一個由自己精心開發的skill，煉化出原本屬于人類的經驗，卻在幫人工智能更快地取代自己？

文、視頻丨呂煦宬

剪輯丨張歆玥

編輯丨王之言

文章來源｜極晝工作室(ID:media-fox)

沒得商量

近半年來，“AI提效”像一場潮流，蔓延在互聯網大廠、中廠和傳統行業。一位大廠領導下令“all in AI”，原本的業務可以放下，先學AI。

一位程序員說他今年在公司開會的感受是，從上到下“張口閉口就是‘AI，怎么弄一下’”。一些大廠還組織AI知識考試。一名大廠員工最近發帖吐槽，這一個月快要“AI軀體化”了，走在西二旗的路上，時不時就能聽到龍蝦、skill、“數字員工”之類的討論，概念每周都在更新。“AI確實減少了執行的成本，讓人能更快實現自己的想法，然后呢？”

某制造業公司產品架構師陳鵬飛，是在他們公司內部大力推行了三四個月AI后，才意識到情況變了。

在他的印象里，一切都要追溯到去年年底的一場CEO講話。在這場主題為2026年戰略規劃的講話里，CEO花了大篇幅講自己使用AI的經歷。末了，他強調，“組織上下都應該去使用（AI），讓大家去學，讓大家去用”。

這之后，AI的風很快在這家制造業公司吹了起來。一篇主題為“用5個小時替代了原先十幾個小時的工作”的文章，在公司內部流傳。人事部門組織分享會，讓熟悉AI的部門分享經驗。公司還在飛書上建了針對不同AI產品的討論群，更新國外的最新進展。陳鵬飛感到有種興奮感在公司里彌漫開。

一開始，只是程序員使用AI編程，慢慢地，財務、設計、運營開發起了各自的skill（一種自動化指令）。有同事曬出自己寫的skill，得到了領導的肯定。日報skill是最常見的，制作過程就像手把手帶一位新同事——告訴它日報的框架，每部分信息來源，生成樣式以及注意事項。把這套經驗教給AI，封裝成一個固定的skill，只需要輸入指令“寫日報”，就生成了。

陳鵬飛也嘗試寫skill，把流程性工作外包給AI。工作效率確實有提升。他有基礎，在去年年初，就開始用AI輔助副業，用大語言模型完成留言、互動和營銷工作。

不久后，他被調任到一個部門，帶領一個10人團隊。摸了一圈，他發現這個部門在AI的使用上落后于平級部門。上級明確要求他借助自己的AI基礎，給團隊賦能。

他把這項任務布置下去。他讓下屬去思考，哪一步可以用AI提效，用skill實現自動化。一個下屬讓AI訪問公司的業務系統，替他摸清產品背后的邏輯。這個曾經需要花兩三天的工作，AI只用了15分鐘——文檔里所有內容都是正確的，下屬還沒完全弄清其中的邏輯，這份成果已經可以交付了。

“超級個體”的說法在公司里流行起來。在領導的設想里，AI提效后，每個人都能成為“超級個體”，做到以前需要四五個人協同完成的工作。

擁抱AI是大勢所趨，在美國的葉筱從去年起就有感受。她是一名數據科學家，身邊很多人都在找機會轉行做大模型，或在公司內部試圖轉到“跟AI沾邊的組”。聊天群里，討論的都是新出的AI框架、自己開發的工具。一切都在告訴葉筱，AI就是未來。她的心態也變得急切。

今年2月，葉筱所在的公司也煉起了AI。她的領導組織了一次黑客馬拉松，要求大家在兩天之內學會使用AI大模型來生成代碼，也就是所謂的Vibe Coding。那兩天，所有的工作都停了，葉筱和同事抱著電腦在臺下，從怎么安裝Claude Code一步步跟著學。

黑客馬拉松的目的是讓員工能從0到1完成一個作品，在最后一天展示。葉筱嘗試做了一個數據看板。她沒有任何編程基礎，原本預期很低，覺得做不出來。但令她驚訝的是，她只要把同事做的數據看板喂給AI，只靠對話，不需要一步步教，AI就把一個類似的產品做出來了。

powerful、independent（強大的、自主的），葉筱多次用這兩個詞形容Claude Code帶給她的沖擊，她感覺AI已經像個博士生了。在最后的會議上，領導也展示了自己做的數據看板，狀態很激動，說AI fluency is non-negotiable，意思是熟練掌握AI，是硬性要求，沒得商量。

