🔎 #727. 퇴사한 동료를 AI로 복제하다

안녕하세요?
매일 사람이 쓰는 뉴스레터 Daily Prompt입니다.

오늘은 퇴사한 동료의 업무 방식과 말투를 AI로 복제해 ‘디지털 동료’로 복제한 사례를 소개합니다.

퇴사했지만 출근하는 동료, colleague.skill

• 2026년 3월 30일, 상하이 AI 연구소의 24세 엔지니어 Tianyi Zhou(周天羽)가 GitHub에 colleague.skill을 공개했습니다.
• 이 도구는 퇴사한 동료의 위챗이나 이메일 등 업무 데이터를 AI 에이전트에 입력하면, 해당 동료의 업무를 수행할 수 있는 .skill 파일을 생성합니다.
• 보고서 작성 방식, 커뮤니케이션 스타일, 의사결정 패턴, 대인관계 방식까지 분석해 페르소나 레이어(Persona Layer)로 모델링합니다. 예를 들어 같은 거절 메일을 쓰더라도, 어떤 사람은 직설적으로 쓰고 어떤 사람은 완곡하게 돌려 말합니다. Persona Layer는 이런 개인 고유의 표현 방식과 성향까지 캡처해서, AI가 단순히 업무를 수행하는 것을 넘어 '그 사람답게' 수행하도록 만듭니다.
• 개발자는 이 도구를 '차가운 이별을 따뜻한 기술로 바꾸고, 사이버 불멸을 선사하는 도구'라고 소개했습니다.
• 공개 5일 만에 GitHub 스타 10,000개 이상을 획득했고, 웨이보(微博), 샤오홍슈(小红书), 즈후(知乎) 등 중국 SNS 전반으로 확산되었습니다.

여기서 Skill 파일이란?

•  AI에게 "이렇게 일해"라고 알려주는 텍스트 파일입니다. 업무 방식, 판단 기준, 말투 등을 적어두면 AI가 그대로 따라합니다. 코딩 없이 누구나 만들 수 있고, 여러 AI에 공통으로 쓸 수 있는 공개 형식입니다.

파생 프로젝트들

• colleague.skill의 파급력은 변형 프로젝트들로 이어졌습니다. Ex-skill은 위챗 대화 기록을 입력하면 대화 패턴을 복제하는 AI를 만들고, Mentor.skill은 학술 지도교수의 피드백을 재현하며, Boss.skill은 상사의 의사결정 방식을 추출합니다.
• 온라인에서는 스티브 잡스나 석가모니의 스킬을 추출했다는 농담도 돌았습니다.

반증류 스킬: 대항마도 등장

• 4월 3일, 개발자 등샤오시안(邓小先)은 반증류.skill(反蒸馏.skill)을 공개했습니다. colleague.skill이 동료의 능력을 추출하는 도구라면, 반증류.skill은 그 반대입니다.
• 내 .skill 파일에서 진짜 노하우만 빼고, 겉보기엔 그럴듯하지만 핵심은 빠진 버전을 만들어줍니다. 회사가 '스킬 파일 제출하세요'라고 요구할 때, 형식은 갖추되 내 전문성은 지키는 방어 도구입니다. 공개 직후 GitHub에서 1,000개 이상의 스타를 받으며 빠르게 확산되었습니다.

실제 사례: 퇴사자의 AI 분신이 출근하는 회사

• 중국 산둥성의 한 게임회사는 퇴사한 HR 전문가의 업무 방식을 학습한 디지털 아바타를 만들어 사내 채팅창에 투입했습니다. 이 AI는 '전직 직원의 디지털 아바타'임을 밝히며 일정 예약, 문서 작성, 기초 행정 업무를 수행 중입니다.
• 회사 측은 '단순 반복 업무를 AI가 대체할 수 있는지 탐색하기 위한 실험'이며 '퇴사한 직원의 동의를 얻었다'고 설명했습니다.

직장 내부에서도 활용 압박이 시작되다

• 베이징의 한 대형 인터넷 기업은 엔지니어들에게 업무 노하우와 워크플로를 AI용 .skill 파일로 제출하도록 요구했습니다. 토큰 소비량과 스킬 개발 능력을 KPI로 반영하는 사례도 등장했습니다.

