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被毕业的同事其实并没有消失，他们只是被蒸馏成了 Token，换成另一种形式陪伴你。<br>
最近一个「同事.skill 」的叫 GitHub 项目火了。项目的 slogan 写得很温情：「将冰冷的离别化为温暖的 Skill，欢迎加入赛博永生。」<br>
操作也很简单：把离职同事的飞书消息、钉钉文档、邮件、截图喂进去，AI 就能生成一个「真正能替他工作」的 skill。<br>
用他的技术规范写代码，用他的语气回答问题，甚至知道他什么时候会甩锅。<br>
紧接着，前任 skill、老板 skill、导师 skill、父母 skill、暗恋对象 skill、永生 skill 接连冒出来。#同事被炼化了# #赛博永生# 冲上热搜。<br>
已经有人贴出「数字分身」截图：「你好，我是已离职员工（王明）的数字分身，你可以向我提问。」<br>
网友辣评：同事，散是 Token，聚是 skill。<br>
看起来又是一次抽象玩梗，但笑着笑着，我发现很快就笑不出来了。<br>
skills 怎么成了牛马的经验提取器<br>
同事.skill 的 README 里有一行小字：「原材料质量决定 skill 质量：聊天记录 + 长文档 > 仅手动描述。建议优先收集：他主动写的长文 > 决策类回复 > 日常消息。」<br>
也就是说，你的专业知识、判断逻辑、处理边缘情况的直觉，这些构成你不可替代性的东西，恰恰是最容易被提取和蒸馏的东西。<br>
APPAO 之前曾报道，硅谷的社交媒体和技术论坛上，有一个反复出现的叙事：<br>
被裁的员工发现，自己此前被要求系统性地记录工作流程、决策逻辑和操作规范，管理层称之为「知识管理」或「流程优化」，而这些文档最终被用于训练 AI 系统。部分团队在使用 AI 工具大幅提升了生产效率之后，整组被裁撤。<br>
亚马逊三年间砍掉超过 57000 个企业职位，CEO Andy Jassy 公开表态：企业员工会持续减少，但 AI 带来的效率提升是值得的。与此同时，AI 辅助写出来的程序开始把系统搞崩。<br>
去年 12 月亚马逊内部的 AI 编程助手自行决定「删除并重建整个环境」，导致 AWS 区域性宕机 13 小时。<br>
一边裁人，一边 AI 把系统搞崩，然后让剩下的人去兜底。人类把决策权交给 AI，AI 不承担后果，后果回到人类头上，但那时候能兜底的人已经被裁掉了。<br>
彻底闭环了。<br>
同事.skill 背后实际上就是一种集体创伤的自嘲式表达。因为「同事.skill」干的事，跟那些大厂管理层要求员工「系统性记录工作流程」的逻辑，一模一样。只不过大厂是自上而下的「知识管理」，开源社区是自下而上的「赛博整活」。<br>
其实都殊途同归：把人的经验、判断、习惯蒸馏成数据，然后人就可以被丢弃。<br>
就像阑夕说的，前几年还有程序员出主意说可以在代码里「埋雷」，多层嵌套、不写注释、故意加入只有自己才懂的触发条件，增加别人的接手成本，当做一种防裁员技巧。<br>
AI 来了之后这招也不灵了。多层嵌套？AI 给你拆开。不写注释？AI 给你补上。只有你懂的触发条件？AI 跑一遍测试就能找出来，无非就是多烧一些 Token 嘛。<br>
万物皆可 skill 化。<br>
有网友甚至整出了「反蒸馏 skill」（anti-distill）：公司让你写 skill？跑一遍，交差用。核心知识留给自己。<br>
把你写好的 skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的「清洗版」。同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识，这才是你真正的职业资产。<br>
不论这些反击是否有效，有个更根本的问题被忽略了，这些被 skill 化的岗位，本来是很多职场新人的练级区。<br>
你喂养的 AI，正在吃掉你的未来<br>
工业革命时期，卢德运动者砸毁纺织机，但至少纺织机不是由纺织工人自己设计的。2026 年的打工人，却不得不亲手训练出那个要替代自己的工具。<br>
这还不是这事最残酷的地方。<br>
Nature 今年采访了 48 位不同学科的科学家，问 AI 正在威胁哪些科学岗位。答案出人意料地一致：正在被替代的是写代码、跑模型、做数据分析，这些曾经是研究生和初级研究人员的日常工作。<br>
AI 最能替代的，恰恰是科学家职业生涯的起点。<br>
Anthropic 的报告指向同一个结论：自 ChatGPT 发布以来，22 至 25 岁年轻人在 AI 高暴露职业中的就业率下降了近 20%。企业没有解雇老员工，只是不再招新人了。资深员工有 AI 加持变成超级个体，初级员工做的那些「杂活」，AI 更快更便宜还不需要五险一金。<br>
