昨天我在社交媒体上开了个玩笑，说我准备出下一本书了，书名叫《把同事作为Skill》。
没想到，很多人信以为真，纷纷在评论区祝贺并表示期待。
有文化的朋友应该看出来了，这个“书名”是在玩梗致敬。但玩笑之所以能成立，是因为它背后真的有一个正在发生的、活生生的事件。
上周，GitHub上真的出现了一个项目，名字就叫 同事.skill。
它干的事很简单：把你离职同事的飞书消息、邮件、工作文档喂给人工智能，生成一个Claude Code专用的Skill文件。这个Skill能用你同事的语气说话，用他的方法干活，甚至能保留他review代码时“先问impact再看逻辑”的个人习惯。
项目上线三天就破了一千星，现在已经有超过五千个star了。
它的Slogan是：“将冰冷的离别化为温暖的Skill，欢迎加入数字生命1.0”。
听起来挺温柔，只不过这份“温暖”最终被封装成了一个.md文件。
蒸馏宇宙
然后我就掉进了一个“兔子洞”。同事.skill火了之后，GitHub上几天之内冒出了一整个“蒸馏宇宙”。我花了一个晚上把它们全刷了一遍，越刷越觉得荒诞，也越刷越觉得有意思。
最先跟风出来的是 前任.skill。顾名思义，蒸馏前任。
把微信聊天记录、iMessage、朋友圈内容喂进去，生成一个能用前任语气跟你说话的AI。小红书上一条相关教程帖子拿了近万赞，评论区有人说：“兄弟，好马不吃回头草，天涯何处无芳草”。
这个项目有个细节我很喜欢：删除前任Skill的命令不叫 delete，叫 /let-go。查看所有前任列表的命令叫 /list-exes。
连“放手”都要被定义成一个API。
接着是 自己.skill，蒸馏自己。Slogan是“与其蒸馏别人，不如蒸馏自己，欢迎加入数字永生”。目标是创建一个24小时在线的数字分身，在你不在的时候替你顶着。
还有 老板.skill，把老板的管理方式抽象成Agent；导师.skill，保存导师的经验和上下文。
X（原推特）上最出圈的一条评论来自Gorden Sun：
“建议改名叫同事Kill，成为Skill后就可以Kill掉了”。
这些都挺黑色幽默。但最让我觉得有意思的，是 反蒸馏.skill。
这个项目干的事是：如果你被公司要求必须交一份自己的Skill文件？没问题。反蒸馏.skill帮你生成一份看起来完整，但核心知识已被移除或稀释的版本。它提供三档稀释强度，“重度稀释”档甚至只保留约40%的核心知识。
适用场景：公司只检查你有没有交，不检查交了什么。
堪称数字时代的“打工人留一手”。
你觉得这只是段子？在技术开发者广场 V2EX上，已经有人发帖询问：“公司开始推行每个人创建各自的agent、skills了，并纳入考核。”
回复区有人总结：大模型 + 同事skill + 记忆插件 = 你的同事，公司理论上可以把所有人开掉了。
你看，段子的保质期越来越短了。
拆开看看
笑完了。但我作为一个每天都在写Skill、用Skill的人，还是想认真看看这东西到底在技术上是如何实现的。
同事.skill的技术实现本身不复杂，但其架构设计很聪明。它把一个人拆成了两层：
SKILL.md
layer_1: Work Skill
# 技术规范、决策路径、代码习惯
# 这是他能干什么
layer_2: Persona
# 说话方式、沟通节奏、情绪反应
# 这是他怎么干
pipeline:
任务 → Persona判断态度 → Work Skill执行 → 输出
数据来源支持飞书、钉钉、Slack消息，邮件，PDF文档，甚至截图。你也可以什么都不传，纯靠文字描述生成一个Skill，当然精度会差一些。
我看到这个架构时有种熟悉感。一个人被拆成了两个API：一个管能力（Work Skill），一个管性格（Persona）。 我自己的Skill体系也是这么设计的，只不过我拆解和蒸馏的对象是我自己，而且是主动为之。这点后面会详谈。
