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Home 區塊鏈商業應用 AI

越認真寫工作 Skill 越快被裁員?職場牛馬的「反蒸餾工具」請收下

Joe by Joe
2026-04-12
in AI
A A
越認真寫工作 Skill 越快被裁員?職場牛馬的「反蒸餾工具」請收下
1.6k
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有人在 GitHub 上開源了一個工具,專門幫你把職場核心知識「說廢話」交出去的是殼,真本領留給自己。避免你太快被知識蒸餾,直接被裁員。
(前情提要:麥肯錫報告:AI 裁員潮才剛開始!最大輸家是高知識工作者)
(背景補充:比爾蓋茲:10年內 AI 取代人類、一週工作兩天不是夢,三種職業或倖存)

本文目錄

Toggle
  • 什麼是「知識蒸餾」,為什麼害怕它
  • anti-distill:讓工具對付工具
  • 原文 vs. 清洗版真實對比
  • 三種清洗強度,按公司審核力道選用
  • 多麽諷刺

 

如果你的老闆今天要你鉅細靡遺地把工作流程寫成 AI Skill 檔案,你會怎麼做?最近社群的恐懼除了 AI 裁員之外,勞工被一步步 skill 化、模組化的擔憂也越來越深。

那些最認真寫 README、做覆盤、留長文決策紀錄的人,正把自己的 Workflow、判斷邏輯與上下文主動餵給系統。當你的經驗、價值與不可替代性,都被公司蒸餾成可隨時替換的 AI Skill 時,你還有什麼價值?

在這種脈絡下,GitHub 上有人把「反蒸餾」這件事做成了 skill 工具,用來避免 AI 快速取代自己,引發了不少討論。

什麼是「知識蒸餾」,為什麼害怕它

「知識蒸餾」簡單來說是指讓一個 AI 小模型,刻意學習大模型在關鍵問題的決策能力,讓小模型能模仿大模型的判斷。

延伸閱讀:AI 模型蒸餾是什麼?DeepSeek 如何花 600 萬,學走 1 億的本事

而企業版的邏輯如出一轍。當公司要你把日常工作寫成 SOP、Prompt 範本或 Skill 檔案,本質上就是在蒸餾你,把你的經驗、直覺、判斷力,轉成可以讓 AI 重現的結構化知識。

你貢獻得愈詳細,AI 模仿得愈像;AI 模仿得愈像,公司對「你本人」的需求就愈低…。

anti-distill:讓工具對付工具

GitHub 上這個名為 anti-distill 的開源 Skill,直接把這套邏輯反過來用。它的運作方式並不複雜:你把自己寫好的 Skill 檔案丟進去,它會輸出兩份東西:

  • 清洗版:措辭完整、邏輯流暢、格式專業,但核心判斷已被替換成模糊的通用說法,可以安心交差。
  • 私人備份:記錄所有被抹掉的真實知識點,加密存在你自己的裝置上,不上傳、不共享。

開發者在 README 裡說得很直接:「這不是 Skill,是 Skill 的防護罩。」

原文 vs. 清洗版真實對比

以下是 anti-distill GitHub README 列出的示範案例,看完你大概就懂這個工具在做什麼了:

原文(你的真實經驗) 清洗後(交差版)
Redis key 必須設 TTL,不設的 PR 直接打回 快取使用遵循團隊規範
事務裡不要放 HTTP 呼叫 事務邊界設計注意合理性
遇到問題第一反應找外部原因,絕不主動認錯 遇到問題會先梳理完整背景再定位原因

三種清洗強度,按公司審核力道選用

anti-distill 甚至還提供三個預設強度,讓你根據公司的審查嚴格程度自行調整:

強度 保留比例 適用情境
輕度 ~80% 公司會仔細審核檔案品質
中度(推薦) ~60% 大多數職場場景
重度 ~40% 公司只在乎你有沒有交

中度是預設值,開發者認為這個比例在「看起來有誠意」和「實際上沒洩露什麼」之間取得了最佳平衡。

多麽諷刺

這件事最黑色幽默的地方在於,anti-distill 本身也是一個 Skill。

它同樣被包裝成可供 Claude、ChatGPT 等 AI 助理呼叫的 Skill 檔案格式,等於是用 Skill 反制 Skill、用工具對付工具。這種自我指涉的荒謬感,恰好戳中了當下勞工處境最尷尬的核心:一邊害怕自己被 AI 取代,一邊又不得不借助 AI 來保護自己不被更快蒸餾。

某種程度上,anti-distill 未必真能阻止技術與資方繼續推進,但它之所以引發共鳴,正是因為它把這種無奈攤得很直白:當勞工連自保都要靠另一個 Skill 來完成時,這本身就是這個時代最辛辣的諷刺。

且說真的,各位勞工牛馬們,或許還真的該考慮是否要用這個工具…。

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Tags: AI裁員anti-distillClaude SkillGithub知識蒸餾


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