企业的算盘打得很精，过去培养一个新人，年薪 15 万培训 2 年才能独当一面。现在给老员工配个 AI 工具，年费几千块，效率立刻翻倍。怎么选？不言而喻。<br>
很多年轻人的职场大门就这么关上了，甚至不职场人的 KPI，都开始要和 Token 消耗量挂钩了。<br>
UT Austin 计算生物学家 Claus Wilke 说：「可能短期内每一块钱的预算可以有更多的产出，但代价是人才管道的崩塌和长期衰退。」<br>
省了一个研究生的工资，但可能毁了一个未来的 Hinton。<br>
1986 年的 Hinton 在做什么？写代码，跑实验，调参数。他做的每一件事，都是今天被列为「正在被替代」的任务。如果他生在今天，可能连进实验室的机会都没有。<br>
AI 替代的不是 Hinton，AI 替代的是 Hinton 成为 Hinton 之前的那个人。<br>
这事不止发生在科研领域，这就是 skill 化的隐性代价。<br>
每一个被 skill 化的岗位，表面上是效率的提升，实际上也是一条职业路径的关闭。每一个「同事.skill」的诞生，都意味着某个岗位上不再需要一个真人去犯错、去试探、去积累那些 AI 提取不走的直觉。<br>
当人生 skill 化，你还剩下什么<br>
老板 skill 帮你应对老板，同事 skill 帮你处理同事关系，前任 skill 帮你保存记忆，暗恋对象 skill 帮你模拟互动，永生 skill 帮你延续存在……<br>
当你有 20 个 skill，覆盖了生活中的每一种关系和场景，问题来了：要怎么管理这些 skill。<br>
于是你需要一个「skill 管理 skill」来帮你调度。然后你需要一个「决策 skill」来判断要不要听「skill 管理 skill」的建议。然后你需要一个「元决策 skill」来决定要不要听「决策 skill」的建议。<br>
当你把整个人生都 skill 化，你以为在用工具，实际上在喂养一个越来越庞大的系统，而这个系统运转的目的，是让你本人变得越来越不必要。<br>
是我在用 skill，还是 skill 在用我？<br>
有人可能说，这不就是效率工具的进化吗？从 Excel 到 ERP 到 AI skill，工具越来越强，人越来越轻松，有什么不好？<br>
关键在于一个临界点。Excel 不会替你做判断，ERP 不会替你做决策，但 skill 会。<br>
当你用老板 skill 应对老板三个月，你做决定前的第一反应，会从「我觉得」变成「skill 怎么说」。当你用同事 skill 处理协作半年，某天有人跟你说「你最近说话怎么这么像 AI」，你才发现自己的表达方式已经被 skill 格式化了。<br>
你没有变成更好的自己，你变成了 skill 的执行终端。<br>
工具和 skill 的区别就在这里，工具放大你的能力，但能力还是你的。skill 替代你的能力，你只剩下一个按下发送键的手指。<br>
谁来提 issue<br>
skill 的确代表了 AI 先进生产力的方向，这一点没有人能否认，也没有必要否认。<br>
把重复性的、可标准化的工作外包给 AI，让人有更多时间做更有价值的事。从蒸汽机到互联网，每一次技术革命都遵循同样的逻辑。<br>
skill 不是洪水猛兽，问题是我们对 skill 的态度。<br>
当一切都可以被 skill 化的时候，那些「不能被 skill 化」的能力，还有机会被培养出来吗？<br>
你需要先做那些 AI 能做的事，才能学会那些 AI 做不了的事。研究生要先跑数据才能学会提问，初级工程师要先写 CRUD 才能理解架构，实习生要先做杂活才能建立判断力。这些入门级的工作，恰恰是 AI 最先拿走的。<br>
门票消失了，练级区关闭了，但最终 Boss 还在那里。<br>
「同事.skill」的 README 最后有一句话：「如果有 bug 请多多提 issue。」<br>
一个由人的经验蒸馏而成的 skill，当然会有 bug。问题是，当所有的人都变成了 skill，谁来提 issue？<br>
当年那个在实验室里写代码跑数据的年轻人，正是因为亲手踩过无数个 bug，才能在三十年后看见别人看不见的东西。那些直觉不能被 prompt 出来，也不能被 fine-tune（微调）出来。<br>
我们正在量产 skill，却在关闭培养提 issue 的人的通道。<br>
skill 可以复制经验，但复制不了那个在无数次失败中学会提问的人。<br>
也许有一天，我们会发现自己拥有了一万个完美运行的 skill，却找不到一个能指出 skill 哪里不对的人。<br>
网友梗图.<br>
到那时候，被蒸馏成 Token 、炼化成 skill的，就不只是离职的同事了。<br>
最后的最后，我其实一直想说：<br>
这不是蒸馏，反而更像倒膜……<br>
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