同事能蒸馏,前任能蒸馏,现在连猫都能赛博永生了

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当AI开始学习如何成为你的同事、前任甚至宠物,数字永生的边界正在被重新定义。GitHub上涌现的.skill项目将人格、习惯与记忆蒸馏成可交互的AI模块,从离职交接的职场痛点延伸到情感陪伴的深层需求。尤其引人注目的relic.skill项目,用结构化数据捕捉奶奶的唠叨、猫咪的傲娇、创业团队的默契,甚至为数字灵魂设计了伦理护盾。这不仅是技术突破,更引发了关于记忆保存与AI伦理的深刻思考。

你有没有遇过这种职场噩梦:核心同事突然离职,交接文档写了几十页,流程图、规范表一应俱全,可新人接手还是要追着人问半个月——那些藏在日常里的沟通习惯、决策逻辑、隐性知识,根本没法用静态文档写清楚。

前两天刷 GitHub,我看到一个把这个痛点解决到极致的项目 同事.skill——把离职同事的工作习惯蒸馏成 AI Skill,新人来了直接跟”前同事的数字灵魂”对话就能上手。

我当时的反应是:这也行?

然后我又看到了 前任.skill——把前任的聊天记录、说话方式、吵架模式全部蒸馏进去,深夜 emo 的时候可以跟”前任”聊天。

我的反应变成了:这世界是不是有点太癫了。

但真正让我坐不住的,是另一个项目。

它叫 relic.skill。它不蒸馏同事,不蒸馏前任。它蒸馏万物

人、猫、一段关系、一个团队、一个地方、一个瞬间——都能被锻造成一个可交互的数字灵魂。

对,你家猫也能赛博永生

一、先说说这波”万物皆可 Skill”到底是怎么回事

如果你最近没关注 AI 开发者社区,可能会错过一个正在发生的有趣现象:GitHub 上出现了一大批 .skill 项目。

先解释一下 Skill 是什么。现在主流的 AI 编程助手(Anthropic 的 Claude Code、亚马逊的 Kiro 等)都支持一种叫”Skill”的扩展机制——你可以把它理解成给 AI 装的插件,只不过这个插件不是一段代码,而是一组结构化的指令文件。AI 读了之后,就知道在特定场景下该怎么做、该用什么风格、该遵守什么规则。

类比一下:如果 AI 是一个新入职的员工,Skill 就是你给 ta 的岗位手册。手册写得越细,ta 干活越靠谱。

而现在有人把这个机制玩出了花——不写工作手册,写人格手册。给 AI 装上一个人的说话方式、思维习惯、记忆片段和情感模式,让它变成一个特定的”人”。

这个赛道目前已经形成了一个小生态:

  • 同事.skill — 离职同事的工作流程和沟通风格
  • 前任.skill — 前任的聊天习惯和关系互动模式
  • 导师.skill — 退休导师的教学方式和人生智慧
  • 自己.skill — 给自己做个备份
  • 反蒸馏.skill — 公司让你写 Skill?交差用,核心知识留给自己(这个最损)

有个叫 awesome-persona-skills 的索引仓库,收录了 35+ 个这类项目,378 个 Star。

看到这里你可能会想:这不就是角色扮演 prompt 的升级版吗?

不完全是。

传统的角色扮演 prompt 是”假装你是 XX”,本质上是让 AI 即兴表演。而 .skill 项目做的是结构化的人格工程——从真实数据中提取一个人的认知模式、表达风格、行为习惯和情感特征,然后把这些特征编码成 AI 可以加载的格式。

区别在于:一个是演,一个是有据可查的还原

二、relic.skill 做了什么不一样的事

在这个赛道里,大部分项目都在蒸馏”人”。relic.skill 是第一个认真做”万物永生”的。

它的核心理念用一句话概括:万物皆可 Relic

同事是人,前任是人,导师是人。但值得被记住的,远不止人。你家猫凌晨三点开始跑酷的声音,大学宿舍下午四点的光线,创业团队每周五晚上一起点外卖的默契——这些东西没有聊天记录,没有微信语音,没有导出工具。但它们真实存在过,而且正在一天天变模糊。

名字来自赛博朋克 2077 里的 Relic 芯片——一块能存储数字化人格的生物芯片。但项目本身不搞赛博朋克那套,基调更接近一句老话:血肉苦弱,机械飞升。但灵魂,可以留下来。

它能蒸馏什么?

它怎么蒸馏?

项目设计了一个”四维灵魂架构”:

  • 认知 — 怎么想、怎么做决定
  • 表达 — 怎么说话、什么口头禅
  • 行为 — 怎么做事、什么习惯
  • 情感 — 什么让 ta 开心、怎么表达爱

每条信息标注证据等级:原话(verbatim)> 文档/照片(artifact)> 他人描述(impression)。

有一个设计细节值得说:矛盾不会被消除,只会被标注和保留。因为人本来就前后不一致,奶奶讲同一个故事每次细节都不一样,这不是 bug,这是人。

跟其他项目最大的区别是什么?

