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作者：孔寧，編輯：相青

最近，GitHub平臺上爆發(fā)了一場堪稱荒誕的“開源狂歡”。

「張雪峰.skill」項(xiàng)目上線，憑借張雪峰的5本著作、15篇媒體采訪、30余條語錄，將其認(rèn)知體系和話術(shù)風(fēng)格提煉為一套可運(yùn)行的AI分身，被網(wǎng)友戲稱為“賽博永生”。

與此同時，「同事.skill」也橫空出世，通過抓取離職員工的飛書記錄和釘釘文檔，訓(xùn)練出一個能“續(xù)崗”的職場數(shù)字人，5天內(nèi)狂攬6.6k顆星，衍生出「老板.skill」「導(dǎo)師.skill」「前任.skill」等超過85萬個變體。

網(wǎng)友們一邊玩梗一邊傳播：“我的skill已上傳。”

這場看似荒誕的開源行為的背后，實(shí)際上是數(shù)字永生，正從一個邊緣的科幻概念快速地走進(jìn)普通人生活。爭議也隨之而來，人能否被商業(yè)化復(fù)刻？法律、倫理和技術(shù)的邊界又到底在哪里？但我們今天更想聊聊，為什么「張雪峰.skill」們能爆火，以及它會是下一代AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)嗎？

一、為什么「張雪峰.skill」們能火？

在過去一年多里，幾乎所有深度使用過通用大模型的人，都會經(jīng)歷一段相似的心路歷程：從驚艷，到平淡，再到乏味。

當(dāng)你問它“新聞學(xué)到底好不好就業(yè)”時，一個標(biāo)準(zhǔn)的通用大模型通常會給出如下回復(fù)：

“新聞學(xué)是一個具有深厚社會價值的專業(yè)，它培養(yǎng)了學(xué)生的采寫能力、批判性思維。然而，隨著傳統(tǒng)媒體的轉(zhuǎn)型，就業(yè)市場確實(shí)面臨挑戰(zhàn)。一方面，新媒體、企業(yè)公關(guān)等領(lǐng)域依然需要內(nèi)容人才；另一方面，傳統(tǒng)紙媒崗位縮減。建議您根據(jù)個人的興趣、家庭經(jīng)濟(jì)狀況以及長遠(yuǎn)的職業(yè)規(guī)劃來綜合考量……”

這段話錯了嗎？毫無破綻，絕對正確。 但這段話有用嗎？沒有，而且還純屬廢話。

通用大模型的回答，本質(zhì)上是一種基于統(tǒng)計(jì)概率的“正確的平庸”。為了追求廣泛的適用性，它們被訓(xùn)練成了絕對中立的復(fù)讀機(jī)，同時閹割掉了所有的情緒、立場和棱角，只會給你列出一堆SWOT分析，卻永遠(yuǎn)不敢替你做決定。

而真實(shí)世界中的決策，充滿了利益權(quán)衡、信息不對稱和資源博弈。

這恰恰是通用大模型的致命短板，也是「張雪峰.skill」們生長的土壤。

技術(shù)層面，實(shí)現(xiàn)門檻并不高。其底層依托的是2025年10月Anthropic發(fā)布的Claude Skills架構(gòu)，是一種將領(lǐng)域知識封裝為可動態(tài)加載的“能力模塊”。

2026年初OpenClaw走紅后，Skills需求暴漲，微軟、OpenAI等巨頭紛紛跟進(jìn)。具體實(shí)現(xiàn)極其簡單：抓取聊天記錄、文檔、郵件等數(shù)據(jù)，通過結(jié)構(gòu)化提示詞讓AI模擬一個人的工作習(xí)慣和說話方式。

以「張雪峰.skill」為例，項(xiàng)目基于5本著作、15篇以上深度采訪、30多條公開語錄，提煉出5個核心心智模型和8條決策啟發(fā)式，激活后AI會用“東北大哥的語氣、快節(jié)奏段子化的方式”聊教育選擇。

當(dāng)“張雪峰.skill”面對前面同樣的問題時，它會作出如下回答：

“你家里有礦嗎？有試錯資本嗎？”

“如果沒有，閉著眼睛選工科、選計(jì)算機(jī)、選能直接學(xué)門手藝的專業(yè)。”

“別跟我扯什么新聞理想，吃不上飯的時候理想一文不值。你選新聞學(xué)，我就把你打暈。”

