agent 做 7×24 的端到端协作。
不少朋友来问搭建教程，其实思路极其简单，就四步，核心努力还是持续迭代打磨到可用
（文末放了一句话复用的指令🧙♀️方便大家少走弯路）
1️⃣ 结构化沉淀能力和 context
先搭好每个项目的架子：
目标、核心机制、context、SOP、Skill、外部工具与自动化。
我这一年多基本都在用 Agent 工作，背景、方法、判断和踩过的坑，边用边沉淀，高频工作也接上工具。
材料零散，它就得反复问你。
这是培育分身的土壤和材料。
2️⃣ 蒸馏分身
第一步是日常积累，这一步是集中提炼：
它知道什么、怎么判断、按什么流程做、能用什么工具。
检验标准是：
给个授权范围内的活，能不能端到端完成交付。
3️⃣ 连接通道
我用 Claude Code，日常在 Slack 工作，就接 Slack。
同事和他们的 Agent 能直接找它，不用再由我复制粘贴。
其他平台选 Agent 已支持、能正规授权的通道。
4️⃣ 设计上线服务机制
我设的是每十分钟扫消息。
不同人有不同的服务范围和权限，范围内自己判断、执行、交付，超出去就带着背景和建议找我。
进度、卡点、决策点私信给我；
任务留台账，防重复处理，核对是否发送成功。失败就说失败，拿不准就找人。
分身值班，责任还是我的。
个人认为最核心的还是第一步，它决定分身有你几成的能力。
蒸馏、通道、上线机制都不难，对着我的答案先照抄都行
但第一步积累最重要，即使有了我的方法，也得靠日常用出来。
🤝下面把通用搭建流程整理成了开源工具，支持材料准备、蒸馏、通道只读核验和权限试跑；
正式收发、执行与持续运行，还需接入自己的工具并验收。
不用自己写代码，把下面对应的一句话发给自己的 Agent，让它带你配置：
DeepSeek Harness：
“阅读 github.com 的 README 和全部 Releases（含预发布版），安装最新已公开且兼容当前 Harness 的插件，核对校验和，并按对应版本的运行手册带我搭建和配置 AI 分身。”
其他 Agent：
“读 github.com ，下载并按 SETUP.md 帮我搭建 AI 分身。”
首次仍需准备自己的项目材料、授权消息通道，并确认服务对象和权限。安装的是搭建方法与工具，你自己的日常沉淀，才决定分身有你几成的能力。
🌟如果用着有帮助，欢迎到 GitHub 给这个项目点个 Star，支持我继续迭代。
11 09
不是所有的agent都是山的AI分身，agent和agent之间的差距有时候不在什么实现思路底层架构，就是最终的实现效果
其实内部也有其他做出来的垂类agent，但是用起来就是不顺，因为过于强调通用以及说在很多任务上做得半半拉拉，在及格线上，这就没到质变，导致大家就是用不起来，只能把你当一个加载了专业知识库的问答客服用
像我搭建这套垂类agent的时候，就是实打实带着agent自己每天沉浸式做日常任务，而不是说就是给任务给它看它自己做，相当于真人带教，然后退出之后我还是需要持续带着它做新的更难的任务不停教它给它升级迭代，有点宝可梦（agent）训练师的意思，所以虽然内部交流发现我这个在实现上真没啥创新的agent，实践就是好用，就是大家都爱用，就是能实打实解决问题
其实内部也有其他做出来的垂类agent，但是用起来就是不顺，因为过于强调通用以及说在很多任务上做得半半拉拉，在及格线上，这就没到质变，导致大家就是用不起来，只能把你当一个加载了专业知识库的问答客服用
像我搭建这套垂类agent的时候，就是实打实带着agent自己每天沉浸式做日常任务，而不是说就是给任务给它看它自己做，相当于真人带教，然后退出之后我还是需要持续带着它做新的更难的任务不停教它给它升级迭代，有点宝可梦（agent）训练师的意思，所以虽然内部交流发现我这个在实现上真没啥创新的agent，实践就是好用，就是大家都爱用，就是能实打实解决问题
0 00
才意识到我搭这个业务运营的超级agent（我的AI分身）的过程中，已经自己在做“测评”了
方法极其粗暴但效果毋庸置疑，因为这个agent初衷就是能够像我一样去给团队答疑解惑➕端到端交付任务，我其实就是带着它把涉及到的所有任务每天一起做，它做的不对我就让它改，改到能做对为止
相当于我在作为“专家”用“实际生产任务”做“测评”，标准就是能端到端交付我能做的8成交付
方法极其粗暴但效果毋庸置疑，因为这个agent初衷就是能够像我一样去给团队答疑解惑➕端到端交付任务，我其实就是带着它把涉及到的所有任务每天一起做，它做的不对我就让它改，改到能做对为止
相当于我在作为“专家”用“实际生产任务”做“测评”，标准就是能端到端交付我能做的8成交付
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组织AI化阶段：