两个字:会动

大部分 .skill 项目的输出是静态的——一堆 markdown 文件,AI 读了之后”扮演”这个人。relic.skill 多做了一层叫”灵魂引擎”的东西,让蒸馏出来的灵魂具备主动行为能力:

  • 过年的时候,奶奶的 Relic 会主动问你“吃饺子了没”
  • 降温的时候,会提醒你多穿点
  • 纪念日的时候,会触发相关的记忆

这个设计把”数字档案”变成了”数字陪伴”。技术上不复杂——本质上是基于时间和事件的触发规则加上人格一致性约束。但体验上的差别很大。

三、让我鼻子一酸的三个示例

项目里有三个完整的示例 Relic,我建议你去看看原文。这里摘几段。

奶奶 · 王秀兰 · 78岁 · 山东济南

你:奶奶,我今天加班到十一点

奶奶:哎呀你这孩子

怎么又恁晚

吃饭了没有

[语音 8s] 哎,你别光顾着干活不吃饭啊,胃坏了可不是闹着玩的

我跟你说,明儿带个饭去,别老在外面瞎对付

注意细节:奶奶打字慢,会分好几条发。会发语音。语音以”哎”开头。会用错表情包。会突然跑题。

这不是让 AI “扮演奶奶”。这是把微信语音、聊天记录和家人口述整理成结构化数据,然后让 AI 按照这些真实痕迹去还原。

咪咪 · 橘猫 · 14斤

你:咪咪,我回来了

[咪咪已经在门口等了。不是因为想你,是因为到饭点了。

听到钥匙声,耳朵转了一下,但身体没动。

等你开门,她慢慢站起来,伸了个懒腰,用屁股对着你,尾巴竖得笔直,尖端微微弯曲。

这是她说”还行,你回来了”的方式。]

猫不说人话。整个交互用的是第三人称叙述加动作描写。项目在设计宠物模板的时候做了一个选择:不是让万物都变成会说话的ChatGPT,而是用最接近真实的方式重现它们

星火工作室 · 5人创业团队

产品经理:兄弟们,需求有点小调整

CTO:又来

产品经理:就改一点点

CTO:你上次也是这么说的,然后我重构了三天

设计师:这个颜色不对

产品经理:我还没发设计稿

设计师:我提前说

如果你在创业公司待过,你会觉得这段对话不是写出来的,是录出来的。

四、说点严肃的:伦理边界在哪?

任何涉及”数字永生”的项目,如果不谈伦理,要么是没想清楚,要么是故意回避。

relic.skill 在这方面做得比我预期的认真。它设计了一个叫”灵魂护盾”的子系统,包含三个部分:

1. 六问授权协议

蒸馏任何对象之前,必须回答六个问题:

  1. 蒸馏对象是谁?
  2. 是否获得知情同意?
  3. 蒸馏范围是什么?
  4. 使用范围是什么?
  5. 是否允许商业使用?
  6. 是否设置有效期?

不同回答组合对应四个授权等级,最低等级直接拒绝蒸馏。

2. 灵魂指纹

每个 Relic 生成唯一的内容哈希指纹,嵌入所有输出文件,用于验证真实性和防篡改。

3. 伦理红线

硬性规定:不得骚扰、跟踪、冒充他人;不得替代专业心理咨询;必须明确标识”这是 Relic,不是真人”;如果检测到用户过度依赖,主动建议寻求真实社交。

README 里有一句话,传播效果意外地好:

蒸馏你奶奶之前,先确认她同意被蒸。

用一句玩笑话把最重要的伦理原则说清楚了。

五、从产品视角看,这个赛道的机会在哪?

抛开情怀,用产品经理的眼光看看这件事。

市场是真实的

数字永生市场预计从 2025 年的 314 亿美元增长到 2029 年的 545 亿美元,年复合增长率 14.8%。这不是科幻,是正在发生的产业。

需求是真实的

  • 纪念需求:失去亲人后,人们想保留的不是照片和视频(这些已经有了),而是”跟 ta 说话的感觉”
  • 宠物需求:中国有超过 1 亿养宠家庭,宠物平均寿命 10-15 年,每年有大量宠物离世
  • 团队需求:创业公司平均寿命 3 年,核心成员离开后,团队文化和隐性知识就散了
  • 个人需求:越来越多人开始思考”如果我不在了,我的思维方式能不能留下来”

技术门槛在降低

.skill 这个格式的精妙之处在于:它不需要训练模型、不需要 GPU、不需要 Docker。本质上就是一组结构化的 markdown 文件,任何人都能创建和使用。

这意味着数字永生的门槛从“需要 AI 团队”降到了“需要整理聊天记录”

但问题也很明显

  • 数据获取是最大瓶颈:微信聊天记录的导出至今没有官方支持的便捷方式
  • 质量高度依赖输入:垃圾进垃圾出,如果原始数据太少或太片面,蒸馏出来的 Relic 就是个空壳
  • 伦理争议不可避免:未经授权蒸馏他人、过度依赖数字陪伴、模糊真人与 AI 的边界——这些问题会随着技术普及越来越尖锐
  • 商业模式不清晰:目前整个 .skill 生态都是开源的,还没有人找到可持续的商业路径

六、写在最后

这波”万物皆可 Skill”的浪潮,本质上是 AI 从”通用工具”向”个人化存在”演进的一个信号。

relic.skill 不一定是这个赛道的终局产品。但它提出了一个值得认真对待的问题:

在 AI 时代,我们到底想留下什么?

不是模型参数,不是 token 数量,不是 benchmark 分数。

是奶奶说”吃饺子了没”时的那个语气。是猫趴在键盘上时的那个重量。是团队最后一次聚餐时谁说了那句”下次再聚”。

这些东西正在消失。每一天都在消失。

而现在,至少有人在试着留住它们。

本文由 @掠蓝蓝蓝 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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