我去做企业培训、做陪跑这几年，见过太多次同一个画面。
一家制造企业，老板拉我看了他们的SOP——200多页，塑封的，落灰。挺自豪的："我们流程可规范了。"
我说了句不太客气的话：这本册子，你们一线的人，真翻吗？
他愣了一下，笑："翻啥，出问题都喊老李。"
老李是设备维护的"活字典"，机器一响，走过去听三秒，就知道哪里不对。那本200页的SOP，从头到尾，没派上过一次用场。
我当时没接话。但我清楚——这家公司最值钱的东西，不在那本册子里。在老李的脑子里。而老李，明年就退休了。
你可能会说：那赶紧让老李把本事写下来啊。
我试过。也见过太多人试过。
结果十家有九家，卡在同一个地方：老李不乐意。
不是他坏，是他精。他那套"听三秒就知道哪里不对"的能耐，是他干了二十年攒下的护城河。你让他把护城河写成文件，等于让他亲手把自己变成"可被替代的"。换你，你干吗？
所以"把SOP写成Skill"这件事，第一道墙根本不是技术。是人。它反常识，反人性。
这篇我就想跟你掰扯清楚两件事：为什么这事再难也得做，以及——老师傅凭什么，把经验交出来。
01｜一个变化很安静，但很彻底
2026年，企业AI竞争的护城河，悄悄换了个东西。
从前比"谁的模型强"。现在不比了。
为什么？一个数字：头部大模型在权威榜单上的差距，已经不足2个百分点。你换一个模型，体感几乎没差别。继续比"GPT强还是Claude强"的人，大概率没在一线做过AI落地。
有人打了个比方，特别准：
"模型能力正在变成像电力一样的基础设施。你不能说'我们家用的电更纯'来竞争，你要比的是'谁用这些电，设计出了更好的电器'。"
那"更好的电器"是什么？
在2026年，它叫 Skill。
简单说——把老师傅的本事，封进一个文件。
02｜几组数字，看看聪明公司在抢什么
先把事摆出来。
跨国制造企业，设备维护引入持久化技能库后，电机过热故障诊断，从17分钟骤降到3.2分钟，技能复用率68%。
——这意味着，原来只有老李会判的故障，现在一线任何人照着Skill都能干。老李在不在，产线都转。
企业微信团队，用一个Skill跑通"需求开发全流程"，AI代码生成率干到 94%。
腾讯云量化对比更狠：知识库场景用Skills替代全量检索，首字延迟降45%，token成本省92%。
你发现没有？这些"Skill"，剥开外壳，本质都是同一件事——把SOP、把老师傅的经验，写成一个AI能直接干活的文件。
03｜Skill不是脚本，是"把本事封进一个文件"
有篇文章点透了一句话：Skills = AI的内部行动手册，MCP = AI的神经系统。两者一起，才解锁单靠一方做不到的自动化。
落到企业里，一个Skill可能长这样（部分）——
---name: 设备异常初判description: 产线设备报警或异响时，按老师傅经验做初步分级与处置---# 设备异常初判## 任务边界- 做初步分级（观察/预警/停机），不替代专业维修- 涉及安全的，一律建议立即停机并上报## 执行步骤1. 收集：设备编号、报警代码、异常现象2. 分级：对照历史案例库，判断观察/预警/停机3. 处置：给一线可执行的临时动作4. 上报：生成结构化工单## 判断偏好（老师傅经验）- 异响伴随金属味 → 直接停机，不犹豫- 报警代码E07且能正常运行 → 观察，记录频次- 同一设备一周内第三次同类报警 → 升级预警## 输出格式工单JSON：{设备, 分级, 现象, 建议动作, 是否上报}## 自检- 是否漏了安全项？- 分级理由是否写清？看见没？那本200页SOP里最值钱的东西——"异响带金属味就停机"——被一行字钉死了。
而且这不是给人看的，是给AI直接执行的。
这里有个分叉，很多企业会踩坑。
Skill分两类。一类叫"能力提升型"——帮AI做它本来做不稳的事，今天写明天可能就废了。另一类叫"编码偏好型"——把你们公司特有的流程、判断、规矩固化下来。
前者会过时。后者是持久资产，越攒越值钱。
你该囤的，是第二类。
04｜最难的一关：老师傅凭什么把饭碗交出来
先说结论：别指望靠"觉悟"解决。你不能开个会，说"同志们，把经验共享出来"，然后等着收获一堆Skill。人性不这么运转。
得换打法。我陪企业做落地，真正能撬动的，是这五招。
第一，别让他"写"，让他"改"。
人抗拒的是"从无到有地交代家底"。但如果你先有人——徒弟、陪跑教练、内部facilitator——把他真实排障的过程录下来，把历史工单和事故报告翻出来，草拟一版Skill，再递给他："您看看哪儿不对？"——审，比写轻松十倍，尊严还在自己手里。
知识其实早就在他的行为里了，不在他的意愿里。你要做的，是把行为"捞"出来，不是逼他把意愿"挤"出来。
第二，把"被取代"换成"被封神"。
协鑫那批AI内训师，课堂互动活跃度涨了42%，课程NPS冲到4.8。本质不是技术牛，是把"你快没用了"的恐惧，反转成"你是这套打法的源头，大家得跟你学"的荣誉。
给身份、给署名、给内部称号。老师傅要的往往不是钱，是"我这一身本事被认"。一旦他成了"内训师"，写Skill就从"交权"变成了"立威"。