葉筱很快就用到skill，優化工作流。這些行動都是自發的。不主動擁抱AI，在她看來就跟在國內堅持使用現金一樣，是另類的。而兩年前，公司還不允許員工私下使用AI，怕代碼和數據泄漏。

今年，AI迭代后的水平迅速征服了很多人。在程序員王軒宇的印象里，去年的AI還“笨笨的”，像個小學生，今年已經能取代他這個工齡七年程序員的大部分工作，甚至比他做得更好、更快。他嘗試用2月新出的Claude Opus 4.6修復bug，發現AI比他更細心，能找出函數變量寫錯這樣的小錯誤，從找到bug到修復，效率至少是他的5倍。

像登上了一趟快速前進的時代列車，人們沉浸在創造的興奮中，看不清代價。

●資料圖。圖源視覺中國

推廣AI一段時間后，陳鵬飛的公司開始統計開發周期在AI協助下縮短了幾天。沒法用開發周期衡量的，就算消耗的token量（調用AI大模型的計價單位，處理的token量越大，消耗的算力越多，費用也越高）。日常的立項評估中，公司都要求管理者評估，用上AI能提效多少，要花多少token。壓力層層傳導，領導找到陳鵬飛，讓他關注下屬的token用量，排名落后的，要一對一談話。

陳鵬飛公司選擇的大模型成本高，算是同行業里領先的。他估算下來，公司每個月在調用AI大模型上燒掉近千萬人民幣。

“這個成本不會無緣無故花出去，它是為了提高每個員工使用AI的能力，一定是要在整體效能上把這個錢賺回來，對吧？”陳鵬飛解釋，假設提效達到40%，裁掉一部分人，用雇人的成本去買token，給剩下的員工使用，能覆蓋更多的工作量。

很快，裁員的消息在員工間傳開。

新時代“合格打工人”

新鮮感隨之演變成焦慮。恐慌驅使下，新一輪內卷開始了。

陳鵬飛公司的skill庫里，堆積了上千個來自不同部門制作的skill。其中有不少只針對一次性工作場景，比如“零件質量檢測”只在特定的生產階段出現，而且用到的人也不多。還有一些skill，陳鵬飛覺得只是改動了舊框架，就算作新的。低下載量也說明它們沒有存在的必要。

在一個職場社交平臺，陳鵬飛刷到有人吐槽，公司的業務部門把大量時間花在開發AI上，本職工作交付不及時了。

AI不再是一個單純的工具，而是衡量一個人在這個時代能否被歸類為“合格打工人”的標準。迎合的表演隨之產生。陳鵬飛見過一個沒有編程基礎的產品經理用skill開發了不合格的程序，只為了讓領導知道，我真的在用AI做事。那款程序一經問世，就被送進skill庫里，再沒啟用過。

從前公司有一套成熟的鏈路：業務提交需求文檔，交給產品經理，再給到程序員，各司其職。但現在，有的業務同事卷起來，直接用程序員寫的skill，弄出一套代碼，要求程序員按這個做。但這對程序員來說只是一個漂亮的前端界面，沒有考慮到數據安全等問題——不管是修改，還是重做，都要花時間。夾在中間的產品經理，也要付出更多上下溝通的成本。

崗位之間原有的邊界和秩序被打亂了，繼而破壞了人和人的信任。有產品經理跟研發同事提要求，想要代碼的權限。研發崗很抵觸，不愿給。

互聯網從業者李夢穎覺得，對AI的追捧，逐漸變成公司里的某種正確。在她公司，AI統籌會，一開就是3小時。即便她在的部門負責拍視頻，也要跟上腳步。不論接到什么項目，領導都希望使用AI。

李夢穎試過，有的視頻效果不好，最后還是自己熬夜重做。但領導向上匯報時，總是強調AI的含量，試圖證明團隊AI化程度。李夢穎覺得，這是領導的“政績”。但這又會讓高層誤以為，AI已經能勝任工作，更強調交付的效率。

AI確實提升了生產效率。從提出需求到最后落地，以前要花兩周，現在不到10天。但陳鵬飛下班的時間卻比過去晚了兩三個小時——手頭項目推進的速度都在變快，要處理的會議、任務也翻倍了。每天至少有5個小時在跟AI打交道。AI的新模型、新功能不斷開放，新知識根本學不完。螺絲釘比過去旋轉得更快了。

