1、Skill简介 ：
trae-user-distiller可以一键蒸馏TRAE社区的用户，搜集话题和发帖内容，自我总结和梳理，输出对应的Skill，用来模仿复刻该用户的言行举止！
2、使用场景 ：
当你找到一位大佬，但是你又不想挨个翻看他的话题学习知识，那么你可以用trae-user-distiller蒸馏他，直接与"他"对话求教！
3、创作过程 ：
整体的Skill创建分为多轮优化，因为涉及爬取用户的话题和帖子，将会使用Python脚本辅助，所以需要多轮控制尺度问题！
提示词
skill-creator 在当前项目文件夹中开发一个新的用户蒸馏技能，该技能需实现以下功能：从指定论坛 https://forum.trae.cn/ 中提取目标用户的历史数据，包括所有已发送的话题和帖子内容；允许使用者通过"技能+论坛用户名"的方式触发创建新的个性化技能，该个性化技能输出的新skill默认命名格式为"TRAE-用户名"；新创建的技能应包含被蒸馏用户的完整历史对话数据，并在使用者与其交互时，能够模仿被蒸馏用户的语言风格、逻辑思维方式和性格特点进行回应。实现过程中需确保数据提取的完整性、对话模仿的准确性以及用户体验的流畅性。最终输出的文件为标准的skill.md文档+辅助内容，不要输出.skill文件格式
二次开发涉及补充与优化整体Skill
| 优先级 | 问题 | 影响 |
|---|---|---|
| P0 | 使用 Discourse API 替代正则解析 | 数据提取从几乎不可用变为可靠 |
| P0 | 空数据时生成无效 SKILL.md | 产生误导性输出 |
| P1 | 中文分词缺失 | 风格分析对中文用户无效 |
| P1 | requests 不可用时静默使用假数据 | 用户被假数据欺骗 |
| P1 | 关键字段始终为空（created_at, reply_count, topic_url 等） | 数据不完整 |
| P2 | 正式度/表达风格分析维度不足 | 人格模拟精度低 |
| P2 | 异常处理笼统、缺少重试 | 健壮性差 |
| P2 | description 过长、系统提示词放在代码块中 | SKILL.md 质量不佳 |
| P3 | HTML 实体解码不完整、标签移除粘连 | 文本清洗质量 |
| P3 | 输入验证缺失 | 边界情况下出错 |
4、使用步骤：
- 安装该Skill
- 与大模型对话进行调用，并且告知你想蒸馏的TRAE论坛用户名
- 等待输出完成后会交付一份新的用户Skill
- 使用蒸馏出的用户Skill进行对话即可！
5、效果展示：
蒸馏数据成功，安装trae-jasonshane这个skill
由于SOLO过于智能，每次和它聊天都启动联网解决了，所以我这边只能TRAE IDE自建智能体关闭联网强行让它使用蒸馏出的人格回答问题
整体来说还可以！
6、Skill 链接：
豆包云盘： trae-user-distiller.zip - 云盘：链接
Github链接： trae-user-distiller
7、总结与思考：
这个Skill是一个特殊类型的Skill，它需要蒸馏用户数据从而形成一个新的Skill来使用，类似女娲.skill系统，不过是只针对TRAE论坛用户，但是在实施过程中也确实没有考虑全面，造成部分数据的收集触发比较麻烦，将在后续进行迭代优化！
希望有蒸馏经验的朋友给予一定的建议，或者共创！
