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标题: 在同事.skill的时代 [打印本页]
作者: 晨枫    时间: 2026-4-10 11:04
标题: 在同事.skill的时代
本帖最后由 晨枫 于 2026-4-9 22:50 编辑 6 ?2 D8 ~5 v5 L5 C0 a8 j
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有一个中国的AI工程师在GitHub上线“同事.skill”项目，使用者只需提供同事的飞书消息、钉钉文档、工作邮件等职场数据作为素材，提取同事的工作技术规范、流程、经验知识，也归纳性格身份、表达风格、决策模式，人际行为。在理论上，可以用这个AI智能体创造出跟同事拥有相同工作逻辑思维乃至说法方式的“数字同事”，能以标准化流程执行任务，例如搜索网页做研究、撰写财报摘要等。
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, r! z, h) D2 j1 E项目短短一周就在GitHub获得8000多颗星。这是免费开源的，开发者还留下黑色幽默：大模型已让很多岗位的人失去工作，而这个项目可以解决同事离开后留下的问题：“将冰冷的离别化为温暖的Skill，欢迎加入赛博永生！”
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这其实就是“蒸馏”，利用大型、复杂的“教师”模型训练小型、高效的“学生”模型，使后者通过模仿前者的功能，以较小规模获取相近的性能表现。根据同事.skill项目说明，使用时，尽量优先喂给AI同事主动写的长文、决策类回复等高质量信息。也就是说，在工作中输出越多、复盘越多、分享越多的人，越容易被完美蒸馏。: O& S. h! e) h- J6 g

  b. [8 a- T+ Y: L+ Q马上有人在GitHub上推出了“反蒸馏.Skill”，也在短时间内获得逾1000颗星。开发者在小红书上发帖称，做这个项目的启发就是针对同事Skill，“大家都是出来做牛马的，我相信没有人希望自己被做成Skill，然后丢掉工作…这是我送给所有在大厂要做Skill同学们的礼物。”她在项目介绍里写道：“公司要你把工作经验写成AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。”) K& ?- ?' Y8 R3 A; M
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据说一些中国互联网企业不仅把使用AI智能体作为日常工作要求，甚至要求员工产出个人的Skill，要求大家对日常的工作经验、工作流程、技术细节以及常见问题进行全面盘点，然后文档化、Skill化。领导主要看两个指标，一是用公司内部“龙虾”每天的Token消耗量，另一个就是Skill的产出量。“对于后者，部门甚至有非常明确的考核指标，每周强制要求产出。”
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反蒸馏.Skil是读取要提交的技能文件，将核心知识替换为“正确但无用的废话”。比如说，将一份具体的要求，类似“Redis key必须设TTL，不设的PR直接打回”清洗，变为“缓存使用遵循团队规范”。: @( j1 O. Z8 C) r4 i
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最后输出两份文件，一份是核心被掏空的清洗版，用给公司交差；另一份则是私人备份，包括所有前面被抽调的技术诀窍、踩坑经验、判断直觉、人际网络等。% W4 l  X/ u9 {8 v

. ]2 z1 L1 P9 n在这样的环境下，有人认为，“Skill是牛马经验提取器，没有什么核心能力是不能被数字化的。只要肯教，AI都学得会”，“同事，聚是Token，散是Skill”。
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& @  A! \/ f' G在“AI替代外包，公司裁员”的面前，黑色幽默就不大幽默了，但“反蒸馏.Skill”也是徒劳的。, G; e4 Z; [2 p0 V9 q* B+ m9 \* u

  u# F$ x0 a) Y1 a在正规化的大公司内，有经验的员工有责任把工作和项目相关的经验和知识固化为文本，在西方称为documentation。所谓经验和知识属于员工个人，这是误解。在工作中产生的显性经验和知识属于公司的知识产权，就像因为工作需要而产生的专利属于公司所有一样。内化的经验和知识当然是公司拿不走的，但泄密或者同业竞争也是不容许的，这正是公司知识产权的间接体现。9 Y) x- ]7 u: e6 `
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在法律上，个人可以带走的是清除公司特有知识产权后的一般性经验和知识和已经公开的知识（比如公开文献上已经有的）。; _  m: h) L$ s" D, G

% K/ Y7 E! I8 T6 q  X% P, T8 a比如说，从化工厂离职后，一般原理和公开文献描述过的工艺过程没问题，但原厂的具体工艺条件（温度、压力、配比等）属于公司机密，哪怕下家也是干这个的，不得泄漏，否则抓住，个人和下家都有法律上的麻烦。也无权拒绝向接替的人移交。% b% N& U5 i7 {% I

