开源项目尝试用「专家技能文件」让 AI Agent 扮演职业角色

GitHub 上出现了一个名为「Domain experts」的开源项目，目标是把各行业资深从业者的真实思维方式、决策框架和常见盲点整理成结构化文件，供 AI Agent 加载使用，让模型在执行任务时能「像那位专家一样思考」，而不是停留在通用助手的浅层模仿。

项目动机与思路

大语言模型驱动的 Agent 本质上是「通才」。当用户要求它「以 CFO 的视角看这份报表」或「按资深后端工程师的标准审核代码」时，模型往往只能输出通用框架化的建议。项目作者认为，造成这一问题的根源是缺乏对真实从业者心智模型的提炼，于是决定以众包方式把各职业的 reasoning 过程沉淀下来。

每个职业对应一份自包含的「技能文件」，路径为 roles/<role-slug>/SKILL.md。文件结构遵循统一的 TEMPLATE 模板，涵盖身份定位、第一性原理、思维模型、决策框架、工具与方法、沟通风格、常见失败模式以及参考来源等模块，强调「真实专家怎么想、怎么决定」，刻意避免招聘 JD 式的内容堆砌。

使用方式与适配范围

文件头部包含标准的 frontmatter（name、description 等），可被支持技能/工具风格的 Agent 框架（例如 Claude Code 的 Skill 工具）自动匹配到合适任务，文件正文则是该角色具体的推理上下文。使用者只需在系统提示或技能调用中指向对应路径即可生效。

目前已落地的角色包括：

后端软件工程师
产品经理
财务分析师
UX 设计师
合同 / 商事律师
营销策略师
B2B 销售经理
数据科学家
HR / 员工管理
DevOps / SRE
客户成功经理
会计 / 财务控制
技术招聘官
临床医师（临床推理）

路线图与社区参与

项目提供 ROADMAP 文件作为总待办清单，目标是把美国 O*NET 体系中的 1,016 个职业全部覆盖，并按类别分组、随起草进度逐项勾选，方便贡献者快速找到尚未填写的角色，而非随机猜测缺口。

参与方式上，任何人都可以提交 PR 新增或改进角色，模板与规范见 CONTRIBUTING.md；项目明确欢迎拥有相关真实经验的从业者参与，并建议在 PR 描述中主动说明自身的从业背景，以提升内容质量。

许可证

项目以 MIT 协议开源（详见 LICENSE 文件），允许自由使用、修改与再分发。