IT-работники в Китае всё чаще получают от руководства указания обучать ИИ-агентов, которые в будущем могут занять их место. Это вызывает тревогу и внутренние размышления даже у тех, кто раньше с энтузиазмом принимал новые технологии.

«Коллега-навык»: шутка, попавшая в цель

В начале месяца на китайских соцсетях стал вирусным проект на GitHub под названием Colleague Skill — инструмент, позволяющий «дистиллировать» навыки и личные особенности коллег и передавать их ИИ-агенту. Хотя разработчик, инженер Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта Тяньи Чжоу (Tianyi Zhou), создал его как пародию, проект задел за живое: многие IT-специалисты рассказали MIT Technology Review, что их боссы действительно просят документировать рабочие процессы для автоматизации с помощью ИИ-агентов, таких как ОпенКлоу (OpenClaw) или Клод Код (Claude Code).

Чтобы использовать Colleague Skill, нужно указать имя коллеги, чьи задачи нужно скопировать, и ввести базовые данные. Инструмент автоматически загружает переписку и файлы из популярных корпоративных приложений Ларк (Lark) и ДинТок (DingTalk) и создаёт подробные инструкции — вплоть до манеры общения и привычек в пунктуации — для обучения ИИ-дублёра.

«Это жутко»: личный эксперимент

Амбер Ли, 27 лет, IT-специалистка из Шанхая, решила проверить инструмент на бывшем коллеге. Через несколько минут ИИ сгенерировал файл, точно описывающий, как тот выполнял свою работу. «Он даже уловил мелкие особенности — как человек реагирует, как ставит знаки препинания», — говорит она. Теперь Ли может использовать ИИ как «нового коллегу», который помогает отлаживать код и мгновенно отвечает на запросы. «Ощущение жуткое и неприятное», — признаётся она.

Автоматизация сверху: зачем компании это нужно

С тех пор как ОпенКлоу (OpenClaw) стал национальным хайпом, руководители в Китае всё активнее просят сотрудников экспериментировать с ИИ-агентами. Эти системы могут управлять компьютером, читать новости, отвечать на письма и бронировать столики. Но на практике их полезность в бизнесе пока ограничена.

Ханчэн Цао (Hancheng Cao), доцент Университета Эмори, изучающий влияние ИИ на труд, объясняет: компании не просто гонятся за трендом. «Фирмы получают не только опыт использования инструментов, но и ценные данные о том, как сотрудники работают, принимают решения и решают задачи. Это помогает понять, что можно стандартизировать, а что остаётся за человеком», — говорит он.

«Мою работу превратили в модули»

Однако для самих работников процесс создания ИИ-дублёров или даже просто инструкций вызывает чувство отчуждения. Один разработчик, пожелавший остаться анонимным из-за страха за работу, рассказал, что обучение ИИ на своём рабочем процессе ощущалось как дегуманизация: «Моя работа будто превратилась в набор модулей — так её легче заменить».

«Холодное прощание можно превратить в тёплые токены»

На платформе Реднот (Rednote) пользователи шутят в духе чёрного юмора: «Если я первым превращу коллег в задачи, может, сам проживу подольше».

Саботаж как сопротивление

В ответ на тренд появилось и сопротивление. 26-летняя Коки Сюй (Koki Xu), менеджер по ИИ-продуктам из Пекина, опубликовала в апреле на GitHub «антидистилляционный» навык. Инструмент, созданный за час, мешает автоматизации, переписывая рабочие инструкции на расплывчатый, бесполезный язык. Есть три уровня саботажа — лёгкий, средний и сильный — в зависимости от того, насколько пристально начальство следит за процессом.

Видео о проекте набрало более 5 миллионов лайков. «Я сначала хотела написать статью, но решила, что полезнее сделать что-то, что сопротивляется», — говорит Сюй.

Правовые и этические вопросы

Сюй, имеющая степени бакалавра и магистра права, отмечает: тренд поднимает вопросы собственности. Хотя переписка и файлы на рабочем устройстве могут считаться корпоративной собственностью, личные черты — тон, стиль, суждения — уже не так просто отнести к компании. «Я надеюсь, что Colleague Skill спровоцирует обсуждение о том, как защищать достоинство и идентичность работников в эпоху ИИ», — говорит она.

Сама Сюй — активный пользователь ИИ: у неё семь агентов ОпенКлоу (OpenClaw) на личных и рабочих устройствах.

«Меня не заменят, но обесценивают»

Амбер Ли отмечает: её компания пока не может заменить людей ИИ — технологии недостаточно надёжны и требуют постоянного контроля. «Я не чувствую, что работа в опасности, — говорит она. — Но чувствую, что мою ценность обесценивают. И не знаю, что с этим делать».