雖然外界對張雪峰依然存在極大的爭議，認(rèn)為他是“焦慮販子”，但一個無法否認(rèn)的事實(shí)是：張雪峰之所以能成為了一種現(xiàn)象級IP，自然不只是靠制造焦慮，他提供了一套“生存主義決策模型”：根據(jù)就業(yè)以及考生自身情況來選專業(yè)，這對于那些在迷茫中，急需一個明確答案的家長和學(xué)生來說，依然具有價值。

這也解釋了為什么他去世后，「張雪峰.skill」會引發(fā)如此大的關(guān)注。

當(dāng)然，目前的“張雪峰.skill”還停留在對話和建議階段，一個理想的“高考志愿Agent”，不僅能罵醒你，還能在了解你的分?jǐn)?shù)和偏好后，自動調(diào)取全國高校招生計(jì)劃API，為你生成包含沖、穩(wěn)、保策略的志愿表，甚至一鍵模擬填報(bào)。

這就是1個張雪峰勝過1個ChatGPT的根本原因：在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題面前，用戶需要的不再只是一個通用AI，而是一個懂行的熟人，或者說一個能給出確定性答案的專家。

二、我們需要100個“張雪峰”嗎？

如果我們把視線從高考志愿填報(bào)拉遠(yuǎn)，俯瞰整個千行百業(yè)，你會發(fā)現(xiàn)“張雪峰.skill”只是一個引子，它可能暗藏著AI時代產(chǎn)品生態(tài)的終極走向：

全能型AI將淪為像水電網(wǎng)一樣的底層基礎(chǔ)設(shè)施，而繁榮的將是成千上萬個垂直領(lǐng)域的“專家Agent”。

為什么我們需要100個“張雪峰”？最大的原因在于：人類社會的專業(yè)知識壁壘極高，且容錯率極低。

通用大模型最致命的弱點(diǎn)在于幻覺。這在閑聊中這無傷大雅，但在醫(yī)療、法律、財(cái)會等嚴(yán)肅、專業(yè)領(lǐng)域，幻覺是致命的。

就像你生病了會去問醫(yī)生，遇到合同糾紛會去找律師，家裝會找設(shè)計(jì)師。你永遠(yuǎn)不會跑去問一個通曉天文地理的哲學(xué)家：“我的闌尾炎該怎么割？”

ChatGPT這類通用大模型，就是那個全知全能的哲學(xué)家。 它有問必答，但沒有行醫(yī)資格證，也沒有出庭訴訟的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

所以我們可能需要：法律界的“羅翔Agent”： 專門輸入了中國最新的成文法、百萬份公開裁判文書，能用最通俗的語言幫你分析勞動仲裁的勝算率，并一鍵生成律師函。也可能需要財(cái)務(wù)界的“四大Agent”，通過接入了企業(yè)的ERP系統(tǒng)，以頂級審計(jì)師的邏輯，實(shí)時幫你抓取財(cái)報(bào)中的稅務(wù)漏洞和現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。

垂直Agent的核心優(yōu)勢在于：搜索范圍被嚴(yán)格限制在特定知識庫內(nèi)，幻覺率被大幅壓低。它不需要無所不知，只需要在自己的領(lǐng)域里絕對可靠。

當(dāng)100個垂直Agent被創(chuàng)造出來后，下一步的爆發(fā)點(diǎn)在于多智能體協(xié)同。 未來，假如你創(chuàng)辦一家公司，不再需要招聘一整個團(tuán)隊(duì)。你只需要在AI應(yīng)用商店里，雇傭一個“馬斯克Agent”做戰(zhàn)略，雇傭一個“張小龍Agent”抓產(chǎn)品細(xì)節(jié)，雇傭一個“李佳琦Agent”負(fù)責(zé)直播帶貨的文案……

你的系統(tǒng)就是一個群聊，你提出一個復(fù)雜的商業(yè)需求，這100個垂直專家會在群里互相討論、互相糾錯、甚至互相爭吵，最終為你推演出一個執(zhí)行方案。

這才應(yīng)該是AI重塑生產(chǎn)力的理想形態(tài)，將人的專業(yè)智慧模塊化、可復(fù)用化、可協(xié)同化。

不過，在迎接“100個張雪峰”到來之前，我們?nèi)砸�直面諸多現(xiàn)實(shí)難題：隱私泄露、商業(yè)濫用、職場倫理危機(jī)，等等，這也是當(dāng)下輿論討論最密集的地帶。

技術(shù)本無善惡，關(guān)鍵在于使用的邊界與規(guī)則。只有當(dāng)監(jiān)管逐漸落地，行業(yè)告別無序繁榮、進(jìn)入規(guī)范發(fā)展，“100個張雪峰”才會從一場開源狂歡，真正走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

       原文標(biāo)題 : AI的下一個站：造100萬個「張雪峰」？