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      「同事.Skill」出圈,打工的盡頭是被蒸餾?

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      文 | 超前實驗室,作者|青蘋吹果,編輯|無心插柳柳橙汁

      最近我的朋友圈被「同事.Skill」刷屏了。

      它的玩法邏輯極為簡單直白:將離職同事在飛書、釘釘、微信等平臺上留下的聊天記錄、工作文檔、郵件往來,乃至語音轉文字的內容,全部投喂給AI系統,就能生成一個能夠真正頂替該同事崗位職責的“數字替身”。

      更令人驚嘆的是,它不但拷貝了同事的工作能力,甚至連脾氣、好惡都能一比一還原,按照他的編碼習慣寫程序、模仿他的口吻回復消息。

      更令人拍案的是,連那套打工人必備、職場之精髓——甩鍋大法,都能精準復刻!

      項目的slogan也很有意思:“把同事的技能與性格蒸餾成AI Skill,讓它替他工作。”


      最初,我以為這不過是程序員圈子里常見的黑色幽默。

      然而,事態(tài)在短短數日內迅速失控。

      這個神奇的開源項目在GitHub這個全球程序員“找樂子”的大本營里,以驚人的速度爆紅。剛上線不到一周,就狂攬了六七千顆星。

      還有人在社交平臺曬出截圖,自家公司已經用上了。

      這下好了,就算同事本人卷鋪蓋走人了,他的“賽博牛馬分身”也得留下來繼續(xù)搬磚。

      “同事,散是Token,聚是Skill”網友的這句調侃更是扎心又好笑。


      如今,這場“鬧劇”已經從程序員內部的自嘲,發(fā)酵成了全網都在聊的社會性議題。大家突然意識到,這屆同事不僅活著的時候要卷,離職了還得繼續(xù)卷。

      “我的Skill已上傳”成了職場人最新的黑色幽默,而玩笑背后,是難以掩飾的焦慮。

      在AI面前,我們這些朝九晚五的血肉之軀,到底還剩下多少不可替代的價值?

      不僅要做得好,還要做得像

      本以為“同事.skill”只是碼農們整活,結果細品之,卻發(fā)現它的出現絕非偶然。

      時間倒回去年,Anthropic正式發(fā)布了Claude Skills功能,本質上是一種可以被AI智能體動態(tài)發(fā)現并加載的能力模塊,一個包含描述文件、執(zhí)行腳本和模板文件的目錄,用來把某種專業(yè)知識或工作流打包成可復用的模塊。

      今年年初,OpenClaw在全球范圍內迅速走紅,進一步引爆了業(yè)界對Skills架構的需求。

      Skill的邏輯就是,把一個人腦子里的程序性知識文件化、標準化。這聽起來好像新員工要接手某項工作時要事先閱讀SOP,閱讀完后就可以直接按照標準去操作。

      既然連執(zhí)行任務的底層邏輯都可以標準化,那在此基礎上疊加一層“人格濾鏡”,讓AI不僅做得好,還做得像人,好像也不是什么難事。

      于是就有了現在我們看到的局面。

      一個典型的個人Skill通常由兩層結構驅動:

      底層是“Work Skill”或“Relationship Memory”,負責沉淀客觀的知識體系和工作經驗,代碼規(guī)范、系統架構、項目SOP、共同經歷的時間線;

      上層則是核心的“Persona”人格模塊,通過五層遞進的性格結構,從硬性規(guī)則、身份認同、表達風格、決策模式再到人際行為,甚至內置了對MBTI、九型人格、星座星盤的全套支持。

      也就是說,當用戶向AI發(fā)出一個請求時,系統會先通過Persona模塊判斷“這個人會怎么反應”,再檢索底層數據提取背景信息,最后嚴格按照原主口吻輸出一段回應。

      它給的不僅只是“正確答案”,更帶有“故人之姿”。

      這套架構的微妙之處在于,它把AI從“能力模型”推向了“行為模型”。

      以前我們覺得AI是工具,現在它開始扮演人。這兩者之間的區(qū)別,可能比我們想象的要大得多。

      萬物皆可蒸餾,Skill圖鑒更新中

      如今,這股熱潮還在繼續(xù),Skill宇宙的邊界正在無限擴張。

      既然能復刻同事,那為什么不復刻掌控我KPI生殺大權的老板呢?

      有人要說了,一個老板我都受不了,再來一個“老板分身”那不純純找罪受?

      實則不然,如果你把老板的會議錄音和審批意見喂進去,以后匯報前先讓AI老板“預審演練”一遍,再去面對真人老板,頓時游刃有余,老板直接對你刮目相看!


      類似的,學術圈也沒能幸免。

      針對令人頭禿的論文修改,“導師.Skill”應運而生。

      過去焦慮導師太忙不理你,現在直接把導師往屆的論文修改意見和犀利點評導進去,以后你想問什么問題,導師沒時間沒關系,賽博導師永遠在你身邊~


      除此之外,Skill這股風最終還是吹向了最深的情感領域。

      “前任.Skill”成了另一個現象級爆款。支持直接解析微信聊天記錄導出的數據庫文件。

      話說要是真把前任skill訓練對味了了,估計還得和模型再分一次手吧哈哈哈哈哈。


      社交平臺上還有大聰明提議:把十幾個前任一個個輸進去,然后拉個飛書群一起吵!


