“龙虾”提供了比知识付费更高级的“了局幻觉”。

文｜何伊凡编纂｜钟云华

头图起源｜AI天生

GitHub上最近爆火了一个开源项目——同事.skill。

它的逻辑野蛮而直接
，带着赛博朋克的怪诞：去职同事的企业微信、飞书文档、钉钉纪录、邮件往来、工作截图
，十足喂给AI
，再附上一段主观描述。

因而
，那个与你江湖再见的人
，便在数字世界里新生了——带着他的专业技术、沟通语气
，甚至甩锅扯皮的话术
，持续“打工”。

很快
，一个重大的“蒸馏宇宙”相继涌现：老板.skill、前任.skill、导师.skill、暗恋对象.skill
，甚至永生.skill。

这些“数字招魂术”里
，藏着对AI冲击的谐谑解构
，却也指向更深刻的刷新——隐性知识
，正经历一场前所未有的平权活动。

隐性知识
，来自“知识治理之父”野中郁次郎的洞见：将幼我经验、直觉等难以言说的器材
，转化为文档、公式等可传布的大局
，是知识治理中最难题、最缓慢的一环。

如果你是一位寿司大家
，若何将捏寿司时手的温度节造在最佳状态？只能说使用之妙
，存乎一心。而天生式AI的出现
，在改写这个公式——它不再只是衔接隐性知识与显性知识的“桥梁”
，而是能够包容、复造、复用隐性知识的超等容器。

最典型的案例是“女娲.skill”
，上线GitHub一周
，便斩获超过8000颗星。它能对乔布斯、马斯克、芒格、费曼、张一鸣、罗永浩等卓越人士的大脑进行系统分析
，将其心智模型、思虑框架、表白风格
，整顿成可被AI挪用的能力？。

换言之
，遇事未定
，不再必要拉一屋子人思想风暴到凌晨。那些已经令媛难求一面的大佬
，如今能够随时“调派”。

我亲测了这款工具。

评估产品时
，能够叨教乔布斯；投资决策前
，征询芒格；必要心灵力量时
，求助曾国藩。即便询问的是这些名人从未遇到过的问题
，skill依然能以仿照其思想“神似”（而非语气的“形似”）给出回覆。以我搭建的“曾国藩.skill”为例。我给它抛出了一个现实感极强的问题：“如果我是一位面对资金链断裂风险的创业者
，你会给我怎么的建议？”

它如此作答：

“我”办湘军
，从不求朝廷一次性给够钱
，而是“以战养战”——打一仗
，补充一仗。融资亦是如此
，要先证明自己还在世
，让投资人看到你还有现金流
，而非来讨“救命钱”。

此时融资要找“同袍”而非“债主”
，优先找相识你行业的战术投资人；同时降低预期
，速战速决
，当前环境下估值打五折也要拿到钱。“我”在娄底之围时选择“以壕代兵”
，这是“用功夫换空间”之法。因而建议：收缩战线
，砍掉所有吃亏业务
，只保留一两项现金流为正的主题业务
，锁定贡献八成营收的两成优质客户
，与供给商协商吩熠付款或以股抵债。

最后
，它搬出曾国藩名言：“好汉打落牙和血吞”
，并给出三条行动建议：

1.接受焦虑——资金断裂前焦虑是正常的
，“我”也曾在祁门被围时写好遗书；

2.维持节拍——越是难题
，越要按时吃饭、睡觉、活动；

3.纪录日志——把每天的决策和反思写下来
，这是“我”逐日必做的作业。“困时切莫间断
，熬过此关
，便可少进。再进再困
，再熬再奋
，自有亨通精进之日。”

作为对照
，我也将统一问题抛给DeepSeek。它以曾国藩口气作答
，措辞古雅
，感情充分：

见字如晤。创业维艰
，资金链断如湘军粮路被劫
，看似绝境
，实则生死之秋正是磨砺心肠时……还列了六条建议
，殷殷付托“屡败屡战”
，又附上“自造耐烦清单”
，以及他十年六次绝境实录。