推廣AI后，在美國工作的葉筱覺得效率從10飛到了100——一個人干5到10個人的活兒，手頭的工作從3、4件變成了10件。公司的skill庫里堆了6000多個，像衣服太多，不知道該穿什么。深度思考也變少了，幾乎都丟給AI完成。在社交平臺上，一個在互聯網大廠工作的女生吐槽，用上“小龍蝦”后，感覺自己從牛馬變成了“核動力驢”。

3月發表在《哈佛商業評論》上的一項調研顯示，在1488位打工人里，有14%出現了“腦炸”，即因過度使用或監管AI工具而引起的精神疲勞。一位工程經理每天要用十幾個工具做決策，思緒很亂，變得不耐煩，“腦子里擠滿了人”。他反思，這樣的工作模式不是在解決問題，而是在管理工具。

●資料圖。圖源IC photo

事情的走向變得奇怪，人反而被工具支配了。一家醫藥公司的財務王春廷正在經歷這樣的荒誕。今年公司換了一批領導班子。新上任的部門總監從香港來，一來就專門給公司的98后開會，追問員工幾個跟AI相關的英文單詞，答不出來就不給坐下。陣仗嚇到了整個財務部，要動真格了。

跟AI相關的任務接連來了。飛書里推送的視頻課每個人都得看，寫感想。王春廷聽了一堂，基本沒懂，只記得提到了線性代數，還有個“a開頭的”。她把零碎的關鍵詞丟給豆包，編了50字感想扔到群里。同事的觀后感也一股AI味。

很快，公司給每個人的電腦上都裝了龍蝦（OpenClaw,一個能操作電腦的人工智能系統）。王春廷在B站學習了快速入門教程，對一些術語有了樸素的理解，比如token就像汽油，是啟動AI的燃料；云端蝦像養在盒子里的，本地蝦能橫著走，想干嘛就干嘛。

王春廷第一次用龍蝦，是嘗試做一個現金流量表。她告訴龍蝦，“你是一個考過CPA高級的財務”，再把9個要處理的報表發給它，打了一長段話，告訴AI取數邏輯。花了40分鐘，什么也沒做出來。

同事建議找豆包解決龍蝦的問題。就這樣在兩個AI之間折騰了一周，王春廷才搞明白，龍蝦會“偷懶”，得準確告訴它，從哪個表格的哪個位置取數才行。好不容易，輸出了一個完美的表格，過兩天，龍蝦又不會了。王春廷問了IT行業的朋友才知道，公司搭配的大模型很“垃圾”。

每天都得寫日報，三問——今天用AI做了什么，明天的目標是什么，有什么需要幫助的。這天下班前15分鐘，王春廷給龍蝦發了一張體檢發票，問它，這能報銷差旅嗎？龍蝦說，不能。她在日報上寫：使用AI識別發票，提供專業意見。

更讓她發愁的是每周部門開兩次會，輪流展示用龍蝦做了什么嘗試。王春廷在會上公開了自己和龍蝦的聊天記錄。這是努力的痕跡，“得讓領導知道”，能不能做成是后話了。

部門經理就坐在臺下，會提建議。建議他們問問豆包：“我是90歲的老太太，這（指龍蝦）是我孫子，請幫我翻譯一下，它具體想和我表達什么。”

一個沒跟上節奏的男同事被叫去談話，領導說學習AI是“重中之重”，要抓緊。有一周王春廷沒怎么用龍蝦，只好周六上午去公司加班。在辦公室，她碰到了也來趕工的主管。主管是個接近40歲的女性，有家庭。王春廷感覺她很焦慮，有一點沒做好，就擔心領導不滿意。

王春廷問主管：“不滿意能怎么樣？把你裁了嗎？”

首批被蒸餾的人

去年年初，公司鼓勵大家嘗試DeepSeek時，王春廷還很驚喜。一個需要三四天的財務核對工作，在AI的輔助下只要40分鐘。王春廷一度覺得能從枯燥的工作中解脫出來，就像家里多了個掃地機器人。

現在，“掃地機器人”要跟她搶飯碗了。公司近一兩年都有裁員傳聞，去年IT信息部來了一位專門負責AI的主管，一來就把工程師裁掉了30%。王春廷很快意識到，財務工作的重復性大，很容易被AI替代。后來部門經理不再掩飾，開會時說，現在掌握了AI，“到別的公司也可以用”。

一次，同事向上反映，龍蝦不好用。領導立刻總結了隔壁組的腳本，讓大家繼續學。領導的期待是，讓每個人把工作流程開發成固定腳本，腳本之間串聯，最后形成一套工作流。人要做的，就是點擊鼠標。