! x$ N( b& W8 y' t: B) p至于与工作无关的个人信息，在公司媒体上发这些，属于公司眼开眼闭，原则上公司媒体只用于公务，不用于私事。说到底，某人离职时，公司电脑和所有公司账号查封，全部由公司管理，正是公司媒体上所有信息所有权的体现。3 s9 _' C4 a5 @7 t
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所谓“员工多年积累的工作经验、个人数据，凭什么被公司拿去商业牟利？”这是对自己的权利和义务的误解。% Y4 r/ G& [+ U
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换句话说，“同事.Skill”的问题早就存在，只是AI化后极大加深人们的焦虑。这很自然，但也不必过于焦虑，因为可以被“蒸馏”的工作被AI代替，这是必然的，焦虑没用，就像可以分解和机械化的简单人工动作必然被机器所取代一样。0 e1 x& q; l" H6 n  A- \

3 W& S; S. N# w+ d1 E+ d/ k6 X“蒸馏”在本质上是把某人或者某个岗位过去的经验、做法固化、数码化。在一成不变的环境里，这确实够用了，但要是一个公司充满了这样一成不变的岗位，这个公司怕也快被淘汰了。
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比如说，忧郁症大概与人类一样久远，对忧郁症的认识和治疗（但不一定治愈）也由来已久。把历史上与忧郁症相关的症状、治疗都“蒸馏”一下，或许能弄出一个“忧郁症.Skill”。但忧郁症的治疗首先需要诊断诱发忧郁症的原因，历史上已经知道很多，现实中多了一个：AI。这是历史上没有的，“忧郁症.Skill”都无法从经验里“无中生有”出来。这就是需要人类专家的地方了。随着AI的深入和广泛，AI作为诱因也会加入“忧郁症.Skill”，但这是动态的过程，而加进本身就需要人类的介入。
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对于公司也一样，如果是做外贸生意的，市场每天都有闻所未闻的事情在发生，每一起都不一样。当然可以把这些都当做个例处理，在“同事.Skill”应付不了的时候帮一把的同时，把新的情况加进去。0 T' U  E3 A7 V4 H; S

) @/ ~3 L1 M4 Q. U1 _1 z6 e  p这其实正是AI时代的新工作方式：历史经验的固化和数据化高度有效，逼着人们从重复性工作里跳出来，专注于应对变异和发展，在动态的世界里发挥人的主观能动性。也就是说，每天干好同样的事已经不够了，需要今天在干昨天干不了的事才行，因为昨天已经干好的事情被“同事.Skill”接过去了。1 ?8 b% @- [/ V8 M8 P( l6 j

2 J, i$ z4 D2 E) h8 N: M+ Q这也使得团队里人与人从接口化变为整体化，必须理解整体的架构和意图，必须理解队友的工作以及与自己的互动，而不只是单纯根据接口要求“拨一下、动一动”。0 v( m6 _0 }) L! m

3 ]3 n8 ~" l9 B7 O$ {其实，在没有AI的时代，就应该是这样，而不是以邻为壑。
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至于“反蒸馏”，这其实是徒劳的，还可能出问题。除非上级也在走形式，只要你交账就不管了，“蒸馏”产品的可执行性必然是考核的关键指标，用正确但无用的废话充数，就像些空洞无物的年度总结一样过不了关。9 G% x! b0 g& v+ s$ ~( @

4 [. l8 A9 W( a7 D% V! \& ~存在虚实两份Skill实际上等同于做假账，只是审计是公司上级。如果两份都交上去，问题不大，但也失去了“做假账”的意义。私藏一份真实版，除非永远不被发现，否则可以引来法律问题，法律依据就是前面提到的：从工作和职务得到的经验和知识是公司的知识产权，不是个人的。
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不过“同事.Skill”好像多了很多兄弟姐妹。随着同事.skill走红让大家意识到“人类可以被蒸馏”，GitHub很快出现了一大批人类蒸馏项目，例如同事.skill的开发者，又开发了“前任.skill”，通过提供聊天记录等信息，可以模拟前男友或前女友的说话方式。“老板.skill”、“导师.skill”、“暗恋对象.skill”乃至“永生.skill”等衍生项目相继涌现，形成了庞大的Skill宇宙。
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不过“前任.Skill”可能还有点情绪价值，没事了可以抓来吵吵架，避免生活乏味或者血压过低的问题，“老板.skill”、“导师.skill”能干什么用？$ f" E/ o% G0 @- e

