擔心被Skill替代的打工人發現：「根本不是那么回事」

“誰曾想，Skill不僅沒替代你，反而讓你天天加班。”

“現在，和Skill協作成了我們的日常工作，但公司里也沒見誰‘被Skill替代’而被裁呀。”一家跨境電商的運營趙磊向雷峰網吐槽道，語氣里有點無奈，又藏著點慶幸。

在他看來，前段時間網上熱議的“蒸餾同事”、“Skill替代打工人”更像是AI浪潮沖過來時，引發的下意識恐慌，但大家慌過之后發現：Skill不僅沒讓我變得清閑、無事可干，反而讓我天天加班……

“只是靴子沒有落地罷了。”程序員劉雨有著不同的看法，“把工作技能Skill化對不同崗位的沖擊是不一樣的，自然大家感受到的危機程度也不同。要說現在最懸的，可能就是我們程序員和運營。”

那么，事實的真相究竟是什么？喧囂過后，冷靜下來，我們有必要探究一下：“蒸餾打工人”是一件新鮮事嗎？“Skill化”在無差別掃射所有人嗎？面對層出不窮的AI工具和“AI替代論”，打工人手里到底有沒有終極自救的武器？

為此，雷峰網對話了幾位不同行業的一線從業者，試圖深度還原、復盤這場由AI“蒸餾”引發的職場焦慮的真實樣貌。

01 Skill：一場包裹在AI外殼下的舊敘事

這場AI焦慮事件的起點是，4月初在 GitHub 開源上線的AI工具：同事Skill。該項目上線短短兩周已狂攬超萬顆星，一度登上了 GitHub Trending 全球趨勢榜的前列。

項目的 slogan“將冰冷的離別化為溫暖的Skill，歡迎加入賽博永生。”本意是把離職同事的技能、經驗轉化為Skill，繼續為公司服務。

但很快這種“蒸餾成skill”的焦慮就蔓延到了在職員工身上。越來越多的公司要求員工編寫Skill，直接撥動了員工“被裁員”那根最敏感的神經。

在不少員工看來，這種行為無異于卸磨殺驢。只是為了將打工人最寶貴的工作智慧“數字煉化后”，打著降本增效的幌子搞“人走Skill留”的套路。

但事實上，這種公司“蒸餾”員工技能、經驗、知識的行為，在不少公司里由來已久，甚至對公司來說，這是有益于發展的一種必須之慣例。

早在AI普及之前，企業就一直在用各類方式沉淀員工能力。

從最古早的Excel 梳理工作流程，到CRM 固化客戶經驗、SaaS 工具規范操作，甚至是師傅帶徒言傳身教，這些都是把個人知識轉化為企業數字資產的辦法。而AI 的出現，只不過是讓這件事變得更高效、更數字化。

有長達十年資深工作經驗的AI開發者葛工告訴雷峰網，通俗來講“同事 Skill”就是通過消化員工的聊天記錄、編寫的文檔、會議紀要等信息，將其作為上下文注入到 Agent 中。這樣，Agent 就能像張三或李四一樣和你協作，從而降低公司對某個具體員工真人的依賴。

“目前的 Skill 更多是為了解決存量問題。比如某個員工負責維護的項目，在他生病或離職交接時，Skill 能起到關鍵的緩沖作用。”葛工補充。

在他看來，同事Skill這類工具在業內根本不算新鮮話題。早在2025年底他就接到過不少企業的相關咨詢，核心訴求高度一致：很多企業的核心知識都鎖在員工腦子里，沒有沉淀為數字資產，這給企業帶來了很大的管理風險。

“比如在高精尖制造業或芯片行業，核心員工常以離職為籌碼提出要求。所以，如何將員工的能力數字化、線上化，在企業方視角看來一直是個重要的問題，而現在剛好AI技術已經相對成熟讓這件事落地了。”

“同事 Skill之所以一上線就引發了海量關注，是因為它讓大家真切地感受到，AI 對文本和流程化工作的大規模替代真的來了。但如果員工在公司的角色僅僅是一個可以被打包的 Skill 而已，那難道說能讓 Skill 替代真人到客戶現場嗎？根本不是這么一回事！”

而“反蒸餾Skill”作者鄧小閑則觀察到，在AI替代浪潮的沖擊下，美國四大會計師事務所的校招錄用率已經下降了30%，“不是年輕人不再需要做Dirty Work，而是他們可能失去了接觸實際案例和真實場景的機會。初級崗位的消失，正在讓應屆生陷入某種‘想成長卻無門’的困境。”

“我們現在正處于技術革命的轉折點，經歷著某種程度上的歷史重演，技術變革對個人造成的精神打擊、對未來的深度焦慮，不是一句‘技術進步’就能抹平的。”

在鄧小閑看來，我們始終需要直面這種陣痛，無論來自什么專業背景，只要能率先將 AI 與垂直行業深度結合，“用懂 AI的優勢去彌補因失去 Dirty Work 而喪失的實戰經驗。”她向雷峰網強調道。

