2026年4月，一个名为“同事.skill”的项目在GitHub上收获了13.4万颗星。

但真正让舆论爆炸的，是另一个项目：张雪峰.skill。

一个已经去世的人，思维却仍在被调用。

什么是Skill？

说白了，就是给AI装的专业工具包。

你用智能手机会去应用商店下App，现在让OpenClaw（俗称“小龙虾”）这种AI智能体帮你干活，也得给它配工具。这套工具，就是Skill。

我体验了一把“张雪峰.skill”。

安装极其简单。输入一句话：“请帮我安装 https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill 这个Skill”，系统提示安装完成。

界面上跳出说明：基于张雪峰思维框架打造，提炼自他的5本著作、超过15篇深度采访、30多条公开语录，以及完整的人生时间线。激活后，AI会用“张雪峰的视角、东北大哥的语气、快节奏段子化的方式”，跟你聊教育选择、职业规划、阶层流动。

一个已经离开的人，思维却仍在被调用。

我让AI用张雪峰的思维帮我挑选专业。答案嘛，感觉中规中矩。有张雪峰的味道，但是不够深入。

“炼化”张雪峰

Github上以张雪峰命名的开源项目已有数十个。他们大部分流程由AI自动完成。

第一步：收集数据

开发者首选文字语料。张雪峰的5本教辅书、媒体报道专访、人生时间线梳理，都是现成材料。Github上甚至有人整理了“张雪峰经典语录”合集，直接调用。

反而是他最具辨识度的直播视频很少被使用。一方面缺乏完整官方回放，另一方面处理成本太高——一位开发者说，自己大部分时间消耗在让AI扒网友录制的视频切片，做语音转写。

第二步：提炼思维

这一步几乎完全由AI完成。开发者的工作是写提示词、设规则，然后监督AI干活。

所谓的“心智模型”“决策启发”“先验知识”，都是大模型从语料中自行提炼的。

以热度最高的“张雪峰.skill”为例，AI将张雪峰的思维框架总结为5个核心心智模型：

  • • 就业倒推法：用中间50%人的就业结果倒推专业选择

  • • 阶层现实主义：始终优先区分家庭资源

  • • 家庭条件匹配：穷人家孩子先吃饱饭再谈理想

  • • 排雷法：先排除绝对不行的，剩下的再慢慢挑

  • • 信息差变现：志愿填报本质上是信息生意

在此基础上，6步决策流程即可模拟他的输出路径。

另一个版本的Skill提炼了3条铁律：一，就业导向；二，家庭条件匹配；三，排除法优先。

“所谓蒸馏一个人的Skill，就是把人的工作流程或者分析问题的方式，让大模型总结出来，最后固定成一套输出流程。”一位活跃在AI技术社区的开发者说。

复现的极限在哪里？

多位开发者做过测试，结论一致：目前张雪峰Skills的相似度大概在50%～60%。

一位开发者在模拟甘肃考生填报志愿时发现，“张雪峰.skill”虽然联网检索了最新分数线，但在信源筛选上出现偏差，将应该“冲一把”的大学误判为稳妥选项。它能提供张雪峰风格的情绪价值，但无法保证决策准确度。

“张雪峰的很多判断，可能是内幕消息，也可能是长期社会经验的沉淀。这些信息既不在公开网络里，普通人也很难通过日常生活积累。”开发者Spark解释。他尝试过在RAG等环节加强信息检索能力，但如果不是公开已知信息，大模型不可能凭空生成。

开发者们还提到了一个经典案例：2024年一场直播中，张雪峰建议一位想学中医的河北农村女孩考虑定向乡村医生计划。许多网友第一次知道这个职业，而当前的Skills只能整合表层社会信息，无法带来超出认知的惊喜。

“个人经验才是张雪峰的护城河，这一点很难被蒸馏。”Spark说。

另一位开发者Eric却更乐观：这种“经验差”本质上只是信息分散——选调计划、乡村医生招聘，这些内容都已散落在公开渠道中。查漏补缺之后，看似个人独有的认知迟早能被复现。

技术门槛低，但前提是你“值得被炼化”

“女娲.skill”是GitHub上最受欢迎的工具之一，收获8.8k星标。它直接写好了一套“炼化”流水线：输入一个名字，智能体自动完成调研、提炼、验证全流程。

理论上确实可以说，任何人都能被轻松“炼化”。

但一个关键前提常被忽视：这个人本身必须足够“可复制”。

目前能被成功复现的，几乎都是高度曝光、需要固定表达模板的公众人物。他们已经完成了多次自我抽象，把长期经验固定为一套认知方法论，并持续对外输出。张雪峰的“就业导向”、马斯克的“第一性原理”、乔布斯的“less is more”——这些都不是偶然，而是刻意经营的个人IP。

普通人有什么？一个永远不会重样的微信聊天记录，一个只有自己能懂的工作习惯，一堆无法被标准化的情境反应。

“普通人想被炼化？你首先得有一定的公开输出量。”一位开发者说。

争议的真正焦点

法律层面的风险是明确的。

律师指出，张雪峰的直播切片、视频、课程内容属于视听作品，未经授权抓取数据训练模型，很可能构成著作权侵权。尤其当相关权益归属于张雪峰公司时，商业影响会进一步放大。

逝者家属也可依据民法典主张姓名权、肖像权、名誉权保护。在Skill场景中涉及真名真头像，未经明确授权通常被认定为典型侵权。

反过来，Skill本身要获得法律保护则困难得多。大多数提示词在司法实践中被认定为操作方法或指令，而非具有独创性的表达，难以获得著作权保护。

但比法律更隐蔽的，是伦理层面的不适。

当一个人的聊天记录、工作流程、思维框架可以被轻松打包上传，变成可以无限调用、永不疲倦的工具——这里面的劳动价值、知识产权、人格尊严，应该怎么算？

13万人点赞“同事.skill”，不是因为技术有多牛，而是这个项目揭开了一个让人不安的可能性：人的可复制性，也许比我们想象的更高。

但别急着害怕。AI能学会的是表达方式，不是一个人的全部。

真正值钱的从来不是“会说啥”，而是“怎么想到的”以及“为什么会这么选”。

这些，它暂时还学不会。