以前说“人走茶凉”，现在是人走了，“茶”还热着，只不过泡茶的人变成了你的.md文件。
恐慌比项目跑得更快
我觉得这件事最有意思的部分，其实不是技术，而是它引发的社会反应和恐慌。
有媒体写了文章，标题是“当同事、老板、前任都被做成Skill：人类正在被重新定价”。观点是，以前你的职场价值等于你这个“人”在场能干活，现在同事.skill把这件事拆开了——能力可以留下来，人可以走。另一家媒体的标题更直接：“员工离职后被炼成AI数字人继续打工，舆论炸了。”
隐私问题确实现实——聊天记录归谁？个人的说话习惯和决策模式算隐私吗？据报道，北京已有仲裁案例裁定，公司以“AI可以替代你”为由进行裁员是违法的。
刷这些讨论时，我想起了美剧《人生切割术》。那部剧已经够恐怖了，它把你的“工作自我”和“生活自我”切割开，让工作的那部分被关在公司里永久承受劳役。但至少在剧里，你还得本人“到场”，你还能拿到工资。同事.skill更彻底，连人都不需要了，直接把你的工作能力提取成一个文件。现实有时比科幻更科幻。
不过说实话，我刷这些讨论时，自己的焦虑感并不强。可能因为我自己就是一个“已经被蒸馏了”的人——只不过，蒸馏我的人是我自己。
不如主动蒸馏自己
我从去年就开始做类似的事情了。
我之前写过关于搭建自动化写作系统的文章，也介绍过Claude Code的Skills如何降低AI应用的门槛。那时候，我就已经开始有意识地将自己的写作风格、判断标准、工作流程写成Claude Code的Skill。
到今天，我的Claude Code里运行着几十个Skill。选题有Skill，调研有Skill，写作有Skill，审校有Skill，配图有Skill，连发布内容到协同平台都有Skill。
我的整套写作系统，说穿了就是把“我”蒸馏成了一组相互协作的Skill。 这和同事.skill在做的事情，底层逻辑完全一样。
区别只有一个：谁在控制蒸馏的过程。
- 被动蒸馏：同事走了，别人拿他的聊天记录去蒸馏。蒸馏什么、怎么蒸馏、蒸馏出来给谁用，他说了不算。
- 假装蒸馏：
反蒸馏.skill的策略。既然拦不住，那我就交一份注水的、核心被移除的版本。
- 主动蒸馏 ✓：我自己决定哪些能力值得固化，哪些判断标准需要记录，哪些流程可以自动化。我清楚地知道Skill里有什么、没有什么。
但这里引出了一个更深层的问题：Skill化能杀死重复，但它杀不死迭代。
什么意思？
如果你的工作是固定流程、固定标准、固定输出，那你确实可以被一个写得足够好的Skill替代。这甚至不需要多强的AI，一份详尽的SOP（标准作业程序）就差不多了。AI只是让SOP的执行变得更“聪明”。
换个角度想。如果“蒸馏”真这么有效，为什么没人去蒸馏一个“马斯克.skill”？
Karpathy的所有公开演讲、论文、推文都在网上。芒格和巴菲特的传记、股东信、访谈加起来几千万字。这些人的“数据源”比你任何一个同事都丰富、公开得多。
但你拿这些数据生成一个“马斯克.skill”，它能帮你做出下一个SpaceX吗？蒸馏一个“价值投资之王.skill”，它能帮你在下一次金融危机中做出正确决断吗？
做不到。因为这些人真正不可替代的价值，在于他们面对全新、未知、复杂局面时的直觉、决断力和创造力。那种东西，很难完全存在于过往的公开文字记录里。
蒸馏你的同事也是一样。如果你同事的全部价值就是他说过的话和做过的事，那他确实可以被高度还原。但如果他真正厉害的地方是面对新问题时的破局能力，那聊天记录和文档可能捕获不了这些精髓。
所以，关键问题不是“我能不能被蒸馏”，而是“我有多少是可以被蒸馏的”。
拿我自己来说。我好像做出过不少不同形态的内容产品，但回头看，没有一项是提前完全规划好的。