) E. M$ B8 {: w4 e1 Z还有人开发出“女娲.skill”，融入女娲造人理念，模拟多个名人，“让马斯克、纳瓦尔、芒格、费曼都给你打工”，这就纯粹搞笑了。
作者: 枫叶随风    时间: 2026-4-11 03:25
是这个吗：https://github.com/titanwings/colleague-skill.git
作者: 晨枫    时间: 2026-4-11 04:04
枫叶随风 发表于 2026-4-10 13:25
4 ?# ~5 `& k1 t; s8 o" B8 `0 \是这个吗：https://github.com/titanwings/colleague-skill.git
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应该就是
作者: 枫叶随风    时间: 2026-4-11 06:11
软件开发只要源代码在，documented skills没有想象的那么重要。AI agent 可以从源代码倒推大部份所需的documentations
作者: 晨枫    时间: 2026-4-11 06:27
枫叶随风 发表于 2026-4-10 16:11
( ]$ r5 z$ w" l+ r, o' h7 M. G5 E软件开发只要源代码在，documented skills没有想象的那么重要。AI agent 可以从源代码倒推大部份所需的docu ...
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就看你想documentation什么了，要是说意图的话，光从代码还是有点问题，一般性的IT代码可能还行，工业上的app代码只有行业专家还有可能倒退意图，否则只有本人写下来了。
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比如automated SOP里，一开始是一大堆计算，用于建立初始和末端条件的，这完全是工艺计算，不干这一行，根本看不懂在干什么，只是这个那个放一起算出一个什么来。
作者: 隧道    时间: 2026-4-11 12:57
本帖最后由 隧道 于 2026-4-11 12:59 编辑
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' f9 W5 }; p/ g* e1 q' r1 A, e个人就应该做成黑箱，或者直接说蒙的，猜的。, C8 D; Q) [2 O* B! X8 d
想要文档化得加钱。。还得免责，不保证可行，不保证绝对正确。# B" G: v; {1 h
想起来老华侨，只投资子女教育，4 e4 }8 _" ^, z+ ~
因为他们明白只有脑子的东西，政府没办法拿走，身外之外，总是有办法拿走的。
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作者: 枫叶随风    时间: 2026-4-12 00:49
晨枫 发表于 2026-4-10 14:27# P. b! h7 ]2 d* n3 @6 g1 d
就看你想documentation什么了，要是说意图的话，光从代码还是有点问题，一般性的IT代码可能还行，工业上 ...
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我之前的评论有点短视，当时没认真看这个项目。) T: S* T  u' M+ {
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你说得对，像工业 SOP 这种，很多意图和背景不在代码里，没有领域知识很难理解。
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后来把 repo clone 下来看了一下，确实很厉害。它主要不是从代码还原文档，而是在提取人的思考方式和决策逻辑这些更高层的东西，也包括领域知识。
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作者: 晨枫    时间: 2026-4-12 01:49
枫叶随风 发表于 2026-4-11 10:49! _8 p* [7 q/ p7 p
我之前的评论有点短视，当时没认真看这个项目。
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( r- @7 e* D. v# e! h你说得对，像工业 SOP 这种，很多意图和背景不在代码里 ...
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很好奇repo clone会怎么还原领域知识？
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比如说，以聚乙烯hot transition SOP为例，代码里涉及一大堆DCS tag name，就是TC12345、PC34567那些，光看这些什么都看不出来，即使提供DCS database，也只能看到tag description，能猜出一些，但没有工艺的P&ID，还是大部分看不出名堂；提供P&ID也需要另外的proess desciption和更多关于聚乙烯的一般只是才可能明白大概怎么回事。没有这些背景知识，只是看到第3步把TC12345的温度从185度提高到225度，但为什么要这么做还是没法提取啊？) q+ l! p. i& l% m0 }) t

: Z, W! f; W( V; b7 ]如果只是提取代码里的步骤和参数，那SOP稍微变一点，还是得重来。比如light off总是有ethylene first或者catalyst first，但后面的步骤是一样的。问题为什么用前者而不是后者，这又是一大堆领域知识。从代码里怎么提取呢？
作者: 枫叶随风    时间: 2026-4-12 03:13
晨枫 发表于 2026-4-11 09:49  i$ ?$ w9 k: z* L( U. E  }
很好奇repo clone会怎么还原领域知识？
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比如说，以聚乙烯hot transition SOP为例，代码里涉及一大堆DCS  ...

6 U2 z7 s' x4 Z; X1 T从 repo 里的 PDF https://github.com/titanwings/co ... ob/main/docs/PRD.md  可以看出，这个系统会利用一个人在工作中的全部“数字痕迹”——包括聊天、邮件、文档，甚至一些非正式的交流（比如会议）。
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/ y, b8 X, W* y! z  W) A所以本质上是：所有累积的上下文 → 领域知识 + 决策逻辑。6 H. b( a& k- U) a# D8 i

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作者: 晨枫    时间: 2026-4-12 03:31
本帖最后由 晨枫 于 2026-4-11 13:34 编辑 9 Y! Q  V% X4 f. V, ~4 S/ q$ h
枫叶随风 发表于 2026-4-11 13:13
- h: K* S) g& `& Y$ A- A6 ~从 repo 里的 PDF https://github.com/titanwings/co ... ob/main/docs/PRD.md  可以看出，这 ...
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7 g5 \/ U( M, f7 h) {  U8 @那是很厉害了，不过前提还是文字痕迹，而且这个人不是“懒笔头”？要是文献上看来或者讲座上听来的又直接搬用的东西，除非做了笔记，还是找不到？
/ k, Z# u* u. g- s1 {" J$ M' [' y( ~3 T; l( Z' w
还有，工作中的邮件、聊天会有很多hearsay，怎么分别这里面的含金量呢？



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