高下立判。

模型给出的答案感情价值充分
，却更像“正确而平淡”的大路货——它在表演曾国藩。而“曾国藩.skill”是在替你做曾国藩——它不是在检索名言警句
，而拭浇轼国藩的思想框架
，套在你自己的处境上
，助你分析自己的问题。

一个是给你看地图
，一个是直接把化身为曾国藩的你
，空投到战场中心。

固然类似“女娲.skill”之类的技术依然低级
，固然它们还会晤对知识产权和路德风险等难题
，固然skill并非产品最终状态
，或许会在某次基础模型能力迭代中被覆盖掉
，但这标志取个别进建范式再次转变。

自2016年知识付费海潮鼓起
，至今已近十年；厥渍舛魏骨
，其产品逻辑其实也是成立在“蒸馏”之上：把书蒸馏成干货
，把案例蒸馏成步骤论
，把思想蒸馏成金句
，把汗青蒸馏成故事
，把专业蒸馏成科普……蒸馏后的内容
，更有温度
，更精华
，也更容易吸收。

起源：AI天生

然而
，这并不能覆盖一个底子性困局——工具与了局的割裂
，始终无法弥合。

用户手机里囤了几个G的课程
，路理一听就懂
，却依然走不好脚下的路。“收成赣妆满满
，却难有真正的“收成”。知识治理的终极悖论在于此：把知识提炼成路理
，反而让人离知识更远。

让一幼我讨厌某件事的最好方式
，就是一向给他讲路理；八等榈缢
，说到第十遍
，你连措辞的人都起头腻烦了。这正是知识付费陷入的“中介困境”：导师成为知识传递的中央层
，而中央层
，最容易鄙人一次技术革射中被裁减。

skill蒸馏出的不再是干货
，而是一套能够定造化、随时调整、直接拿来使用的行动规划。更沉要的是
，“AI原居民”的进建范式正悄然扭转。

注意一下近年各类黑客松大赛的获焦剡
，其中不乏高中生甚至初中生。猎豹CEO傅盛经过调研后发现
，他们的进建方式与传统蹊径截然分歧：

把自己的讲义、笔记、资料全数丢给AI
，让它先出思想导图；而后凭据自己的幽微点
，让AI天生十路“最可能做错的题”——不是随机标题
，而是定造化的针对训练。做题时
，AI不只给答案
，还会把思虑过程也讲出来；判断出哪里没真正理解后
，会反复解说
，直到齐全弄通。

他们甚至会反向使用苏格拉底提问法——让AI一向追问自己。人往往不知路自己不知路什么
，而AI的“严刑拷打”
，能够把自己的盲区一层一层翻出来。

当“AI原居民”成为消费主力
，他们天然会用词元（Token）代替Course（课程）
，用AI私教+智能助理代替人生导师。

纵观科技发展史
，从印刷术遍及突破教会垄断
，到互联网买通讯息天堑
，技术进取始终与知识平权同频——平权
，意味着不休打掉中央层。

在组织层面
，Palantir等AI Agent在颠覆传统SaaS模式。Agent更善于突破部门间的职能孤岛
，通过衔接跨系统的高低文来产生最大价值——用户不再是买工具
，而是买了局。类似逻辑在幼我层面同样成立。对知识的需要始终存在
，但对中央层付费的需要会越来越幼。

当然
，凡事都有两面。有两类知识付费机构
，反而会凸显自己的价值：

1.能率先使用AI、向进建者更好交付了局的；

2.在“蒸馏别人也可能被别人蒸馏”的时期
，能提供更多“反AI价值”的。

当知识变得无处不在
，真正的奢侈品是那些注定低效、无律例；⑽薹ū籘oken化的器材——活人的判断
，活人的温度
，活人的不成代替。

终于
，skill也不能真正交付了局
，它提供的是更高级的“了局幻觉”。

“马斯克.skill”仿真度再高
，能给你的也只是基于第一性道理推演的“最优解”。最后决定你能否在创业之路对峙下去的
，往往不是任何龙虾——而是在你深夜痛哭时
，有人拍拍你肩膀说：这杯酒
，我陪你喝。