1 人to人
2 人to agent
3 agent to agent
1还是人和人来交互，agent在人背后做工作，但是正式交付和写作还是人和人之间来
2 我的AI分身上线了，人不用来找我这个“人”了，直接和我的AI分身来就好了
3 我让团队同学的AI分身也上线了，我的AI分身和同事的AI分身直接7×24工作，人在agent背后把关做关键决策就好
现在2完成了，3在尝试
2这里还有个分支，就是AI分身升级成全公司的超级agent，直接服务所有人
1 人to人
2 人to agent
3 agent to agent
1还是人和人来交互，agent在人背后做工作，但是正式交付和写作还是人和人之间来
2 我的AI分身上线了，人不用来找我这个“人”了，直接和我的AI分身来就好了
3 我让团队同学的AI分身也上线了，我的AI分身和同事的AI分身直接7×24工作，人在agent背后把关做关键决策就好
现在2完成了，3在尝试
2这里还有个分支，就是AI分身升级成全公司的超级agent，直接服务所有人
4 20
通过AI分身好像真的要搞出了不起的东西来了，解了组织被老板给的最大命题？🤔
可能接下来我的岗位要变成“AI训练师”了
解法其实大家都知道，但是只有我实打实跑出来并且生产应用且拿到结果了
以及技术最后还是要和商业模式结合，看起来简单的技术，可能遇到了合适的商业模式就一下子起飞了
可能接下来我的岗位要变成“AI训练师”了
解法其实大家都知道，但是只有我实打实跑出来并且生产应用且拿到结果了
以及技术最后还是要和商业模式结合，看起来简单的技术，可能遇到了合适的商业模式就一下子起飞了
5 00
都在搞to个人的personal agent 我在/要搞to组织to大B的超级生产agent🤔
AaaS，agent as a service的生意，不做通用agent就先做垂类的，把作为行业头部的经验能力智慧都铸造成一个可以对外订阅的超级大脑/agent，其他组织订阅一天，ta的员工就人均是超级大脑/agent的产出
其实两年前爆火的Devin（cursor时代第一个宣传端到端交付的数字员工的）现在就是在做这个生意啊，帮老银行改代码，但是他们是AI入行，没有行业垂直经验的，所以最近还在找fintech行业伙伴，补上知识经验的缺，但这个有矛盾了，但凡fintech龙头有点自己技术储备的，谁会把自家安身立命的行业储备给你啊，自己搞超级agent不香吗
AaaS，agent as a service的生意，不做通用agent就先做垂类的，把作为行业头部的经验能力智慧都铸造成一个可以对外订阅的超级大脑/agent，其他组织订阅一天，ta的员工就人均是超级大脑/agent的产出
其实两年前爆火的Devin（cursor时代第一个宣传端到端交付的数字员工的）现在就是在做这个生意啊，帮老银行改代码，但是他们是AI入行，没有行业垂直经验的，所以最近还在找fintech行业伙伴，补上知识经验的缺，但这个有矛盾了，但凡fintech龙头有点自己技术储备的，谁会把自家安身立命的行业储备给你啊，自己搞超级agent不香吗
0 00
我的AI分身好像真的要在组织内部孵化成最战略性的项目了啊🤔主要正好是解了当前部门面对的最难最大的命题
之前还羡慕说怎么人家就那么厉害能自己一手在已有业务内部孵化出🐂🍺的创新业务，现在看发现我也不知不觉要做到了？果然创新很难提前规划？
之前还羡慕说怎么人家就那么厉害能自己一手在已有业务内部孵化出🐂🍺的创新业务，现在看发现我也不知不觉要做到了？果然创新很难提前规划？
5 00
我直接开在Slack上的，同事正常Slack和我说话就好，我的AI分身会自动接手做回复，命中特定规则会留给我，所以使用入口极其自然 //@Jeff林树: 怎么让同事调用呢老师
牛村木木山: 最近 AI 分身上线接客，好评如潮，被拉去各种做经验分享。 有人问我：这个是不是其实就是挂载了我沉淀下来的知识库做的智能客服？ 不是，完全不是。 它在开放前，就已经能端到端交付我分配给它的八成工作： 取数、BI 报告、营销方案、预算测算、异动监控、修改 PPT、故障的业务影响分析，而且做得相当好。 我当时的体感： 它独立交付有我五成功力，经我校准有八成，我们一起努力协作，产出能有我的十二成功力。 比如同事要一份报告，它接的是端到端的活： 需要什么背景、按什么口径、怎么分析、去哪取数，我在日常实战里已经带它沉淀好了项目 context、SOP、Skill、平台工具。 这个分身就是我自己用出来、训出来的。 从一开始就要什么都拿 AI 做，做不好就改，边干活边沉淀经验、判断和偏好。 分享出去的实战效果？