中国程序员正在训练自己的AI替身，然后集体emo了

一个GitHub项目两周内被转发上万次，核心功能只有一句话：把你的同事"蒸馏"成AI。创作者说是恶搞，但点进去的人发现——自己的老板已经在这么干了。

一个玩笑怎么变成了一面镜子

Colleague Skill（同事技能）的界面简单到有点简陋。输入你想复制的同事名字，填几个基础信息，系统自动从飞书和钉钉拉取聊天记录和文件，然后生成一份"使用手册"——不是教你怎么用软件，是教AI怎么扮演这个人。

手册里有什么？上海27岁的程序员Amber Li试过后有点头皮发麻："它甚至能抓住那个人的小习惯，比如怎么反应、用什么标点符号。"几分钟，一个能帮你debug代码、秒回消息的"数字同事"就上线了。

项目作者是上海人工智能实验室的工程师周天翼。他对《南方都市报》承认，这起初就是个 stunt（噱头/恶搞）。导火索很具体：身边AI裁员的消息越来越多，加上公司开始要求员工"把自己自动化"。

但恶搞撞上了一个真实的集体焦虑。工具在中文社交媒体病毒式传播后，评论区最热的不是技术讨论，是黑色幽默——"先自动化同事，再自动化自己，最后大家一起领N+1"。

老板们正在认真推进这件事

MIT Technology Review采访的多名中国科技从业者证实，"训练AI替代自己"已经从梗图变成OKR。使用的工具包括OpenClaw、Claude Code等AI智能体（AI agent，指能自主执行任务的AI程序）。

具体怎么操作？员工被要求事无巨细地记录工作流程，把日常琐事变成可复现的"说明书"。这和Colleague Skill自动生成手册的逻辑完全一致，只是更枯燥、更强制。

Emory大学研究AI与劳动的助理教授曹汉铖分析，公司推动这件事有现实考量。AI智能体现在能控制电脑、读新闻、回邮件、订餐厅，但在真实业务场景里经常"水土不服"。让员工写工作手册，本质是用人肉填补AI的能力缺口。

一个悖论出现了：为了让AI更聪明，人得先把自己变"笨"——拆解成步骤、量化成指标、消除所有模糊地带。那些让工作有价值的隐性经验，比如什么时候该坚持、什么时候该妥协，很难写进手册。

为什么这次反弹比预期激烈

中国科技从业者对新技术通常是早期拥抱者。但这次的情绪很复杂——不是抵制AI，是抵触"被要求自己训练刽子手"的羞辱感。

Amber Li的实验很有代表性。她承认工具" surprisingly good（出奇地好）"，但体验是"uncanny and uncomfortable（诡异且不适）"。这种不适不是技术恐惧，是看到自己的职业身份被压缩成一份可替换的配置文件。

更微妙的是"蒸馏同事"这个设定。理论上你可以先复制别人保护自己，但实际操作中，谁先被选中往往取决于权力关系而非效率计算。工具的设计把职场政治包装成了技术中立。

周天翼没有回应MIT Technology Review的进一步采访请求。但项目README里的一句话被截图疯传："在AI时代，你的同事可能只是一个JSON文件。"

这张图说明了什么

我们可以把Colleague Skill的传播路径拆解成三层：

第一层是技术层——大语言模型+企业IM数据接口，让"人格克隆"从科幻变成 weekend project（周末项目）。门槛低到个人开发者几小时就能复刻。

第二层是组织层——中国科技公司对"降本增效"的焦虑，把实验性工具变成了管理抓手。当老板发现员工可以用AI生成同事手册，"自愿文档化"就变成了"强制交付物"。

第三层是心理层——从业者突然意识到，自己引以为傲的"不可被编码"的部分（沟通风格、问题解决直觉、跨部门协调能力），其实很容易被模式识别。这种认知冲击比实际的裁员威胁更消耗人。

三层叠加，一个恶搞项目成了情绪出口。转发的人未必真的会用，但都需要一个符号来表达："我看见发生了什么，我不舒服。"

这场实验的终点在哪

目前Colleague Skill的代码仓库已经看不到具体实现细节，作者似乎有意降低热度。但 genie is out of the bottle（精灵已出瓶）——技术路径一旦被验证，复制只是时间问题。

更值得关注的是中国职场对"自动化自己"的独特接受度。相比欧美同行对"算法管理"的激烈抵制，中国科技从业者更多表现出一种疲惫的配合。这不是文化差异，是劳动力市场结构的折射：当跳槽窗口收窄、行业红利消退，"配合表演"成了风险最低的生存策略。

但配合不等于认同。Colleague Skill的评论区里，最高赞的段子是："建议增加功能：自动生成离职交接文档。反正最后都用得上。"

这种戏谑背后是一个严肃问题：当公司要求你训练AI替代自己，你的谈判筹码是什么？答案可能是"那些无法被写进手册的东西"——但前提是，公司还愿意为这些东西付费。

Emory的曹汉铖教授正在追踪这类工具的演化。他的早期观察是，"工作手册化"运动可能高估了AI的替代速度，但低估了它对员工心理契约的破坏。当"培养接班人"变成"培养数字替身"，职业发展的叙事逻辑被连根拔起。

Amber Li说她不会再用Colleague Skill了。"不是因为技术不好，"她说，"是用完之后，看同事的眼神变了。"

这种变化可能是不可逆的。一旦你知道某人的工作风格可以被提取、复制、优化，就很难再回到"这是个独特的人"的认知框架。AI没有消灭工作，但它正在消灭一种特定的看待工作的方式。

周天翼的恶搞戳破了一层窗户纸：在效率至上的算法里，"你"和"你的技能"是可以解耦的。前者是成本，后者是资产。Colleague Skill只是把这道算术题可视化了一下。

现在的问题是，谁会做下一道算术题——当资产可以被无限复制，成本还必要存在吗？