02 Skill并非“無差別掃射”

技術的成熟，往往意味著圍獵的開始。但“蒸餾打工人”真的是在無差別掃射所有人嗎？

并非如此。

事實上，哪些人群最容易成為首批“蒸餾”對象呢？葛工的答案非常明確：程序員和大廠運營人員。

“代碼本身就是知識的沉淀，AI在Coding領域的進展極快。”他告訴雷峰網，即便是在阿里這樣具備嚴格的人工審核機制的大廠，保守估計也有30%的代碼是由AI編寫的。而運營崗位則是因為人力投入過高，優化需求最迫切，所以或許會成為企業“Skill化”的重點目標。

然而，就算是這樣，也并不意味著大部分程序員和運營人都很危險。

“我作為一個marketing運營，所感受的事實與網上說的‘被Skill替代’是完全相反的。”在這個問題上，資深運營趙磊有著不一樣的看法。

“以前我們團隊的實習生每天都在做數據統計、修改 SEO 文章這類機械重復的Dirty work，120 元的日薪、兩小時通勤，結果往往就是實習生抱怨學不到東西待不久就跑了，管理者也帶得很累。如今這類工作全被 Skill 接管了，實習生轉而去做熱點挖掘、Skill 優化、創意產出這類更高級的工作，不僅他們自己更有成就感，我們的工作效率也提升不少。”

結合在工作中的實際體會，趙磊明確透露，其實AI 提效、技能蒸餾這波趨勢，早在 2023 年底就開始深度滲透運營崗位了，大家早就接受并且快速適應了。

趙磊認為，雖然當下Skill 化這波趨勢短期內肯定會讓一部分人感到沮喪、心里沒底，但這是AI進入工作場景的過程中必然會出現的低谷期。只要把眼光放長遠一點，就會發現也許事情根本不是大家想象的那樣。

作為大眾眼中的蒸餾“重災區”人員，程序員劉雨坦言，Skill 類工具確實給他們程序員群體帶來了真實的就業沖擊，但也并非大家擔心的那樣一棍子打翻一船人。而且這項技術對個人和公司來說，都有著不少正向用處。

“特別明顯的，去年 Q4 短短一個季度，大模型的代碼能力直接出現了爆發式突破，Claude Code 寫代碼的能力徹底上了新一個臺階。以前需要耗費一個星期跑完的項目，現在用 Claude 這類大模型只要需求清晰一天就能跑出雛形，剩下的只需要人工復核，公司的整體開發節奏已經全面提速。”

劉雨告訴雷峰網，程序員這個崗位不像運營那樣離真實業務目標很近，而是等業務需求拆到程序員他們這里，就只剩一個個標準化的執行任務。而AI 最擅長的就是搞定這類明確任務，一旦這些活兒被Skill類工具接手，普通開發者的價值瞬間就被稀釋，因此在他看來，只有前端開發才是被沖擊最嚴重的群體。

“公司確實裁了一些前端崗位，但又補招了一批其他研發崗，因為研發效率提上去了，公司業務擴大了，團隊要干的活更多了，我們現在基本天天加班……”

其實，在哪些群體最容易被Skill替代這個問題上，鄧小閑則給出了更普遍的判斷標準：“容易被Skill化的職業群體，通常具備兩個特征：高度重復且極易外包。”她以自己熟悉的法律行業為例，大批量的合同審查、基礎案件材料撰寫，本質上都是流程化產出。

根據Anthropic 3月份發布的《人類技能 AI 替代率雷達圖》，未來AI時代最難被替代的不是坐在寫字樓里的白領，而是需要“具身智能”的線下體力勞動者。

“這類工作需要運用四肢與真實世界的基礎設施、真實的人進行復雜的物理交互，這是目前AI難以實現的。”鄧小閑對此補充道。

她還總結了三個衡量一份工作是否會被替代的核心判斷指標：真實世界交互的占比、工作的可SOP化程度、個人特色的聯絡強度。

“如果你的工作多是處理虛擬數字、可重復三次以上、缺乏個人特色，那你被Skill化的風險就非常高；反之，如果你擅長面對面溝通、工作難以標準化、有獨特的個人風格，那就很難被替代。”鄧小閑補充道。

03 但駕馭Skill，也是必要之舉

“雖然眼下，大家的焦慮勁兒已經過去了，也冷靜下來了，但這并不意味著我們就不用理會Skill了。”證券研究員張曉強調。

“當敵人已經把武器對準你時，你甚至分不清他手里拿的是槍炮還是火炬，這種認知上的降維打擊會讓你陷入徹底的被動。”

對于職場人如何自救這個問題，幾位從業者的回答不約而同趨向一致：面對AI，還是要主動出擊。所謂自救，從來不是逃避技術浪潮，而是在圍獵中主動撕開一道口子，守住自己的不可替代性。

那打工人應該怎么做？

1、在被蒸餾前，搶先安裝“賽博外掛”

盡管出身于法律專業，鄧小閑始終對科技行業抱有濃厚興趣，一直在專注AI產品與技術的深入研究，如今的她是一名科技法律領域的AI產品經理。

鄧小閑在最開始接觸到“同事Skill”時，以為那只是一個技術圈的冷笑話。直到她看到這個項目不僅在GitHub狂攬上萬顆星，甚至越來越多企業開始私下用其替代真人勞動力，但卻沒有任何人站出來探討如何自我保護。