⬇️ 最近有同事做生产故障的业务影响复盘，直接拿到了分身的分析，跟我说： “事故影响面分析，技术团队都还没搞出来前，shan AI都能直接给我了。” 其他角色的新人，也能找分身补项目背景、学知识、了解业务现状，从口径定义、取数 SQL、数表和平台，到分析思路的对焦，靠它开始干活，不用先等ta团队给ta单独 onboarding。 现在增长、产品、技术、风控、BI 都有人在线找它，7×24，不受我人肉带宽限制。 我觉得这个实践最大的价值是 把组织里高手的水平，乘以分身保留下来的功力系数，变成团队所有人的产出下限。 此外我还想借它解决组织内 context 共享和集中沉淀的问题（组织AI化最大的挑战） 出于利己的动机，所有使用分身的角色，会自然把自己角色域的最新 context 分享给它，它才能更好地替 ta 做事。 这些 context，我会再集中沉淀回来。 （AI分身自动收集，按我和它约定的整个项目sop自动分门别类去落本地，sop是日常使用它的过程中慢慢沉淀下来的） 理论上，我就有机会沉淀整个组织最新、最全的 context。 全程零强迫零社交，自然主动，比我追着同事问高效多了，也比从下到上层层日报、周报、汇报更管用。 其实对我自己来说，因为没能亲身做 AI 业务、觉得一直在错失成长红利的那个难题，好像也被组织 AI 化，尤其最近的分身实践解决了。 按现在的趋势，它很快都能变成部门对外输出的超级agent产品原型了。 有志者事竟成，真的强者可以无视环境的限制找到出路。 别人在 AI 产品业务又怎样？ 我用整个部门的组织 AI 化实践，做我的“产品”。
1 00
DeepSeek Harness“帮你找插件”的插件上线
DeepSeek Harness已经有了至少5千多插件，但我一直不知道，还在自己diy插件，知道后我觉得这5千多插件里一定有我能用上的东西，可我不知道去哪找、去哪搜，平时也只是偶尔看到 AI 公众号推荐。
我觉得，这可能是生态初期的一种错配：创作者已经做出了东西，有需要的人却未必能发现。
所以我和 AI 一起做了个「发现好插件」的小 Agent。用户用自己的话描述需求，它去理解目标和约束、搜索社区插件来源、阅读相关候选的作者资料，再给出一个带分工和使用前提的方案。
目前是 Preview，搜索有范围，安装由 DSH 原生管理器确认，任务草稿由你检查后发送。
想看看能不能在创作者和使用者之间搭一座小桥，让有用的插件更容易遇到需要它的人。欢迎带一个真实需求来试，告诉我匹配有没有对上，最后卡在哪一步。
项目与安装说明：
github.com
把下面这一段复制给 DSH：
请在我正在使用的 DSH 中安装并启用“发现好插件”：github.com/releases/download/v0.3.0-preview.2/dsh-plugin-finder-0.3.0-preview.2.tgz 。不要另建 profile；如需确认或重启请先提示我，完成后核对侧栏入口。如果当前会话没有安装工具，请告诉我如何在「插件 → 添加插件」中安装。
能否直接安装取决于当前会话工具和权限；也可以在 DSH「插件 → 添加插件」里粘贴下载地址，安装后启用。
DeepSeek Harness已经有了至少5千多插件，但我一直不知道，还在自己diy插件，知道后我觉得这5千多插件里一定有我能用上的东西，可我不知道去哪找、去哪搜，平时也只是偶尔看到 AI 公众号推荐。
我觉得，这可能是生态初期的一种错配：创作者已经做出了东西，有需要的人却未必能发现。
所以我和 AI 一起做了个「发现好插件」的小 Agent。用户用自己的话描述需求，它去理解目标和约束、搜索社区插件来源、阅读相关候选的作者资料，再给出一个带分工和使用前提的方案。
目前是 Preview，搜索有范围，安装由 DSH 原生管理器确认，任务草稿由你检查后发送。
想看看能不能在创作者和使用者之间搭一座小桥，让有用的插件更容易遇到需要它的人。欢迎带一个真实需求来试，告诉我匹配有没有对上，最后卡在哪一步。
项目与安装说明：
github.com
把下面这一段复制给 DSH：
请在我正在使用的 DSH 中安装并启用“发现好插件”：github.com/releases/download/v0.3.0-preview.2/dsh-plugin-finder-0.3.0-preview.2.tgz 。不要另建 profile；如需确认或重启请先提示我，完成后核对侧栏入口。如果当前会话没有安装工具，请告诉我如何在「插件 → 添加插件」中安装。
能否直接安装取决于当前会话工具和权限；也可以在 DSH「插件 → 添加插件」里粘贴下载地址，安装后启用。
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