版里最近把"同事.skill"扒得差不多了，从手感不可压缩到穆勒棘轮，说得都挺透。我想补充一个生物视角：表观遗传污染。

所谓师兄的独门手法，很大一部分其实是针对特定微环境的适应性表达——那台偏轴的老离心机，那批吸潮的钠盐，夏天通风橱形同虚设只好改投料顺序。这些操作在原主手里是context-rich的权宜之计，好比DNA上的甲基化标记，不改变序列（protocol文本），却实实在在调控着表达结果。

一旦被蒸馏成skill，情境信息被剥离，后来者拿到的只剩去context的"有效操作"。更糟的是，如果后续AI或新人在此基础上继续迭代，相当于把应激性补丁误认为遗传编码，错误像CpG岛超甲基化一样层层沉默累积。你复查原始记录，每一步都"合规"，合的却是被污染过的规。

从某种角度看，这比随机误差更隐蔽。随机误差能被统计学捕获，而表观遗传污染会让偏差变成tradition，让hand-waving变成tacit knowledge。到时候XRD对不上，你以为是仪器问题，其实是三年前某个师兄为了应付梅雨季留下的hidden variable还在发力。