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　　记者丨王俊

　　编辑丨骆一帆

　　近来，技术社区GitHub上爆火的“同事．skill”引起了广泛讨论，这项skill的技能点是“提供同事的材料加上你的主观描述，生成一个真正能替他工作的AI skill”，并宣称“将冰冷的告别化为温暖的skill，加入赛博永生”。

　　截至4月4日晚，这个项目在GitHub累积了将近7万的星标。作为参照，在国内被称为龙虾的Openclaw，星标数为25万，并凭借这个数字登顶GitHub星标第一。

　　社会平台上的梗图层出不穷：“你的同事被优化了，但他的 skill 还在。”“被毕业的同事并没有消失，不过是被蒸馏成了token继续陪着你”……一系列“地狱笑话”背后，AI是否真的能将个人的工作经验蒸馏成可调用的Skill？如果能，这些know-how归谁所有？AI时代如何保护职场中的个体劳动价值？

　　清华大学公共管理学院长聘副教授，清华大学科技发展与治理研究中心主任助理陈天昊长期关注AI治理并有着丰富实操经验，他在一开始，便犀利发问：如果人的工作经验、协作方式甚至风格特征都能被模块化，那么凝聚其中的劳动价值、知识产权和人格尊严分别应当如何保护？

　　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”。而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。”陈天昊指出。

　　他认为，劳动者在工作中形成的默会知识，在原则上应由劳动者自己掌握，未来需要修订劳动法及相关法律法规，以及通过劳动合同提前约定，明确谁有权调用这些默会知识以及调用的边界在哪里。

　　同时，对于普遍存在的AI对就业影响的焦虑，他指出，Skill 带来的影响或许会比AI对特定职业的显性替代影响更深，因为Skill能够逐步把岗位内部的一部分又一部分“微能力”抽出来、自动化、模块化，从而逐渐改写岗位定义、招聘标准和组织结构。

　　以下为采访全文：

　　人会被部分蒸馏，而不是完整复制

　　《21世纪》：“同事．skill”发生的背景是什么，为什么会有这么大的水花？

　　陈天昊：所谓skill，是把某类工作的经验、流程、工具调用方法和参考资料，整理成一个可复用的能力模块。Anthropic 在推出 Agent Skills 时，把它类比成“给新员工写 onboarding guide”，意思是把原来由一个人所掌握的做事方法、判断路径和操作规范进行文件化、模块化，让 Agent 在需要时按需读取和执行。

　　从更大的背景看，这背后是 AI 正在从 Chatbot 走向 Agent的演进——从“会回答”走向“能行动”。但 Agent 不是装上工具就自然会工作，如何调用工具、管理记忆、把流程真正跑通，需要经验和方法，而这正是Skill 的意义：把这些方法沉淀下来，变成可复用的能力包。

　　“同事．skill”就是在这个背景下出现的。核心做法是把某位同事在工作中留下的飞书记录、文档、邮件、截图等材料提炼成两部分：一部分是工作方法和技术规范，另一部分是性格特征和沟通风格，再把它们封装成可调用的 Skill。它之所以引发关注，是因为它把一个很尖锐的问题摆到了台面上：如果人的工作经验、协作方式甚至风格特征都能被模块化，那么凝聚其中的劳动价值、知识产权和人格尊严分别应当如何保护？

　　《21世纪》：以你对技术的了解以及自身实践，一个人常年积累的判断力、排错直觉等等工作经验，能被蒸馏吗？

　　陈天昊：我的初步判断是：可以被蒸馏，但只能是部分蒸馏，而不是完整复制。