前两天，同学做了一次分享。

主题是 AI 蒸馏（Distillation）。

以前我一直觉得，所谓蒸馏，就是把一堆 Prompt 整理一下。

后来才发现，真正值得蒸馏的，从来不是 Prompt。

而是 经验（Experience）。

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一次博客，让我意识到 AI 一直在犯同一种错误

这周看到一篇博客。

作者吐槽了一件很有意思的事情。

他说：

AI 特别喜欢写防御性代码。

比如：

const url = process.env.API_URL?.trim() || "";

或者

try {
   ...
} catch {}

再或者

if (!value) return null;

看起来非常严谨。

实际上很多都是没意义的。

博客最后总结得很好：

AI 喜欢这种代码，不是因为它聪明，而是因为它面对的是不完整上下文。

它不知道：

• 哪些错误一定不会发生

• 哪些配置一定存在

• 哪些异常必须暴露

• 哪些值不能默认

所以只能不断地：

• trim()

• try/catch

• 默认值

• null 判断

把所有情况都包起来。

乍一看很安全。

实际上只是把真正的问题藏起来了。

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真正的问题，不是 AI 写了这些代码

而是我以前根本不会发现。

以前我的流程一直是：

AI 写代码。

我看看。

功能实现完备。

结束。

直到看到这篇博客，我才意识到：

AI 写出来的每一种"奇怪的习惯"，背后其实都有一个原因。

如果只是把这一段代码删掉。

下一次。

AI 还是会写。

因为模型没有成长。

只有我在重复劳动。

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后来我才知道，这种东西可以蒸馏成 Skill

翻评论区的时候。

有人说了一句话：

我已经把这个问题蒸馏成 Skill 了。

当时一下子就懂了。

原来 Skill 不是 Prompt。

Skill 更像是一条长期规则。

例如上面这个问题，可以直接沉淀成：

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Skill：不要生成无意义的防御性代码

生成代码时：

• 不要因为缺少上下文而滥用 try/catch

• 不要随意添加 trim()

• Secret、Token、JWT 等必须 Fail Fast

• 配置缺失应该启动失败，而不是运行时返回默认值

• 默认值只能用于真正允许缺省的配置

• 优先在边界统一校验，而不是到处判空

如果需要防御，请说明原因。

否则不要添加。

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以后每次写 Node 项目。

AI 都会遵守。

同一个坑，不会掉第二次。

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我发现 Skill 真正蒸馏的是"认知"

以前觉得：

Prompt 是资产。

后来觉得：

Workflow 是资产。

现在越来越觉得：

真正值钱的是 Skill。

因为：

Prompt 解决的是一次任务。

Workflow 解决的是一类流程。

Skill 解决的是一种认知。

它会一直影响 AI 后面的所有输出。

这也是为什么很多人用同一个模型。

效果却越来越不一样。

不是模型差距。

而是 Skill 库越来越大。

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我准备以后这样使用 AI

以后只要遇到下面几种情况。

我都会考虑是不是值得蒸馏。

第一类：AI 的固定坏习惯

例如：

• 滥用 try/catch

• 到处判空

• 过度抽象

• 提前优化

• 重复封装

• 默认值泛滥

这些其实都可以变成一条 Skill。

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第二类：项目规范

例如：

React 项目。

我可以直接蒸馏：

• 不允许 any

• Props 使用 interface

• 组件必须 PascalCase

• 不修改自动生成目录

• Zustand 管理状态

• Less + CSS Module

以后所有代码自动符合规范。

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第三类：自己的编码偏好

例如：

我喜欢：

• Fail Fast

• 小函数

• 注释解释为什么

• 不解释是什么

• 能删掉一层就删掉一层

这些也都可以沉淀。

AI 会越来越像我。

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Skill 像是在训练一个长期搭档

以前总觉得：

每一次聊天。

都是重新开始。

现在越来越觉得。

真正高效的方式，不是一次次重新教 AI。

而是把每一次踩坑都留下来。

今天发现一个问题。

明天蒸馏成 Skill。

后天所有项目都受益。

AI 没有真正成长。

成长的是自己的知识库。

而 Skill，就是这个知识库最小、最容易复用的单位。

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写在最后

这周最大的收获，不是学会了一个新的 Prompt 技巧。

而是改变了一种使用 AI 的方式。

以后遇到 AI 犯错，我不会第一时间想着修改这一段代码。

我会先问自己三个问题：

它为什么会这样写？

这是一次偶然，还是一种模式？

如果以后还会发生，我能不能把它蒸馏成一条 Skill？

当越来越多的问题被沉淀成 Skill 时，你会发现，AI 并没有变得更聪明。

但你的 AI，会越来越懂你。