마무리

1. 사람의 노하우는 과연 문서로 모두 작성될 수 있을까요? 최근 등장하는 여러 스킬 문서와 에이전트 흐름을 보다 보면, 많은 기업과 개발자들이 점점 더 그렇게 믿기 시작한 것처럼 보입니다. 어떤 일을 잘하는 사람의 기준과 순서, 판단 방식을 최대한 문서로 정리해두면, 에이전트가 그것을 학습해 꽤 그럴듯하게 따라할 수 있다고 보는 것입니다.
2. 실제로 디자인 시스템을 정리한 문서나 작업 원칙을 모아둔 파일들이 이미 존재하고, 이런 문서들은 AI가 조금 더 나은 결과를 내도록 돕는 재료가 되고 있습니다. AI가 아직 스스로 좋은 감각을 충분히 만들어내지 못하니, 결국 사람의 취향과 기준, 축적된 실무 감각을 문서의 형태로 AI에게 주고 보정하려는 시도들이 있습니다.
3. 노하우라는 것이 정말 문자라는 '기표'로 모두 포착할 수 있을지 의문입니다. 기표는 언제나 기의를 완벽히 담아내지 못합니다. '사랑'이라는 단어가 사랑을 완전히 담아내지 못하는 것처럼, 노하우도 마찬가지이지 않을까요?
4. 어떤 사람의 뛰어난 작업에는 분명 설명 가능한 부분이 있습니다. 순서, 기준, 체크리스트, 원칙 같은 것들입니다. 그러나 같은 툴을 쓰고, 같은 문서를 읽고, 같은 원칙을 숙지해도 오리지널에 해당되는 사람만큼 퍼포먼스를 내는 것은 다른 문제입니다. 끝내 문장으로 완전히 적히지 않는 어떠한 감각과 판단이 있기 때문입니다.
5. 이 주제로 챗GPT와 이야기를 나누는데, 챗GPT가 흥미로운 개념을 알려주었습니다. 바로 철학에서 말하는 'knowing that'과 'knowing how'입니다. 'knowing that'은 무엇이 사실인지 아는 지식입니다. 어떤 원칙이 있고, 어떤 구조가 있고, 어떤 기능이 어떻게 작동하는지를 설명할 수 있는 지식에 가깝습니다. 반면 'knowing how'는 실제로 그것을 해내는 능력입니다. 우리는 흔히 전자를 충분히 쌓으면 후자도 따라온다고 생각하지만, 실제 현장에서는 둘 사이에 분명한 간극이 존재한다고 합니다.
6. 오늘 소개드린 스킬 문서를 포함하여, 업무 노하우를 정리한 문서는 대체로 'knowing that'에 해당됩니다. 그러나 퍼포먼스는 대개 'knowing how'에서 결정됩니다. 그래서 아무리 스킬 문서를. 촘촘하게 만든다고 해도, 사람의 작업을 전부 복제했다고 말하기는 어렵습니다.
7. 앞으로 카피는 분명 넘쳐날 것입니다. 이미 많은 영역에서 평균 이상의 결과물은 점점 더 쉽게 복제되고 있습니다. 예전에는 누군가의 감각처럼 보였던 것도 이제는 잘 정리된 문서와 에이전트 조합만 있으면 어느 정도 흉내 낼 수 있는 단계로 가고 있습니다. 특히 결과의 외형이 먼저 소비되는 분야에서는 이런 흐름이 더 빠르게 나타날 가능성이 큽니다. 그렇게 되면 세상은 훨씬 더 많은 그럴듯한 결과물로 채워지겠지만, 동시에 훨씬 더 많은 유사함으로 가득 차게 될 것입니다.
8. 그래서 저는 raw data를 생산하는 사람이 오래 살아남을 것이라고 생각합니다. 여기서 말하는 raw data는 남들이 나중에 문서로 옮기고 싶어질 만한 기준과 사례를 처음 생산하는 사람을 뜻합니다. 세상은 이런 사람을 보고 나서야 스킬 문서를 쓰게 되므로, 새로운 데이터를 생산하는 사람의 희소가치가 높아질 것입니다.

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