「核心提示」

同事.skill遇上反蒸馏，有人用AI化解AI焦虑。 

2026开年，AI助手龙虾（OpenClaw）爆火。仅仅四个月之后，已经有公司通过“蒸馏同事”裁员。

这个时代，好的、坏的都来得很快。

值得担忧的是，蒸馏同事的操作并不复杂：收集同事的飞书消息、钉钉文档、工作邮件等职场数据作为素材，利用AI技术“蒸馏”出可复用的技能包（skill），AI助手如龙虾根据用户的需求调用skill，就可以生成一个能模仿该同事工作逻辑、沟通风格甚至决策模式的“数字分身”。

员工们似乎陷入了一个死局，为了和同事竞争，在工作中努力学习使用AI工具，然后被AI工具本身优化掉。所幸的是，为了抵抗这种毫无尊严的死局，有人做出了“反蒸馏.skill”，它把文档中的核心知识资产替换成“正确而无用的废话”，试图成为劳动者维护自身权利的技术盾牌。

这场无声的攻防，让技术的中立性在利益与人性之间显得格外微妙。

当AI带来像蒸汽机一样的革命，重复性工作被快速接管，效率提升和岗位流失同时发生，人类既被AI解放，又被AI驱逐。在“变化”快于“发展”的眩晕中，我们的未来将锚定何处？

蒸馏同事

‍‍

“同事.skill”最初爆火于技术社区GitHub，最初由24岁的工程师开发，整个开发过程仅耗时4小时。

同事.skill真的能替代我吗？自嘲之余，人人自危。

“不要神化skill。”AI产品经理邓小闲告诉《豹变》，同事.skill不能代替大部分和人打交道的工作，它能做的更像是帮人减少重复性工作。

但在越来越凶猛的AI潮流中，公司管理者们也正在变得更激进。

“大厂的token是无限的，随取随用。现在很多大厂还会对每个团队有token消耗量的要求，就是尽可能让AI去写代码、做开发。”一位不愿具名的行业内人士告诉《豹变》。

在AI世界中，token是大模型在处理和生成文本时使用的基本计算单位，调用大模型就要消耗token。也就是说，大厂对于AI的投入不仅不设上限，而且还要求团队在AI上把钱花够。

和阔气的大厂形成鲜明对比的是成本敏感的中小厂，他们要求员工尽可能把工作AI化，同时“降本增效”又必须立竿见影。蒸馏同事skill这类激进到动作变形的故事，往往发生在这些公司。

一家科技公司的员工小晴告诉《豹变》，公司正在尝试蒸馏实习生，即把实习生需要做的事情列成SOP，形成skill，再让实习生训练龙虾，养完龙虾就让实习生离开。这样做有一定的合理性，因为能够让实习生完成的往往是重复性高而繁琐的程序性事务。

问题是，实习生的用工成本已经很低，调用模型的成本是否会低过实习生，还要打上问号。整个过程中，唯一达标的是HR，裁掉实习生，能够完成裁员绩效。

随着老板的AI焦虑越来越严重，小晴和同事们有关AI的会议也越来越多。大家开始绞尽脑汁地汇报AI使用成果，原本只需要点击APP就能预定会议室，现在要让龙虾来做；同事们也开始争先恐后上交自己的skill。每个部门如火如荼地使用AI，将其视作第一要务。“支持部门现在没工夫理我们的需求。”小晴说。

激进和焦虑，是AI时代刚刚到来的图景。活在未来的人们坚定认为，烧token、形式主义，都只是探索的过程。

而探索的过程是必须的。

技术中立，现实残忍

有人用技术之矛刺向别人，也有人希望造出技术之盾来保护人。几乎在“同事.skill”爆火的同时，有人做出了反蒸馏skill。

“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，会生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识。可以根据职场场景，选择轻度、中度或重度三档清洗强度。”邓小闲在社交平台上这样介绍自己所做的反蒸馏skill。

4天时间，反蒸馏.skill的帖子观看量超过400万，激起无数讨论。不少人受到邓小闲的启发，开始思考AI时代该如何更主动地维护自己的权益。

“做这个skill本身并不复杂。”邓小闲说，更早以前，类似的产品已经在程序员圈子中流行，目的是保护自己的核心资产——代码。而邓小闲所做的反蒸馏.skill受众则更为广泛，且更适用于用自然语言工作的人，比如运营、文案等。它能够把用自然语言写作的关键工作经验，替换成“正确而无用的废话”。

作为法科毕业生，邓小闲对于人的尊严和权利保持敏锐。同时，她也是狂热的技术爱好者，目前拥有六七只不同版本的龙虾。在她看来，用“同事.skill”裁员毫无疑问是对人的侮辱。如果从长远来看，这只是AI在改变生产方式过程中的一种尝试，并不是提高生产力的终极解法，一定会有更好的方式代替“炼化同事”来提升效率。

