把好员工的经验判断
变成组织的数字资产
经验蒸馏 · Experience Distillation
头牌运营一离职，选品打法、广告判断和复盘习惯也跟着走了。我们用 Pixel Distill 算法从员工真实工作数据里反向识别判断模式，沉成新员工和 Agent 都能调用的 Skill。
这些动作里，藏着公司真正值钱的东西
组织里最值钱的不是 SOP，是这些每天发生、却没被记下来的判断。
看了 50 个竞品，拍板凭手感
拉了 6 张表、看了 50 个 ASIN、问了一圈 ABA。最后选哪个，怎么排序，靠的是头牌脑子里那套筛选标准。新人复制不出来——他只是看到了你看到的最后那张图。
凭"感觉这周该加预算"调出价
ACOS、TACoS、转化率、自然位都看了。最后加一档还是减一档，是几年的手感。没人能复盘他为什么这么调——也没人能在他离职那天接上。
一条一条改，一处一处看效果
改了标题第二个词，CTR 涨了；换了第三张图，转化掉了。这些细颗粒的反馈在头牌脑子里成了感觉，但在公司系统里没有任何留痕。
BSR 那次的打法，散在飞书 + 微信群里
当年的群消息、Excel、晨会纪要——都在。但没人能从里面完整拼出那次的判断脉络。做过 BSR 的团队复刻不出当年的打法，关键判断在那个人脑子里。
为什么这件事一直没被做成
公司里早就试过把头牌的经验留下来。下面是常见的三种尝试，和它们为什么不够。
经验蒸馏不替代上面任何一种。它做的是把看不见的判断反向提取出来，沉到组织能调用的地方。
采集 · 模式识别 · 经验蒸馏
Sensing · Patterns · Distillation
采集
看到员工每天真实在做什么。浏览器 + 飞书 + Agent 日志三个数据源，覆盖一个人 80–90% 的工作。无侵入式记录、本地脱敏、端到端加密。原始数据始终留在客户本地。
识别模式
从一周/一月的真实动作里找「做对的那一步」反复发生的位置。本地传统 ML 算汇总统计，云端用自研算法识别员工的动作模式——哪些是高频工作流、哪些值得沉成 SOP、哪些可以蒸馏成 Skill。
蒸馏成 Skill
把判断逻辑沉成可调用的资产。挂到 Agent 工作台后，新员工和 Agent 都能直接调用。每月自动迭代：越用越准，跟着公司业务一起进化。
这件事做好之后
影响力放大 10 倍
不是被克隆 10 个，是你能做的事变多 10 倍——日常重复判断交给 Skill，你专注真正难的事。
离职那天公司不倒退，意味着你下一份工作的背景更值钱——可被验证的"曾让公司从 X 跑到 Y"。
核心打法不再被人绑架
头牌走了，公司不会跟着停滞。关键判断逻辑作为组织资产沉下来，下一个接任者上手有据。
对外讲：BSR 那次的打法可复现，不再是"那个项目我们当年凑巧做对了"。
第一天就有前辈的影子
入职第一天打开 Agent，里面有 5 年前辈的判断逻辑。该看哪个数据、该问哪个问题、该停在哪里——前辈早就在 Skill 里告诉过你。
培训周期从月级缩短到周级，能拿出来打的时间提前 3-6 个月。
经验蒸馏不是替换人，是把做对的那一步留下来。
从申请到第一波 Skill 沉淀
内测期 · 免费
内测期不收费。建议 6 个月以上的数据积累窗口期来出稳定的蒸馏成果——这是一件需要耐心的事，但 1 周已经能出第一批粗 Skill，早期就能验证方向。