当老板与员工展开“蒸馏”对抗

经济观察报 记者 钱玉娟

在全球开源代码托管平台GitHub的4月热榜上，一个名为“反蒸馏.skill”的项目迅速上星，Stars（星标）数在短短一周内接近2000个，开发者邓小闲发布的视频在全网收获了超600万次观看。

邓小闲是一家知名企业的AI产品经理，她开发的初衷是看到引爆技术社区的colleague.skill（下称“同事.skill”）。

“同事.skill”自3月30日上线GitHub后，五天便斩获6600多颗星，迅速登上热榜。该项目宣称，用户只需提供同事的聊天记录和文档，即可生成一个能以其语气说话、按其规范写代码，甚至学会其“甩锅”风格的赛博分身。

Skill并非新事物。2025年10月，美国大模型公司Anthropic发布了Skills功能，教Claude以可重复的方式完成具体任务。Skill本质上是包含指令、脚本和资源的工程化文件夹，旨在提升AI在特定任务上的表现。随着“同事.skill”走红，用AI“蒸馏”人迅速出圈，一种“存在主义焦虑”开始在职场蔓延。

邓小闲原本想写一篇评论，批判这种正在大厂蔓延的资本异化现象，但她转念决定开发一个解决方案，并非是要阻碍AI技术进步，而是对职场人被“蒸馏”的反抗。

两个对抗的项目形成了AI时代下一个尚未被正视的职场暗流：一方是企业管理者们正加速推动员工“蒸馏”，试图通过数字化手段将人的经验打包复用；另一方则是以邓小闲为代表的职场人，在拥抱AI提升效率的同时，坚决反对个人核心价值被无情“炼化”。

强制上交Skill

“几乎是一夜之间，内网上全在聊Skill。”北京一互联网公司员工看到，公司将办公软件全面接入AI框架OpenClaw后，内网便被文风一致、类似“Skill经验帖”的内容填满了。

真正引爆这场职场风暴的，是2026年初开源AI智能体框架OpenClaw（俗称“龙虾”）的爆发式增长。与传统的聊天机器人不同，OpenClaw能够直接接管电脑执行任务——读取本地文件、操作浏览器、运行脚本、调用API，甚至拆解复杂任务并自主完成多步骤流程。

3月，多家大厂在围绕skill展开的动作频频。先是腾讯上线了AI Skills社区SkillHub，聚合官方社区超过13000个Skills，提供国内加速镜像、安全扫描和精选榜单;随后，阿里巴巴发布企业级AI原生工作平台“悟空”，内置AI能力市场，全面兼容开源Skill体系，目标是成为全球最大的TO B Skill市场；字节火山引擎也上线了技能广场Find Skill，将各行各业的经验封装成可自由组合的技能包。

“公司不仅鼓励我们自己上传Skill，还举办比赛，有用户量等标准评分，做得好的有奖励。”腾讯一算法工程师透露，内部除了推动员工将核心工作流Agent（智能体）化，还会激励人们开发一些带有自己创新想法的skill。

海外科技巨头也在加速推进。一位Meta的技术工程师告诉记者，Meta自2026年起就将“AI驱动的影响”指标纳入员工绩效评估中，强制要求相关产品部门的工程师在工作流中接入通用AI工具，超半数的代码修改要由Agent辅助完成。

英伟达CEO黄仁勋则在2025年11月举行的全员大会上对“部分管理者要求员工少用AI”一事直接表态，“你疯了吗？我希望每一项可能被人工智能自动化的任务，都用人工智能去实现。”

谈及内部应用Agent的情况，英伟达一名员工觉得还远未全面落地，“大厂在这方面比较谨慎”，但其并不否认内部正“按头写Skill”。

有些大厂正要求员工将多年的岗位经验打包成一份份“.md”文件上交。邓小闲发现，各大公司对外守口如瓶，多从内部业务主管层面强制要求员工贡献Skill，“这已经成为互联网科技行业公开的秘密”。

这种“按头写Skill”的行为又被称为“员工蒸馏”：将一个活生生的人及其独特的工作逻辑，浓缩成可以被AI反复运行的标准化脚本。

职场“牛马”开始防御

“我们整个公司所有的工作流，都要求接入了Agent和Skill。”某国产AI上市企业人士认为，利用Agent进行组织提效，最重要的是透明协作，在保证项目的上下文记忆基础上，沉淀类似于SOP（标准操作规程）的Skill。

例如在一些产品的研发岗，传统的代码审核需要五六个人凑在一起开会，逐行讲解，耗时又费力。而今，通过Skill工具，员工被要求把审核的规范、注意点、标准示例进行上下文工程化。这意味着，初级员工甚至实习生，只需调用资深架构师留下的“Skill包”，就能完成过去需要一定经验才能胜任的工作。

上述AI企业内部人士指出了”同事.skill”伦理方面的挑战：除了整理员工过往的工作文档，它还会将该员工工作期间的聊天语音转文字甚至截图等信息投喂给AI，复刻其沟通风格、工作习惯，甚至是口头禅和标点用法。