AI带来的提效一定会发生，“我想在确保人类尊严的情况下，去转这个弯。”邓小闲说。

技术从来都是中立的，AI革命的意义不是消灭人，就像蒸汽机也不是为了消灭人而产生一样。但是在新技术落地的过程中，效率一定会提高，人也一定会从原本的工作中解放出来。从个人现实层面来说，这样的“解放”是残忍的，而且替代的过程可能发生得比蒸馏同事更隐秘。

用AI整理数据、用龙虾监控数据、投流，在不少互联网公司已经是相当成熟的操作。一位互联网大厂的员工告诉《豹变》，目前，他们的KOL招募、引流、运营，甚至后续与KOL的沟通，都已经能够通过AI能力实现。整个过程中，只需要一个程序员来搭建后台，连产品经理都不再需要。代码也不是人工来写，而是直接用Alcoding搭建。

“以前要前端、后端、测试一起搞，要三个人一起，现在一个人几天就搞好了。”对方表示。

效率优化之后，裁员往往接踵而至。

比较典型的例子是网易。3月，市场中有消息称，网易大幅裁员外包是AI提效的结果。有接近网易的业内人士告诉《豹变》，这场裁员潮中，公司的大部分团队都被波及，只是裁员比例不同，10%、30%甚至50%，被裁员工的确多为外包，也有项目组整个被优化掉。

不过，上述行业内人士告诉《豹变》，如果在互联网企业中横向对比，网易的AI化水平并不算高，只能说是不掉队，且龙虾用得比较多，但和阿里、字节、腾讯、美团、小米不同，网易并没有自己的模型。

不跟上就会被丢下？

“AI变化的速度太快了。”

不止一位互联网大厂员工和AI从业者这样说。他们的用词是“变化”，而不是“发展”。因为现在的变化方向究竟算不算向前，没有人敢给出确定的答案。他们只知道，如果不跟上就会被丢下，跟得不够紧也会被丢下。“我这么努力学AI，其实只是为了不被裁员而已。”小晴无奈地表示。

变化太快，人们不得不开始思考，在更远以后的未来，什么样的员工不会被替代。其中一个比较有共识的答案是：做复杂决策的人。不是因为AI给出的决策不如人类，而是很多决定最终需要人类担责。

新的问题也随之产生：年轻人怎么办？如今做复杂决策的管理层，很多是从做初级工作开始一步步晋升。如今初级工作被AI代替，年轻人无法靠做初级工作被看到，成长的通路似乎也被堵死。

“以前做dirty work（繁琐的重复性事务）是为了了解业务，但我们不一定只能靠做dirty work来了解业务。”邓小闲说。

“（靠做dirty work晋升）是我们的思维惯性，因为我们的前辈是这样过来的，有了AI之后，晋升的逻辑会变得不同，但并不意味着不晋升。”她认为，在AI时代，年轻人同样要去了解业务和场景，但是可以用新的方式切入，比如用AI工具做产品开发，反而能够更高效地了解公司的工作流。

不过，可以确定的是，竞争一定会变得更加激烈。以往10个应届生能够完成的工作，如今只需要5个，而这5个新人则需要通过更好地使用AI工具，甚至和AI员工合作，来彰显自己的竞争力。

另一方面，面临新挑战的不止年轻人。投向AI的钱，视“AI native（AI时代的原生产品或思维模式）”为信仰，投资人们往往认为更年轻的创业者有着更活络的思维，和与AI时代接轨的新脑子。

在这里，“三十五岁以上的老登已经拿不到钱。”一位正在考虑转向的资深互联网从业者告诉《豹变》，自己听到这话，心拔凉拔凉。

不过，无论人们如何焦虑，都无法阻止未来的到来，变化正发生在各行各业。

最近，开在“码农之乡”海淀中关村的金谷园饺子馆也做了属于自己的skill，并特别在推送中强调，skill不直接面向顾客本人，而是对接顾客的AI助理。虽然不少顾客在使用后表示，这个skill功能还相当基础，但推送中的一个观点还是引发了大规模讨论：“我觉得以后，餐厅面向AI的信息接口也会成为必要的基础设施。”

当AI成为基础设施，某种程度上意味着使用AI的门槛将大幅下降。邓小闲非常笃信这样的未来会来，她觉得vibe coding（不需要传统编程技能，就能实现的代码写作方式）带来了另一重意义上的“技术平权”，当编程的门槛降到非常低，技术也不再被垄断在程序员手中。

“比如我还在做律师，老板让我去改一批证据的文件名，以往我需要一个个点开这个文件，看内容是什么，然后改它的名字。但是我如果能用vibe coding做一个工具出来，几分钟之内就改好。”她说。如此，不懂编程的人也能够相对简单地创造出一个服务于自己的AI工具，而不是等着买一个别人生产的同类产品。

人们总说，AI的变化太快了。但是如此快的变化速度也在无形之中拉齐了人们的起跑线。学最新的，什么时候入局似乎都不算晚。这样一来，化解AI焦虑的或许是AI本身。

（应受访者要求，文中小晴为化名）