第三，从顺风口的人下手，别拿防御最强的开刀。
快退休的：留名动机。巴不得有人把他的东西接住，怕绝活带进棺材。
被重复问题淹死的：解脱动机。Skill替他挡掉80%的"师傅师傅"，他求之不得。
想上位的徒弟：让他替你干提取的活，他乐得学，顺便表忠心。
最该避开的，是那个把"只有我懂"当护城河的中层老法师。从他入手，九死一生。
第四，顶层得有"一把手"背书，加一句保底的话。
我在FDE那篇说过，转型得一把手挂帅。知识资产化也一样。必须有人明确说："这个Skill是augment，不是replace。署名归你，位置不动。"
没有这句保底，前面三招都是空中楼阁。老师傅信的不是流程，是老板那句话。
第五，也是我最想说的——你根本不需要100%。
很多人卡在："那20%真正说不清的、像他本人的判断，怎么写？"
答案是：不写。
资产化要的是那80%可重复的——把重复活儿固化下来，让老师傅从瓶颈里解放出来，去干那20%真正"像他"的事。所以这事的目标，从来不是"取代老师傅"，是"别让老师傅被重复劳动捆死"。
反过来想：他越抗拒，越说明这知识值钱、越脆弱。这恰恰是你拿去跟老板谈的理由——不怕他抵抗，怕的是他哪天走了，啥都没留下。
05｜反转认知：这不就是把SOP数字化吗？
有人会说：这不就是SOP数字化、知识库那套老东西吗？
这话对，也不全对。
对的是：把经验存下来，这事儿企业搞了几十年。知识库、Wiki、操作手册，没少建。
不对的是：大部分SOP数字化，数字化的是那本"纸"——流程步骤、岗位职责、审批流。而真正值钱的，是纸背后那个人脑子里的判断：异响带金属味就停机、客户说"再想想"其实已经想好了、这个报表差一个数该先问谁。
这些东西，从来写不进传统SOP。因为写SOP的人，往往不是那个最懂的人；而最懂的人，说不清楚自己怎么想的。
Skill干的事，恰恰是把这层"说不清"逼出来、写下来、让AI能执行——而且如上一节说的，逼的办法不是让他写，是你先捞、他来审。
FDE（前沿部署工程师）圈子里有个特别实在的做法。他们把前线经验教训，全写成Skill——一个长markdown，加脚本，加参考文档。
结果是：30个老FDE踩过的坑、攒下的招，写成Skill。新来的20个FDE，直接装配、即用，不用从头学。
这就是他们能规模化、成本一直往下掉的核心秘密。
翻译成大白话：经验不再随人走。新人一周上岗，而不是跟着老师傅屁股后面晃三个月。
所以回到那个问题：最贵的到底是不是人才？
我的答案是：人才会走。但他脑子里那20%没写下来的东西，如果能变成Skill，就留下来了。
你以为你在留人。其实你该留的，是他的经验。
06｜三件，这周就能动手
模型、巨头、大厂抢人，听起来离普通人很远。其实不远。
把SOP写成Skill，你也可以从一件最小的事开始。三件，这周就能动手。而且——请记住上一节的打法，别一头撞在"人"这堵墙上。
1. 别从"标准流程"写起，从"离了某人就转不动的那件事"写起
别一上来整理全公司的SOP，那会死在PPT里。找一个真实痛点：客户投诉总得老板亲自回、某个报表只有小张会做、设备异常只有老李能判。
就从它开始。挑人的时候也挑时机：快退休的、被问烦的、想上位的徒弟，比防御最强的老法师好推十倍。
👉 我陪跑过一家连锁餐饮。他们没搞"大一统AI培训"，而是挑一个最疼的——店长排班——让AI先吃进去，跑通一个小闭环。后来这套排班逻辑，被写成Skill，新店长照着做，不用再等区域经理带。
2. 别让他"写"，你先"捞"，他来"改"
这是最难也最值钱的一步。但别直接把那人拉来问"把你本事写下来"——他八成拒你于千里之外。
换个姿势：去录他排障的真实过程，去翻他经手过的工单和事故报告，草拟一版Skill，再递过去："您看看哪儿不对？"他改起来，比从无到有写，轻松太多。
"异响带金属味就停机"——这句话，之前从来没人写。你多递几版让他改，那20%就一点点漏出来了。改不出来的，才是真资产。
3. 配一个能跑的示例，让AI照着做
给1到3个真实输入输出例子。你说一百句"我要什么风格"，不如甩一个你满意的案例过去。AI照着这个感觉跑，比你写十页规范都管用。
👉 记住：先写"编码偏好型"的Skill，最保值。 把你们公司特有的流程、话术、规矩固化，比教AI某个技巧靠谱十倍。
07｜最后说一句
写到这里，我想说一个反转。
很多人看到"经验随人走"，第一反应是焦虑——"我公司会不会也被一个人卡脖子？"
但这个问题，换个问法更有用。
2026年最贵的，不是模型，不是工具，是你们公司那个人脑子里、没写下来的那20%。
它值不值得，备份一份？
我做的陪跑，和卖课最大的区别就在这：我不逼老师傅"上交家底"。我当那个外部facilitator——先把他的活儿捞出来、草拟成Skill，再请他审。有人盯着你做、做完帮你改、改完带你继续，最后把你们部门的SOP和最佳实践，沉淀成一个个能用的Skill。AI-OIT教学法（观察-植入-训练）做的，就是这件事——让"会用AI"从知识，长成团队身上的能力。
AI越强，人越重要。人去做判断、去萃取经验；AI去执行、去复用。
你家的老师傅，脑子该变成资产了。