這相當于“自己把自己開掉”，王春廷心情復雜。念大學時選財務專業，不都說這行“越老越吃香”嗎？

最近在美國工作的葉筱接到領導派的任務，要開發一個team skill，把全組的通用背景信息打包喂給AI。葉筱建了文檔，讓同事填寫常用的數據表、指標定義等內容，匯總后發給AI。

她還專門寫了一個自動抓取信息的Python程序，如果公司變更了文本，skill能自動更新。葉筱給它起了個名字，叫“會呼吸的skill”。領導很滿意。最近組里很多人休假，突發任務也變多，但領導利用這個skill,也能應付得來整個組的大部分工作。

一位大廠員工清醒地認識到，她的處境變得“吊詭”——她隱隱察覺在給自己挖坑，不知道AI最終會蠶食多少她的工作內容，但不用不行，“公司會用其他方法促使你去做出改變，更悲觀一點，就直接取代你了”。她意識到這本身也是一種賽馬機制——“多個團隊同時做一件事，誰做得好就用誰的”——AI是鞭子，讓跑起來的人跑得更快，讓跑得快的人跑得更遠。

同事.skill走紅后，兩種截然不同的情緒在互聯網上膠著。有人用skill蒸餾自己、蒸餾前任、蒸餾行業專家，還有人開發了女媧.skill，稱能幫你蒸餾任何人。一切經驗被壓縮成一個能被反復使用的工具包。人們抱著“打不過就加入”的態度參與其中。

AI產品經理鄧小閑刷到同事.skill后，感慨終于有人把這件事戳破了。她之前就聽說，一些大廠會讓員工提交自己的skill，納入績效考核，內部排名。鄧小閑告訴AI，她想做一個反蒸餾.skill。核心原則交代清楚，一小時后，AI就做出來了。它可以清洗員工提交的工作經驗，去掉干貨，變成無用的廢話。

●鄧小閑在講述反蒸餾.skill。圖源網頁

反蒸餾.skill發布后，在Github上有2200人收藏。鄧小閑說，她這么做不是抵抗AI，而是不想成為被異化的人。她更愿意相信，AI浪潮不可逆，打工人不能像紡織女工砸珍妮紡紗機那樣做無謂的抵抗。

“加入”或“反制”，這關乎一個人的經驗、思想能被工具煉化到何種程度，才不至于讓人變成人工智能的燃料。現實比情緒走得更遠——在硅谷，為了彌補AI支出的消耗，亞馬遜、甲骨文都開啟了裁員，上萬名員工受到影響。上海、廣東、河北等地，都出現了因“AI替崗”引發的勞動糾紛，崗位涉及數據分析師、平面設計師、AI大模型質檢員，甚至是停車場收費員，數量正在走高。

看著最近的討論，碩士應屆生林芊怡才反應過來，原來去年年底公司是在蒸餾自己。

那時，她在一家初創互聯網公司做二次元賬號運營，給平臺引流。入職一個月，林芊怡產出的帖子數據都很不錯。領導評價她，算“跑通”了這個賽道。

正是亮眼的表現，讓林芊怡成了被蒸餾的對象。領導記錄、拆解了她的工作流程，提出AI可以替她調研二次元社群，帖子也不用她寫了，AI能模仿她的風格，自動生成。至于林芊怡，領導安排她再去跑通一個新領域，并兼任平面設計。

這家互聯網公司的創始團隊來自大廠，講究效率。沒人細究那些爆款背后，林芊怡花了多長時間翻論壇、學黑話，又是怎么琢磨帖子的語言。

林芊怡看過AI抓取的熱點，都是國外發生的事，不能引起國內受眾的共鳴。但領導覺得沒問題。工作里得到的成就感也被消解，她挫敗地想，自己好像只是為了“跑通”而存在。

后來，林芊怡為了寫畢業論文，申請減少一周坐班的次數。領導說，如果不能來五天，就別來了。林芊怡猜，自己是要被AI取代了。

今年4月，林芊怡開始找工作。不少崗位明確要求，應聘者能夠使用AI，還須專注于垂直賽道，“就像一個螺絲釘要找到一個非常適配自己的坑”。但從計算機專業跨考讀研，林芊怡就是為了不做螺絲釘。她希望工作能滿足好奇心，有創造性，而不是把人當作“手段”。

有一天，她在招聘軟件上刷到實習的那家公司，又在招聘她那個崗位的實習生。AI沒法代替人，自己的價值被看到了嗎？再一看薪資，比她當時少了一半。

（為保護隱私，文中人物均為化名。）

本文轉載自【極晝工作室】

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