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最近一个「搭档.skill 」的叫 GitHub 项目火了。项意图 slogan 写得很温情：「将严寒的离别化为温暖的 Skill，欢迎参加赛博永生。」
操作也很简单：把离任搭档的飞书音讯、钉钉文档、邮件、截图喂进去，AI 就能生成一个「真实能替他作业」的 skill。
紧接着，上一任 skill、老板 skill、导师 skill、爸爸妈妈 skill、暗恋目标 skill、永生 skill 连续冒出来。#搭档被炼化了##赛博永生# 冲上热搜。
现已有人贴出「数字兼顾」截图：「你好，我是已离任职工（王明）的数字兼顾，你能够向我发问。」
搭档.skill 的 README 里有一行小字：「原材料质量决议 skill 质量：聊天记载 + 长文档 仅手动描绘。主张优先搜集：他自动写的长文 决议计划类回复 日常音讯。」
也便是说，你的专业相关常识、判别逻辑、处理边际状况的直觉，这些构成你无法代替性的东西，恰恰是最简单被提取和蒸馏的东西。
APPAO 之前曾报导，硅谷的社会化媒体和技术论坛上，有一个重复呈现的叙事：
被裁的职工发现，自己此前被要求体系性地记载作业流程、决议计划逻辑和操作标准，办理层称之为「常识办理」或「流程的优化」，而这些文档终究被用于练习 AI 体系。部分团队在运用 AI 东西大幅度的提高了出产功率之后，整组被裁撤。
亚马逊三年间砍掉超越 57000 个企业职位，CEO Andy Jassy 揭露表态：企业职工会继续削减，但 AI 带来的功率提高是值得的。与此一起，AI 辅佐写出来的程序开端把体系搞崩。
上一年 12 月亚马逊内部的 AI 编程帮手自行决议「删去并重建整个环境」，导致 AWS 区域性宕机 13 小时。
一边裁人，一边 AI 把体系搞崩，然后让剩余的人去兜底。人类把决议计划权交给 AI，AI 不承当结果，结果回到人类头上，但那时分能兜底的人现已被裁掉了。
搭档.skill 背面实际上便是一种团体伤口的自嘲式表达。由于「搭档.skill」干的事，跟那些大厂办理层要求职工「体系性记载作业流程」的逻辑，如出一辙。只不过大厂是自上而下的「常识办理」，开源社区是自下而上的「赛博整活」。
就像阑夕说的，前几年还有程序员出主意说能够在代码里「埋雷」，多层嵌套、不写注释、成心参加只要自己才懂的触发条件，添加他人的接手本钱，作为一种防裁人技巧。
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。只要你懂的触发条件？AI 跑一遍测验就能找出来，无非便是多烧一些 Token 嘛。
有网友乃至整出了「反蒸馏 skill」（anti-distill）：公司让你写 skill？跑一遍，交差用。中心常识留给自己。
把你写好的 skill 文件扔进来，输出一份看起来完好专业、实际上中心常识已被抽掉的「清洗版」。一起生成一份私家备份，记载全部被抽掉的中心常识，这才是你真实的作业财物。
不管这些反击是否有用，有个更底子的问题被忽略了，这些被 skill 化的岗位，本来是许多职场新人的练级区。
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规划的。2026 年的打工人，却不得不亲手练习出那个要代替自己的东西。
这还不是这事最严酷的当地。Nature 本年采访了 48 位不同学科的科学家，问 AI 正在要挟哪些科学岗位。答案出其不意地共同：正在被代替的是写代码、跑模型、做数据剖析，这些曾经是研究生和初级研究人员的日常作业。
Anthropic 的陈述指向同一个定论：自 ChatGPT 发布以来，22 至 25 岁年青人在 AI 高露出作业中的就业率下降了近 20%。企业没有辞退老职工，仅仅不再招新人了。资深职工有 AI 加持变成超级个别，初级职工做的那些「杂活」，AI 更快更廉价还不需求五险一金。
