这个GitHub项目想用AI解决职场知识断层：把离职同事做成“技能包”

我第一次看到 同事.skill 的时候，先笑了。

不是那种“AI 改变世界”的笑，是那种很职场、很具体的笑。因为它上来就不是在讲什么模型参数、推理能力、Agent 工作流，而是在讲另一件更扎心的事：人走了，活还在。

你的同事跳槽了，文档没人维护。 你的实习生离职了，项目只剩半截。 你的前任交接了，三页文档想概括三年的坑。

这种场景，谁上过班谁都懂。很多团队嘴上说知识沉淀，实际沉淀下来的只有几个过期链接、两篇没人敢删的 wiki，还有一句“这个你问下之前负责的人”。问题是，人都走了，还问谁。

所以 同事.skill 这个项目最有意思的地方，不是“好玩”，而是它把一个大家都默认存在、但一直处理得很糙的问题，直接掀开了：组织里最稀缺的，从来不只是文档，而是人脑子里的上下文。

这个项目想做的事很直白：把一个同事留下来的飞书消息、钉钉文档、邮件、截图、聊天记录，再加上一些你对他的主观描述，整理成一个真的能调用的 AI Skill。 它不只是知道他写过什么，还尽量模拟他怎么干活、怎么说话、怎么判断优先级，甚至——什么时候会甩锅。

这就一下子从“知识库”变成了“数字同事”。

我觉得这里有个特别妙的点。过去很多人做“赛博永生”，做着做着就会变成纪念册，像一个能陪你聊天的数字人格。但 同事.skill 明显不是往那个方向去的。它更像职场版本的“灵魂提取”：把一个人最有价值、也最难交接的部分拆出来——技术规范、工作流、经验判断、表达风格、沟通方式。最后拼成两个层面：一个负责干活，一个负责像他本人。

说白了，这玩意儿不是为了怀念同事，是为了让他继续上班。

甚至有点黑色幽默。

项目本身也做得挺接地气。它支持飞书、钉钉、Slack、邮件、Markdown、PDF、截图这些常见材料；生成出来的 Skill 还能分 persona 和 work 两部分调用；后续还能追加材料、做增量 merge、版本回滚。你能感觉到，作者不是在空想一个“超牛的 AI 员工”，而是真的盯着团队交接这个破事在下手。

下表清晰地展示了当前项目支持的数据源及其采集方式：

而且它最像真人产品经理的一点是：它没把自己吹得特别满。现在还是 beta，有些来源支持得不完整，微信导出也不太稳。这个反而让我觉得它靠谱。因为真正做过企业协作数据的人都知道，这块最麻烦的从来不是生成，而是采集、清洗、权限和上下文对齐。说得再直白点，难的不是让 AI 学会说人话，难的是先把人留下的烂摊子收明白。

当然，这种项目也不只是“有趣”那么简单。它其实碰到了一个越来越现实的问题：以后团队资产到底该怎么算？

以前我们总觉得代码是资产，文档是资产。现在看，一个人长期形成的工作习惯、决策逻辑、说话方式、对风险的嗅觉，可能也是资产。 只是过去这些东西没法被提取，也没法被复用。大模型一来，突然就有了个很微妙的可能：离职的不只是人，留下来的还可以是“会工作的他”。

听着有点吓人，但你很难说这没价值。

至少在无数个“哥，这个需求之前是谁接的”“这个坑为什么这么写”“上线炸了该找谁背锅”的瞬间，同事.skill 这种东西，确实不是一个玩笑。

它有点荒诞，也有点真实。更准确地说，它像是那种这个时代才会长出来的项目：一半是 AI 与 Agent，一半是职场创伤后遗症。 而且后者，可能才是它真正打动人的地方。这个话题在 开发者 圈子里的讨论，往往比技术本身更耐人寻味。

项目 GitHub 地址：titawings/colleague-skill。想了解更多这类脑洞大开的实战项目，不妨多逛逛像 GitHub 这样的开源平台。