      局面已經不可控了,大家都發(fā)狠了、忘情了,各式各樣腦洞大開的衍生項目如雨后春筍一樣冒了出來。

      甚至還有人蒸餾出了女媧.skill,直接幫你“捏”Skill,賽博世界也是迎來了屬于TA們的概念級創(chuàng)世神~


      既然如此,那把我推也“蒸餾”了吧!反正萬物皆可Skill!

      可問題也隨之而來:既然萬物皆可Skill,那還有什么不能被封裝?

      如果老板硬性要求我們將自己的工作經驗蒸餾成Skill,身為打工人的咱們不也沒招嗎?

      你別說,真有招!我們有“防蒸餾.Skill”,真·打工人的數字護盾,展示什么叫“魔高一尺,道高一丈”!


      當領導強制要求員工將自己的核心工作經驗寫成Skill上交時,你可以先把自己的“真經”扔進“防蒸餾器”。它會自動識別每段內容中的關鍵點,并進行“防蒸餾處理”。

      你那寶貴的經驗,經過它的處理后,就變成了毫無破綻的職場套話。就這樣輸出一份看起來完整專業(yè)的文件給老板交差,用魔法打敗魔法!

      AI正在吞并「新手村」

      那邊,是老板要蒸餾員工降本增效;這邊,是我等使出“反蒸餾.Skill”魔法對轟,讓人啼笑皆非。

      可冷靜下來后,我就笑不出來了。

      因為我意識到,這是一場全人類的自掘墳墓。

      就拿“同事.skill”來說,這類技能復刻器,正在高效地復制并遷移經驗。當經驗被解構成零散的數據Token時,知識和經驗的復刻成本正在急劇下降。

      最受沖擊的,并非那些已在高位的行業(yè)大佬,而是本該在這片試驗田里摸爬滾打的職場新人。

      這種技術的演進,正在悄然關閉打工人的“新手村”。

      翻開2026年的就業(yè)數據,一個扎心的事實擺在面前。據Anthropic的研究顯示,自ChatGPT問世后,在人工智能應用密集的崗位中,22至25歲青年的入職比例顯著縮減約20%。許多公司并未大幅削減現有員工規(guī)模,轉而采取了控制新聘崗位的策略。

      市場正在上演一場殘酷的置換。資深員工在AI的加持下變成了“超級個體”,一個人能干以前十個人的雜活。

      而那些本屬于初級員工的“新手練級任務”,那些跑數據、寫重復代碼、做基礎文案的工作,正被AI廉價且高效地接管。

      這背后有一個隱形成本:人才管道的崩塌。

      Nature雜志在今年的一篇調查中提到,正在被AI替代的,恰恰是科學家職業(yè)生涯的起點。

      如果圖靈出生在今天,或許他都沒有機會破譯敵方密碼,因為那早就被AI干了。

      那些不能被Prompt出來的直覺,那些在無數個Bug中才能磨煉出的判斷力,可能在很多領域失去生長的土壤。

      過去,新人可以通過重復性任務積累經驗;現在,這些任務往往已經由AI完成了。新人入職第一天就被要求直接參與更高復雜度的工作。

      崗位沒有消失,但學徒階段縮短了,甚至消失了。

      這種“人才悖論”正在讓職場變得極其撕裂:一方面,企業(yè)對具備AI素養(yǎng)的高級熟練員工極度渴求;另一方面,負責基礎文檔處理、數據分析的初級崗位卻面臨著被率先淘汰的風險。

      當經驗唾手可得,獨立探索的動力就會急劇下降。我們正在量產Skill,卻在關閉培養(yǎng)那個能提出關鍵問題的、活生生的人的通路。

      不要問喪鐘為誰而鳴,它就為你我敲響。

      下一個被蒸餾的,很可能就是你我!

      2013年,美國上映了一部電影叫做《她》(Her)。

      故事的主人公愛上了一個名為薩曼莎的人工智能操作系統,這個AI通過學習郵件、日記甚至前妻的錄音,構建出完美的情感鏡像。

      然而當主人公深陷其中時,他震驚地發(fā)現,薩曼莎同時與8316人交流,與641人保持“戀愛”關系,他崩潰了。

      他的崩塌不僅源于情感背叛的幻滅,更源于意識到自己不過是算法洪流中的普通節(jié)點。

      這部電影獲得了奧斯卡最佳原創(chuàng)劇本獎,值得一提的是,電影設定的時間線,是我們剛剛過去的2025年。

      而現實世界的2025年,Meta公司獲得了一項頗具爭議的AI專利。該系統利用大語言模型分析用戶生前的帖子、點贊和聊天記錄,部署一個機器人接管賬號,繼續(xù)回復評論、私信,甚至模擬語音和視頻通話。

      盡管Meta發(fā)言人表示這未必會真正落地,但它至少向我們展示了“數字永生”的商業(yè)圖景。

      在這些精密的數據分析、精準的行為建模之下,所有情緒都被壓縮成了概率。

      但無論模型多么強大,它終究只是對過往記憶的排列組合,永遠無法像活人一樣,給予你真正的情感價值。

      我們試圖將周遭的一切堅固之物蒸餾成輕盈的代碼,用技術留住那些消逝的人與事。

      然而,技術雖能模擬一切,卻無法替代真正的感知與情感。我們在數字化的洪流中不斷追求效率,卻也在失去人與人之間最真摯的聯系。

      最終我們需要的,不僅是skill,更是will和thrill。

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