企业的算盘打得很精，曩昔培育一个新人，年薪 15 万训练 2 年才干独立自主。现在给老职工配个 AI 东西，年费几千块，功率马上翻倍。怎样选？显而易见。
许多年青人的职场大门就这么关上了，乃至不职场人的 KPI，都开端要和 Token 消耗量挂钩了。
UT Austin 核算生物学家 Claus Wilke 说：「或许短期内每一块钱的预算能够有更多的产出，但价值是人才管道的坍塌和长时刻阑珊。」
1986 年的 Hinton 在做什么？写代码，跑试验，调参数。他做的每一件事，都是今日被列为「正在被代替」的使命。假如他生在今日，或许连进试验室的时机都没有。
每一个被 skill 化的岗位，表面上是功率的提高，实际上也是一条作业途径的封闭。每一个「搭档.skill」的诞生，都意味着某个岗位上不再需求一个真人去犯错、去打听、去堆集那些 AI 提取不走的直觉。
老板 skill 帮你应对老板，搭档 skill 帮你处理搭档联系，上一任 skill 帮你保存回忆，暗恋目标 skill 帮你模仿互动，永生 skill 帮你连续存在……
当你有 20 个 skill，覆盖了日子中的每一种联系和场景，问题来了：要怎样办理这些 skill。
所以你需求一个「skill 办理 skill」来帮你调度。然后你需求一个「决议计划 skill」来判别要不要听「skill 办理 skill」的主张。然后你需求一个「元决议计划 skill」来决议要不要听「决议计划 skill」的主张。
当你把整个人生都 skill 化，你认为在用东西，实际上在喂食一个越来越巨大的体系，而这个别系作业的意图，是让你自己渐渐的变不必要。
有人或许说，这不便是功率东西的进化吗？从 Excel 到 ERP 到 AI skill，东西越来越强，人渐渐地轻松，有什么欠好？
关键在于一个临界点。Excel 不会替你做判别，ERP 不会替你做决议计划，但 skill 会。
当你用老板 skill 应对老板三个月，你做决议前的榜首反响，会从「我觉得」变成「skill 怎样说」。当你用搭档 skill 处理协作半年，某天有人跟你说「你最近说话怎样这么像 AI」，你才发现了自己的表达方式现已被 skill 格局化了。
东西和 skill 的差异就在这儿，东西扩大你的才干，但才干仍是你的。skill 代替你的才干，你只剩余一个按下发送键的手指。
skill 确实代表了 AI 先进出产力的方向，这一点没有人能否定，也没有必要否定。
把重复性的、可标准化的作业外包给 AI，让人有更多时刻做更有价值的事。从蒸汽机到互联网，每一次技术革命都遵从相同的逻辑。
当全部都能够被 skill 化的时分，那些「不能被 skill 化」的才干，还有时机被培育出来吗？
你需求先做那些 AI 能做的事，才干学会那些 AI 做不了的事。研究生要先跑数据才干学会发问，初级工程师要先写 CRUD 才干了解架构，实习生要先做杂活才干树立判别力。这些入门级的作业，恰恰是 AI 最早拿走的。
「搭档.skill」的 README 最终有一句话：「假如有 bug 请多多提 issue。」一个由人的经历蒸馏而成的 skill，当然会有 bug。问题是，当全部的人都变成了 skill，谁来提 issue？
当年那个在试验室里写代码跑数据的年青人，正是由于亲手踩过无数个 bug，才干在三十年后看见他人看不见的东西。那些直觉不能被 prompt 出来，也不能被 fine-tune（微调）出来。
或许有一天，咱们会发现了自己具有了一万个完美运转的 skill，却找不到一个能指出 skill 哪里不对的人。
到那时分，被蒸馏成 Token 、炼化成 skill的，就不仅仅离任的搭档了。
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