社交媒体上不乏这样的吐槽：员工面对企业上传Skill的强制要求，“感觉公司在让我们亲手写下替代自己的说明书”。

职场人开始寻找自救方案。邓小闲开发的“反蒸馏.skill”正是其中的代表。

邓小闲认为，“同事.skill”的出现很合理，企业追求效率，AI技术刚好提供了这种可能。但将人的人格和核心逻辑“蒸馏”成可替代的插件，在她看来是对人尊严的亵渎。于是，她决定自主开发“反蒸馏”程序，这一解决方案分为轻度、中度、重度三档清洗。

例如，一名经验丰富的法务本身总结出了20个核心的合同审查要点，通过“反蒸馏.Skill”处理后，上交给公司的版本会被清洗成5条正确但无用的官方废话，类似“该合同应参照相关法律法规重点关注以下条款”的话术。

这种方式确保了Skill在字面上能够运行，可以通过公司的OKR考核，但由于删除了底层核心逻辑，大厂无法通过“再次反蒸馏”技术无中生有地恢复员工的经验。

邓小闲的工作是用AI技术提升企业的生产效率，她强调要积极地拥抱AI。而法学院出身的她，理解AI时代的劳务用工关系应该是：员工愿意用AI提效来准点下班，但不愿意用它来终结自己的职业生涯。

邓小闲强调，人不应该被AI炼化，尤其是把一个人的人格、工作特性、工作逻辑都蒸馏成一个Skill，让AI自动运行，进而把人替换掉。她发起的反蒸馏并非孤例，如今GitHub上也有多个开发者推出了类似的对抗性项目。在她看来，原因很简单：没有人希望自己被做成Skill，然后丢掉工作，并长期无报酬地为机构打工。

“蒸馏”Skill是复刻已知

按需上交Skill，逐渐被蒸馏这件事，并非所有职场人都选择对抗。

前述北京互联网公司员工透露，公司正在尝试“蒸馏“实习生——实习生做的往往是重复性高且繁琐的程序性事务，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。

“养完龙虾就能让实习生离开。”这位员工理解公司在人事用工方面的考量，但问题是公司也需要算一笔账：调用模型的成本是否低过实习生的用工成本？

一名大厂运营人员花不到一天搭建了一个长图制作Skill，在点击发送到部门群的前一秒，犹豫了。

“主管并不懂一张图是怎么做出Skill的，她只会认为所有图都能自动跑出来。以后遇到那些要手搓的图，我怎么跟她解释需要更多时间呢？”纠结两天后，这名大厂运营还是发布了Skill，结果令她后悔，因为主管满意了，提出的需求也变得更多了。

邓小闲认为，技术鸿沟正在加速职业优胜劣汰，能够熟练使用并对抗“蒸馏”的人，至少还握有博弈的筹码，那些完全不知道Skill为何物的人，极有可能在毫无察觉中被AI降维打击。

某AI独角兽企业创始人表达了对“蒸馏热潮”的冷思考。在他看来，大厂疯狂推行Skill化，本质上是一种刻舟求剑。

“能被轻而易举‘炼化’为Skill的经验，说到底都是‘过去时’的产物。”这位创始人解释，对进入标准化制式的成熟互联网科技大厂来说，为了控制人力成本、追求边际效应递减下的提效诉求，推行“蒸馏”不足为奇。但若指望靠“蒸馏”来促进业务创新，那是南辕北辙。

该AI独角兽企业创始人表示，创新的本质是处理未知，突破既有的工作流，而Skill的逻辑是复刻已知。对从无到有、需要不断自我迭代的科技创业公司而言，过度依赖Skill会导致组织记忆平庸化。在他看来，AI可以学会一个工程师昨天的代码风格，但无法替人决定明天该怎么创新。他提醒，不能让效率的追求杀死了创新的直觉。

职场经验属于谁？

多位受访者向经济观察报描述当前职场中的割裂现状：管理层希望公司被AI革新成一个超级组织。员工们一边养“龙虾“，积极将Skill作为OKR考核的加分项以求自保，一边又焦虑着，警惕着那个可能替代自己的赛博分身。

当职场经验被数字化为可以无限复制的代码，员工在工作中形成的经验和方法论，到底属于谁？

清华大学公共管理学院长聘副教授、科技发展与治理研究中心主任助理陈天昊指出，个体在职场中积累的判断习惯、沟通节奏、问题拆解方式、在不确定情境下的取舍标准等，是打工人真正的“饭碗”。AI可能把这些沉淀在聊天记录、文档修改痕迹、代码提交和邮件往来中的经验系统化提炼、封装并调用。

“这部分知识到底更偏向属于公司资产，还是更应由劳动者自己掌握，现有知识产权法和个人信息法都只能覆盖一部分，还不能完全解决。”

陈天昊提到“默会知识”概念——劳动者在工作中形成的、并非由公司传授而是个人日积月累习得的知识。而默会知识在原则上应由劳动者自己掌握。如果企业要求员工提交自己的Skill封装，或把这类封装作为离职交接文档来进行，员工有拒绝的权力。

邓小闲认为，如果数字分身产生了经济收益，原型人物理应获得分成。“比例可以谈，但‘零分成’是不合理的。更进一步，个人应当有‘被遗忘权’——可以随时要求删除自己的数据、停掉数字分身。”

（作者 钱玉娟）

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钱玉娟

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