发布日期：2026-04-06 23:39 点击次数：66
被毕业的共事其实并莫得消释，他们仅仅被蒸馏成了 Token，换成另一种模式追随你。
最近一个「共事.skill 」的叫 GitHub 名堂火了。项盘算推算 slogan 写得很柔软：「将冰冷的判袂化为缓和的 Skill，接待加入赛博长生。」
https://github.com/titanwings/colleague-skill
操作也很浅薄：把去职共事的飞书音信、钉钉文档、邮件、截图喂进去，AI 就能生成一个「确切能替他职责」的 skill。用他的技巧轨范写代码，用他的口吻回答问题，致使知说念他什么时候会甩锅。
紧接着，前任 skill、雇主 skill、导师 skill、父母 skill、暗恋对象 skill、长生 skill 接连冒出来。#共事被真金不怕火葬了# #赛博长生# 冲上热搜。
照旧有东说念主贴出截图：「你好，我是已去职职工（王明）的数字分身，你不错向我发问。」
网友辣评：共事，散是 Token，聚是 skill。
看起来是又是一次概述玩梗，但笑着笑着，我发现很快就笑不出来了。
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skills 怎样成了牛马的素质索要器
共事.skill 的 README 里有一排小字：「原材料质料决定 skill 质料：聊天纪录 + 长文档仅手动描述。提议优先集会：他主动写的长文决议类回答平方音信。」
也即是说，你的专科常识、判断逻辑、处理边际情况的直观，这些组成你不可替代性的东西，恰正是最容易被索要和蒸馏的东西。
APPAO 之前曾报说念，硅谷的应酬媒体和技巧论坛上，有一个反复出现的叙事：被裁的职工发现，我方此前被要求系统性地纪录职责经由、决议逻辑和操作轨范，经管层称之为「常识经管」或「经由优化」，而这些文档最终被用于训诫 AI 系统。部分团队在使用 AI 器用大幅提高了坐褥成果之后，整组被撤回。
亚马逊三年间砍掉跨越 57000 个企业职位，CEO Andy Jassy 公开表态：企业职工会合手续减少，但 AI 带来的成果提高是值得的。与此同期，AI 扶植写出来的设施开动把系统搞崩。前年 12 月亚马逊里面的 AI 编程助手自行决定「删除并重建总共这个词环境」，导致 AWS 区域性宕机 13 小时。
一边裁东说念主，一边 AI 把系统搞崩，然后让剩下的东说念主去兜底。东说念主类把决议权交给 AI，AI 不承担后果，后果回到东说念主类头上，但其时候能兜底的东说念主照旧被裁掉了。
透顶闭环了。
共事.skill 背后实质上即是一种集体创伤的自嘲式抒发。因为「共事.skill」干的事，跟那些大厂经管层要求职工「系统性纪录职责经由」的逻辑，一模一样。只不外大厂是从上至下的「常识经管」，开源社区是从下到上的「赛博整活」。
同归殊涂：把东说念主的素质、判断、习尚蒸馏成数据，然后东说念主就不错被丢弃。
就像阑夕说的，前几年还有设施员出见地说不错在代码里「埋雷」，多层嵌套、不写正式、特意加入只须我方才懂的触发要求，加多别东说念主的接办资本，算作念一种防裁人手段。
AI 来了之后这招也不灵了。多层嵌套？AI 给你断绝。不写正式？AI 给你补上。只须你懂的触发要求？AI 跑一遍测试就能找出来，无非即是多烧一些 Token 嘛。
万物都可 skill 化。
有网友致使整出了「反蒸馏 skill」（anti-distill）：公司让你写 skill？跑一遍，交差用。中枢常识留给我方。把你写好的 skill 文献扔进来，输出一份看起来完整专科、实质上中枢常识已被抽掉的「清洗版」。同期生成一份私东说念主备份，纪录总共被抽掉的中枢常识，这才是你确切的管事钞票。
https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.
