AI范 Skill 可视化
这期不讲道理，直接看一个 19.7k stars 的 skill 能把经验榨成什么。
一个靠谱同事离职以后，最可怕的不是少了一个人。
是少了一套脑子。
他以前看方案，一眼能挑出漏洞。
他知道老板会追问哪三件事。
他写评审意见很毒。
但通常是对的。
人走了。
经验也打包走了。
于是我今天想试一个很邪门、但又很实用的 skill：
dot-skill。
它想干一件事：
把一个人留下来的经验痕迹，榨成一个 AI Skill。
这东西一句话说清楚
dot-skill 不是普通提示词。
它也不是“换个头像的聊天机器人”。
它更像一台经验蒸馏机。
你把资料扔进去：
- 聊天记录；
- 飞书文档；
- 评审意见；
- 项目复盘；
- 截图；
- 邮件；
- PDF；
- 公开文章。
它尝试提取里面的工作方法。
然后吐出一个 skill 包。
里面可能有：
SKILL.md
work.md
persona.md
manifest.json
meta.json不是一句“请模仿某某”。
而是一套可以检查、可以修改、可以安装的能力文件。
我拿它试的场景
我设了一个很现实的任务。
假设有个前同事，特别擅长审方案。
他走了以后，每次我写方案都很慌。
以前发给他，他会说：
“这页老板不会买账。”
“这里缺证据。”
“这个承诺太满，后面一定炸。”
“先别发，补一页风险预案。”
现在没人说了。
所以我想要一个 skill：
按这个前同事过去的评审习惯，
帮我检查这份方案。
重点看：
1. 哪些地方不稳；
2. 老板可能追问什么；
3. 哪些话说太满；
4. 哪一页需要补证据；
5. 发出去之前先改哪里。这就是它的爽点。
不是让前同事本人回来上班。
是把他的工作判断，变成一个可调用的 skill。
跑完以后，它能达到什么效果
理想效果不是：
“你好，我是你的前同事老王。”
那太吓人了。
也不对。
真正有用的效果应该是：
“根据他过去反复出现的评审标准，这份方案有 3 个风险点。”
比如：
- 背景交代太少，老板会先问为什么现在做；
- 目标写得太满，后续不好交付；
- 预算页没有备选方案；
- 风险预案缺一页；
- 结尾像口号，不像下一步动作。
这就很有用。
因为你不是在和一个“假人”聊天。
你是在调用一套被整理过的工作方法。
它最适合拿来干什么
我觉得它最适合三种场景。
第一种：离职交接。
人要走，经验别全走。
把他留下来的公开/授权资料，整理成一个 skill。
以后新人问问题，不用每次从零开始。
第二种：高手方法沉淀。
公司里总有几个人特别会审方案、写复盘、看风险、做判断。
他们的能力不一定能写进 SOP。
但可以先蒸馏成一个 skill。
第三种：给自己做一个影子分身。
把你过去的文章、判断、项目复盘、工作原则整理进去。
以后 AI 起草内容时，先按你的风格和边界过一遍。
这比“请用我的语气写”靠谱多了。
它的工作路径很清楚
这个 skill 的效果很容易看见。
它不是一句玄乎的“提升效率”。
它的路径很清楚：
资料痕迹
↓
经验蒸馏
↓
Skill 文件包
↓
继续帮你干活我把这个过程做成了动图。
想拿包，评论区回复这 4 个字
很多人打不开 GitHub。
所以我没有只扔链接。
我已经把公开仓库下载了一份，整理成了中文阅读包。
里面有：
- 原始 GitHub 仓库压缩包；
- 中文使用说明；
- 最小测试任务；
- 来源与许可说明。
原项目是 MIT License。
我保留了原始来源和许可说明。
这不是把别人的项目改名占为己有。
这是给上不了 GitHub 的读者一个入口。
想要这个包，评论区回复：赛博同事。
我会把整理好的百度网盘链接发给你。
最炸的部分：赛博复活
这个 skill 最有传播性的地方，不只是“前同事继续帮我审方案”。
它还会让人想到一个更刺激的问题：
能不能赛博复活一个人？
比如一个作者。
一个导师。
一个离职同事。
一个你特别熟悉的人。
把他的公开资料、授权记录、文章、讲话、工作方法整理进去。
然后让 AI 用他的方式跟你沟通。
这当然很炸。
也很危险。
所以边界必须说在前面：
可以复用经验。
不能冒充本人。
可以用公开资料和授权资料。
不能偷拿私聊、公司机密、私人邮件。
可以做“工作方法分身”。
不能做“未经同意的人格替身”。
这期我的结论
dot-skill 值得关注。
它真正有意思的地方，不是“做了一个会聊天的数字人”。
而是提出了一个很现实的问题：
人的经验，能不能被打包、传递、复用？
如果答案是能。
那未来很多东西都会变。
离职交接会变。
知识管理会变。
团队培训会变。
甚至你和一个人的关系，也可能多出一个奇怪的新尾巴。
人走了。
但他留下来的方法，还能继续上班。
这事听起来像段子。
但已经开始像产品了。
-晚安，么么咪⊙⊙-
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你造吗？
我只是，
对这个世界充满了好奇。
分裂时间
“人会离开，但好的工作方法，值得被好好留下。”
—— AiFan