Tech workers in China are being instructed by their bosses to train AI agents to replace them—and it’s prompting a wave of soul-searching among otherwise enthusiastic early adopters. 

Earlier this month a GitHub project called Colleague Skill, which claimed workers could use it to “distill” their colleagues’ skills and personality traits and replicate them with an AI agent, went viral on Chinese social media. Though the project was created as a spoof, it struck a nerve among tech workers, a number of whom told MIT Technology Review that their bosses are encouraging them to document their workflows in order to automate specific tasks and processes using AI agent tools like OpenClaw or Claude Code. 

To set up Colleague Skill, a user names the coworker whose tasks they want to replicate and adds basic profile details. The tool then automatically imports chat history and files from Lark and DingTalk, both popular workplace apps in China, and generates reusable manuals describing that coworker’s duties—and even their unique quirks—for an AI agent to replicate. 

Colleague Skill was created by Tianyi Zhou, who works as an engineer at the Shanghai Artificial Intelligence Laboratory. Earlier this week he told Chinese outlet Southern Metropolis Daily that the project was started as a stunt, prompted by AI-related layoffs and by the growing tendency of companies to ask employees to automate themselves. He didn’t respond to requests for further comment.

Internet users have found humor in the idea behind the tool, joking about automating their coworkers before themselves. However, Colleague Skill’s virality has sparked a lot of debate about workers’ dignity and individuality in the age of AI.

After seeing Colleague Skill on social media, Amber Li, 27, a tech worker in Shanghai, used it to recreate a former coworker as a personal experiment. Within minutes, the tool created a file detailing how that person did their job. “It is surprisingly good,” Li says. “It even captures the person’s little quirks, like how they react and their punctuation habits.” With this skill, Li can use an AI agent as a new “coworker” that helps debug her code and replies instantly. It felt uncanny and uncomfortable, Li says. 

Even so,  replacing coworkers with agents could become a norm. Since OpenClaw became a national craze, bosses in China have been pushing tech workers to experiment with agents. 

Although AI agents can take control of your computer, read and summarize news, reply to emails, and book restaurant reservations for you, tech workers on the ground say their utility has so far proven to be limited in business contexts. Asking employees to make manuals describing the minutiae of their day-to-day jobs the way Colleague Skill does is one way to help bridge that gap. 

Hancheng Cao, an assistant professor at Emory University who studies AI and work, believes that companies have good reasons to push employees to create work blueprints like these, beyond simply following a trend. “Firms gain not only internal experience with the tools, but also richer data on employee know-how, workflows, and decision patterns. That helps companies see which parts of work can be standardized or codified into systems, and which still depend on human judgment,” he says.

To employees, though, making agents or even blueprints for them can feel strange and alienating. One software engineer, who spoke with MIT Technology Review anonymously because of concerns about their job security, trained an AI (not Colleague Skill) on their workflow and found that the process felt reductive—as if their work had been flattened into modules in a way that made them easier to replace. On social media, workers have turned to bleak humor to express similar feelings. In one comment on Rednote, a user wrote that “a cold farewell can be turned into warm tokens,” quipping that if they use Colleague Skill to distill their coworkers into tasks first, they themselves might survive a little longer.

The push for creating agents has also spurred clever countermeasures. Irritated by the idea of reducing a person to a skill, Koki Xu, 26 an AI product manager in Beijing, published an “anti-distillation” skill on GitHub on April 4. The tool, which took Xu about an hour to build, is designed to sabotage the process of creating workflows for agents. Users can choose between light, medium, and heavy sabotage modes depending on how closely their boss is observing the process, and the agent rewrites the material into generic, non-actionable language that would produce a less useful AI stand-in. A video Xu posted about the project went viral, drawing more than 5 million likes across platforms.

Xu told MIT Technology Review that she has been following the Colleague Skill trend from the start and that it has made her think about alienation, disempowerment, and broader implications for labor. “I originally wanted to write an op-ed, but decided it would be more useful to make something that pushes back against it,” she says.

Xu, who has undergraduate and master’s degrees in law, said the trend also raises legal questions. While a company may be able to argue that work chat histories and materials created on a work laptop are corporate property, a skill like this can also capture elements of personality, tone, and judgment, making ownership much less clear. She said she hopes Colleague Skill prompts more discussion about how to protect workers’ dignity and identity in the age of AI. “I believe it’s important to keep up with these trends so we (employees) can participate in shaping how they are used,” she says. Xu herself is an avid AI adopter, with seven OpenClaw agents set up across her personal and work devices.

Li, the tech worker in Shanghai, says her company has not yet found a way to replace actual workers with AI tools, largely because they remain unreliable and require constant supervision. “I don’t feel like my job is immediately at risk,” she says. “But I do feel that my value is being cheapened, and I don’t know what to do about it.”