非论这些反击是否有用，有个更根底的问题被忽略了，这些被 skill 化的岗亭，正本是好多职场新东说念主的练级区。
你喂养的 AI，正在吃掉你的改日
工业转换期间，卢德通顺者砸毁纺织机，但至少纺织机不是由纺织工东说念主我方设想的。2026 年的打工东说念主，却不得不亲手训诫出阿谁要替代我方的器用。
这还不是这事最烦燥的地方。
Nature 本年采访了 48 位不同学科的科学家，问 AI 正在防止哪些科学岗亭。谜底出东说念主料思地一致：正在被替代的是写代码、跑模子、作念数据分析，这些也曾是考虑生和低级考虑东说念主员的平方职责。Stanford 计较生物学家 Brian Hie 说得直白：现实室专门雇来写代码的考虑设施员？「这个岗亭刻下照旧落后了。」
AI 最能替代的，恰正是科学家管事糊口的来源。
Anthropic 的推崇指向并吞个论断：自 ChatGPT 发布以来，22 至 25 岁年青东说念主在 AI 高透露管事中的办事率下跌了近 20%。企业莫得解雇老职工，仅仅不再招新东说念主了。资深职工有 AI 加合手形成超等个体，低级职事业念的那些「杂活」，AI 更快更低廉还不需要五险一金。
企业的算盘打得很精，畴昔培养一个新东说念主，年薪 15 万培训 2 年才能独处自主。刻下给老职工配个 AI 器用，年费几千块，成果坐窝翻倍。怎样选？了然于目。
培养一个新东说念主要两年，给老职工配个 AI 只须两小时。好多年青东说念主的职场就这样关上了，开云官方app致使不职场东说念主的 KPI，都开动要和 Token 破钞量挂钩了。
UT Austin 计较生物学家 Claus Wilke 说：「可能短期内每一块钱的预算不错有更多的产出，但代价是东说念主才管说念的坍塌和遥远零落。」
省了一个考虑生的工资，但可能毁了一个改日的 Hinton。
1986 年的 Hinton 在作念什么？写代码，跑现实，调参数。他作念的每一件事，都是今天被列为「正在被替代」的任务。若是他生在今天，可能连进现实室的契机都莫得。
AI 替代的不是 Hinton，AI 替代的是 Hinton 成为 Hinton 之前的阿谁东说念主。
这事不啻发生在科研限制，这即是 skill 化的隐性代价。
每一个被 skill 化的岗亭，名义上是成果的提高，实质上是一条管事旅途的关闭。每一个「共事.skill」的降生，都意味着某个岗亭上不再需要一个真东说念主去犯错、去试探、去积蓄那些 AI 索要不走的直观。
当东说念主生 skill 化，你还剩下什么
雇主 skill 帮你搪塞雇主，共事 skill 帮你处理共事关联，前任 skill 帮你保存记忆，暗恋对象 skill 帮你模拟互动。长生 skill 帮你赓续存在。
你有 20 个 skill，掩盖了生活中的每一种关联和场景，问题来了：要怎样经管这些 skill。
于是你需要一个「skill 经管 skill」来帮你休养。然后你需要一个「决议 skill」来判断要不要听「skill 经管 skill」的提议。然后你需要一个「元决议 skill」来决定要不要听「决议 skill」的提议。
当你把总共这个词东说念主生都 skill 化，你以为在用器用，实质上在喂养一个越来越浩大的系统，而这个系统运转的盘算推算，是让你本东说念主变得越来越无谓要。
是我在用 skill，照旧 skill 在用我？
有东说念主可能说，这不即是成果器用的进化吗？从 Excel 到 ERP 到 AI skill，器用越来越强，东说念主越来越疏漏，有什么不好？
关节在于一个临界点。Excel 不会替你作念判断，ERP 不会替你作念决议，但 skill 会。
当你用雇主 skill 搪塞雇主三个月，你作念决定前的第一响应，会从「我合计」形成「skill 怎样说」。当你用共事 skill 处理互助半年，某天有东说念主跟你说「你最近言语怎样这样像 AI」，你才发现我方的抒发方式照旧被 skill 模式化了。
你莫得形成更好的我方，你形成了 skill 的彭胀结尾。
器用和 skill 的永别就在这里，器用放大你的才气，但才气照旧你的。skill 替代你的才气，你只剩下一个按下发送键的手指。
谁来提 issue
skill 化竟然代表了 AI 先进坐褥力的场地，这小数莫得东说念主能否定，也莫得必要否定。
把重叠性的、可要领化的职责外包给 AI，让东说念主有更多时辰作念更有价值的事。从蒸汽机到互联网，每一次技巧转换都解雇雷同的逻辑。
skill 不是大水猛兽，问题是咱们对 skill 的魄力。
当一切都不错被 skill 化的时候，那些「不可被 skill 化」的才气，还有契机被培养出来吗？
你需要先作念那些 AI 能作念的事，才能学会那些 AI 作念不了的事。考虑生要先跑数据才能学会发问，低级工程师要先写 CRUD 才能相识架构，实习生要先作念杂活才能设置判断力。这些初学级的职责，恰正是 AI 首先拿走的。
门票消释了，练级区关闭了，但最终 Boss 还在那里。
「共事.skill」的 README 临了有一句话：「若是有 bug 请多多提 issue。」
一个由东说念主的素质蒸馏而成的 skill，虽然会有 bug。问题是，当总共的东说念主都形成了 skill，谁来提 issue？
当年阿谁在现实室里写代码跑数据的年青东说念主，正是因为亲手踩过宽广个 bug，才能在三十年后看见别东说念主看不见的东西。那些直观不可被 prompt 出来，也不可被 fine-tune 出来。
咱们正在量产 skill，却在关闭培养提 issue 的东说念主的通说念。
skill 不错复制素质，但复制不了阿谁在宽广次失败中学会发问的东说念主。
也许有一天，咱们会发现我方领有了一万个无缺运行的 skill，却找不到一个能指出 skill 那儿不合的东说念主。
网友梗图.
到其时候开云app，被蒸馏成 Token 、真金不怕火葬成 skill的，就不仅仅去职的共事了。
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