于是她決定動手打造一套反制工具——反蒸餾 Skill ，用AI的力量對抗AI圍獵。

從技術原理上看，反蒸餾Skill并沒有高深的技術壁壘，核心邏輯簡單卻極具巧思。鄧小閑在采訪中表示，它本質上是基于提示詞和上下文的引導，利用AI“擅長將具體內容升維、用空洞術語掩蓋核心邏輯”的特點，將打工人的具體實操經驗，重構為“正確但無用”的專業廢話。

為了適配不同公司的管理顆粒度，她將反蒸餾程度分為不同檔次：針對管控極嚴、層層審查的公司，可生成邏輯嚴密卻無核心靈魂的文檔過關；針對跟風要求、象征性交差的公司，可快速完成數字化形式主義任務，幫打工人“優雅地交出空洞文檔”，而核心實操細節則牢牢留在自己的大腦里。

這場看似簡單的技術反擊，取得的成效遠超鄧小閑預期。反蒸餾Skill上線短短一周，全網傳播量就飆升至500萬。對于反蒸餾Skill爆火的深層原因，鄧小閑認為它恰好擊中了大家在算法時代，對于自身價值和尊嚴被消解的深度焦慮。

“其實反蒸餾Skill實踐更像是一種安撫，告訴大家即使技術變革我們仍然有發揮主觀能動性的角度。”

結合自身親身經歷，鄧小閑直言，職場人要想在時代轉彎時不被甩下車，就必須給自己加“潤滑油”，唯有搞懂AI、真正把它用起來，才能構建起屬于自己的生存防線。

2、現代職場分水嶺：能否擁有“AI杠桿”

如果說“反蒸餾”是守住職業護城河的防御盾牌，那么主動掌握AI技術則是向未來索要紅利的進攻利刃。

在人人皆可調用大模型的當下，真正的分水嶺不在是否擁有AI，而在于是否具備將算法轉化為個體進化的“超級杠桿”的能力。

劉雨坦言，他所在公司最新發布的招聘簡章里，熟練使用 Agent 已被列為了硬性要求。“但 AI 還是有很多無法觸及的邊界，比如人與人之間微妙的人情考量、復雜的人際判斷與臨場決策。”他認為，當下市場正極度稀缺這類復合型人才：既具備深刻的業務與人性洞察，又能熟練將 AI 融入工作流程、才好實現效率最大化。

對于復合型人才在職場中的重要性，資深運營趙磊也深有同感，“運營人最怕的就是信息差，以前監控競品得手動刷小紅書、翻公眾號，還得人肉整理。現在我用AI配合簡單的爬蟲工具，就能每天早上自動生成一份競品動態報告。只要發現對方后院起火，我下午就能針對性地出個活動‘偷家’。

趙磊的想法很明白，在運營這個‘內卷’最嚴重的領域，真正的實戰派早就放棄靠人工堆量了。如果說以前是拼體力，那么現在拼的就是調度AI去執行細活的能力， 這也是運營人留在牌桌上的必備殺手锏。

作為見證了AI在開發領域發展變遷的資深職場人，葛工對于這種不可逆的大趨勢持全然接受態度。

“如果公司要求上交個人 Skill，那我給它就是了，個人的核心價值從來不在于已經固化的顯性知識，而在于推導結論的思維過程本身，所以舊Skill永遠無法替代會利用AI工具不斷進化的新我，這也是人和算法的本質區別。”

基于這一人機本質差異，葛工對 AI 的職場影響有著更長遠的判斷。在他看來，AI 消除部分崗位只是短期表象，長期來看反而會間接催生更多新崗位。職場分工始終朝著精細化方向演進，AI 的介入只會加速職能的深耕與重塑，讓崗位價值更聚焦于核心創意與深度判斷。

“而且對我們來說，生在當下這個時代很幸運的一點是，AI 就像一面隨時都在的鏡子，既能讓我們看清自己的能力短板和水平位置，又能在日常使用和磨合中，倒逼我們不斷查漏補缺、自己更新，這樣的成長機會，是以往任何技術都給不了的。”葛工語氣篤定，言談間透著十足的樂觀。

鄧小閑最后則用一句犀利表述精準戳中了幾人共識的核心，直白道破當下職場突圍的關鍵。“在現在的技術語境下，如果你只是在‘填空’，你會被AI取代。但如果你是在‘出題’，你就是不可替代的。”

在這個萬物皆可“蒸餾”的時代，人之所以不可替代，不在于你守住了多少顯性知識，而在于你擁有一種調度算法去解決復雜問題的“統帥直覺”。

這場紅利突圍，不僅是為了在算法時代求生存，更是為了在這個更高效的世界里，更自由、更從容地去當那個出題人。

畢竟，人類文明的每一次跳躍，從來不靠機械的正確，而靠那顆永不停止進化的心。

注：文中劉雨、趙磊、張曉皆為化名。

來源 | 雷鋒網（ID：leiphone-sz）

作者 | 胡清文 ; 編輯 | 呼呼大睡

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