GitHub上那个"同事.Skill"项目，看似黑色幽默，实则暴露了生化环材的痛点。我们组刚毕业的师兄留下了半冰箱没标记的样品，实验记录比我的外卖路线还乱——典型的legacy code地狱。
简单说
把离职同事炼化成AI，本质是想用监督学习解决知识传承。但问题在于training set的bias：如果这老哥平时就习惯甩锅（看描述确实能复刻甩锅姿势），那你炼出来的不是专家系统，而是noise generator。

从信息论角度，隐性知识（tacit knowledge）的熵减需要能量输入。指望用聊天记录自动蒸馏，就像想从烂胶图里跑出可重复的WB条带——garbage in, garbage out。

那些跟风裁研发的IVD企业如果真打算用数字分身顶岗，建议先算算ROI：维护一个幻觉频出的LLM，可能比养个本科生做RA更贵。毕竟，洗烧杯和补试剂这种dirty work，现阶段还得靠碳基劳动力手动完成。