事件

2026年3月30日，Github上线了一个“同事.skill”程序。核心就是当同事离职后，将其工作数据输入系统，通过“蒸馏”成可调用的能力模块，生成一个具备其技能的Agent。

与此同时，各个公司也开始将Token使用量纳入到激励体系，特别是工程师。为了对抗这个内容，员工会刻意设计长时间运行的指令，让模型空转以满足领导的需求。这种情况也导致了负面消息，BuzzFeed的新闻部门使用AI生成内容后，内容质量等问题导致用户流失、业务持续恶化，市值距离巅峰期暴跌98%。

目前，公司能够提供资源上的支持与激励，但是很难真正干预一线使用效率。AI提升工作效率很大程度上取决于一线管理者的具体执行方式。一种方式是只允许公司员工使用自研AI工具，从理论上分析是为了保障数据安全的同时优化整个业务流，从而拥有更强的过程掌控力。

AI介入工作是一种拆解和量化工作中的迭代路径，从而将过程纳入精细的管理体系。这种方式将会逐层改变人类为应对工作、成长与绩效考核所采取的行为方式。2026年春季，全球技术行业中开始了Tokenmaxxing风潮，就是“为了完成使用AI而非解决问题而工作”的体现。在软件开发者群体中，AI接管家用设备、托管社交账号、处理信息等做法已经成为常态。这种工作逻辑的重点转化为“如何让AI做”。与此同时，带来的问题就是AI能力的成长路径受公司提供的工具边界限定。

除此之外，员工之间的差距从能力转化为“能力+资源”的差距。而学习也成为了从阶段性向不得不持续，又不断被推翻的过程。也就是需要学习更多工具，适应更快变化，面对更持续的比较和评估。

而AI倦怠，也终将导致过度依赖AI的公司将会走向悬崖甚至坠落的风险。不可不警惕。

思考

一方面，要平衡自己的AI用量，因为AI工具的参差不齐，所以还是要依靠自己的水平进行设计。另一方面，也要考虑到AI和自我技能的边界。