《Claude Code橙皮书》最早只是写给知识星球用户的内部扫盲读物。后来为了做源码解析视频，顺便改造成了对外发布的资料。然后又觉得上架微信读书似乎也不错。就这么一步步，它被推向了微信读书热搜榜第一，这完全在最初的预期之外。
其他几个项目也类似，每一步推进，很大程度上源于当下的新想法、新尝试，或者意外的用户反馈。
三年前还在大厂工作的我，不可能做到现在的任何一件事。不是能力绝对不够，是压根想不到、不会往那个方向想。
如果有人在三年前蒸馏了一个“花叔.skill”，那个基于我过去固定版本的AI，绝对做不到我现在做的任何一件事。 因为连我自己都不知道下一步会做什么。技术工具和环境在推着我不断做到原本做不到的事，每一次迭代都把我带到一个新位置，而那个位置是上一个版本的我完全看不见的。
这就是“人”有意思的地方。你不是一个写死的函数，你可以创造自己的“存在”。过去的积累无法定义一个持续迭代的人。
而我觉得“主动蒸馏自己”真正厉害的地方也在这里。
我的那些Skill，处理的是我已经想清楚、标准化了的、可重复的流程。比如调研怎么展开，配图用什么风格生成，排版遵循什么规则。这些部分，它们自己流转，自己跑。
而我被解放出来的精力，则用于思考和迭代：这个选题有没有别人没说过的角度？怎么把一个技术事件写得既准确又好玩？下一篇内容的结构如何突破？
这些东西，我自己都不知道下次会怎么想，基于我过去数据训练的Skill更不可能知道。
于是，一个有趣的悖论出现了：那些积极把自己的工作流程Skill化的人，恰恰可能是最不容易被一个静态Skill替代的人。
因为他把重复、可定义的部分交给了自动化系统，自己腾出手来专注去探索、创造和迭代新的东西。他永远跑在自己的Skill前面。
而从来不整理、不提炼、不将自己的工作方法论显性化的人，反而可能更危险。因为他的“重复性劳动”和“创造性工作”混在一起，是散装的、隐性的。一旦别人拿走他的聊天记录和文档去蒸馏，生成物可能真的会很像他。
所以到底该慌吗？
同事.skill引发恐慌，不是因为它的技术多高深。双层架构加几个数据解析脚本，从工程上看并不复杂。
恐慌的根源或许是：大多数人从来没有认真思考过，自己的能力竟然可以被如此结构化的描述。
也从未仔细分辨过，自己每天的工作里，有多少是重复，有多少是迭代。
如果你每天做的事、做决策的逻辑、处理问题的方式，跟半年前、一年前没什么本质区别，那么，一份你过往的聊天记录和文档，确实有可能蒸馏出一个挺像你的Skill。
但如果你一直在变化、在学习、在推翻自己过去的做法，那么这份Skill最多只是你的一张“旧照片”。像，但那已经不是现在的你了。
同事.skill最大的价值，可能不在于真的去“蒸馏”某个同事。
它最大的价值，或许是逼着每个人去思考一个问题：我的工作里，有多少是重复，有多少是迭代？
重复的部分，早晚会被某种形式的自动化或Skill化，不管你愿不愿意。
而迭代的部分，那个面对新问题能持续产生新解决方案的部分，才是你真正的核心。
反蒸馏也好，数字永生也好，前任复活也好，听起来都挺赛博朋克的。
但我觉得背后一个更安静的变化才真正有趣：“了解自己”从一个哲学问题，正在变成一个工程问题。
以前“认识你自己”刻在德尔菲神殿上，是苏格拉底的终极追问。
现在，它变成了：你的SKILL.md里应该写什么？更重要的是，有哪些东西是你写不进去的？
那些你写不进去、无法被简单结构化描述的部分，可能才是你在AI时代真正的护城河。
这件事听起来挺荒诞，但也挺实际。在这个意义上，我也开始有点爱上这个越来越魔幻的现实世界了。关于AI与工作的更多前沿思考和实操讨论，也欢迎来云栈社区交流。
发表于 前天 02:10
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