摘要
GitHub 上有一个 4 小时写出来的项目，叫 colleague-skill。3 天涨到 6,700 颗星，3 周突破 1.4 万。中文世界把它叫作"同事.skill"，把它做的事叫作"炼化"、"蒸馏"。这一下点燃了国内最近最大的 AI 工作替代焦虑，“反蒸馏”也随之成为热词。 项目作者周天奕，24 岁，上海人工智能实验室工程师。按他对澎湃科技的说法，这是团队在做“智能体安全”研究时，顺手花 4 小时开发的副产品。仅这“4 小时”，就足以提示我们对它的理解可能已经被夸大。从源码看，它做的事很简单：把对一个具体同事的描述、聊天摘录、文档片段，整理成三个 markdown 文件（SKILL.md、work.md、persona.md），加起来通常不过几十 KB，用来驱动 AI 模仿这个人的行为和产出。 它跑在 Anthropic 2025 年 12 月公布的"智能体技能"（Agent Skills）开放标准上，可以被简单调动。这当然不是“蒸馏”，蒸馏至少得基于海量的个人数据，训练出一个有参数意义的小模型。同事.skill 离这件事很远。把它叫"蒸馏"，是文学比喻，不是技术描述。 但这次比喻足够成功。4 小时的代码量，靠一句"将冰冷的离别化为温暖的 Skill，欢迎加入赛博永生"拿下 1.4 万星。按 GitHub 开源项目的常规节奏，这是顶级开源框架要花一年才能到的数字。衍生品紧随其后：前任.skill、老板.skill、导师.skill、父母.skill、永生.skill、女娲.skill。4 月 13 日，作者本人把项目升级为 dot-skill——"可蒸馏任何人"。 真正用过"同事.skill"的人都知道，指望它替代一个真实的同事，几乎是不可能的。即便效果尚可，功劳也该归于大模型本身——把任务稍作包装交给 Claude，本来就大概率能跑出不错的结果。这个项目骨子里是个概念小品，甚至带点行为艺术的性质。让它变得沉重的，是中文世界把整整一个时代的劳动焦虑都塞了进去。 然而，AI 大规模应用已走到第四年，对人工被AI替代的焦虑是真实的。真正的"蒸馏"在哪里，又是如何发生的？我们该如何从技术、立法等层面，应对“劳动被替代”这件事？ 真正的蒸馏，正在Meta发生 蒸馏一个人是可能的。2026 年 4 月，路透社和 Platformer 同期披
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