Anti-Distill: la skill que evita que tu empresa te reemplace con IA

Llevas semanas leyendo aquí sobre skills para que tu agente de IA escriba mejor código, revise tus PRs y planifique arquitecturas. Todo muy bonito. Muy productivo.

Pero, ¿qué pasa cuando tu empresa te pide que crees una skill que replique tu forma de trabajar, tu experiencia y hasta tu manera de hablar?

No es ciencia ficción. Ya existe una herramienta que lo hace. Se llama Colleague Skill y su propósito es convertir a tu compañero de equipo en un fichero Markdown que un agente de IA puede ejecutar. Y como toda acción tiene su reacción, también existe Anti-Distill (anti-destilación, en castellano), una contra-skill diseñada para que entregues algo que parece completo pero tiene el corazón vacío.

Esto es lo que vamos a ver:

• Qué hace Colleague Skill y cómo funciona su sistema de “destilación” de personas
• Cómo Anti-Distill contraataca vaciando el contenido sin que se note
• El mecanismo técnico detrás de ambas skills y qué podemos aprender de su diseño
• Qué significa esto para el ecosistema de skills y para ti como developer

¿De dónde sale todo esto? ¶

De un vídeo publicado en X por la cuenta @whyyoutouzhele que se hizo viral en la comunidad de developers chinos. En él, Dai Xiaoxian explica que creó Anti-Distill como respuesta directa a la tendencia de empresas tecnológicas que piden a sus empleados documentar sus skills en formato compatible con agentes de IA.

La lógica es aplastante: si puedes empaquetar lo que sabe un trabajador en un fichero SKILL.md, ese trabajador pasa de ser irremplazable a ser prescindible. El vídeo lo dice sin rodeos: “Todos salimos a trabajar como bestias de carga y no creo que nadie quiera que lo conviertan en una skill para luego quedarse sin trabajo”.

No es paranoia. Ya analizamos cómo la IA está redistribuyendo los roles de ingeniería de software con datos de Thoughtworks y developers senior. Según un informe de Resume.org de septiembre de 2025, el 37% de las empresas estadounidenses prevé haber reemplazado puestos de trabajo con IA antes de que acabe 2026 (fuente: Resume.org / HR Dive). Y un estudio de Stanford Digital Economy Lab de agosto de 2025 muestra un dato aún más específico: el empleo de developers entre 22 y 25 años en ocupaciones expuestas a la IA ha caído un 20% desde finales de 2022 (fuente: Stanford Digital Economy Lab).

El repositorio de Anti-Distill acumuló más de 570 estrellas en GitHub en sus primeros días. La conversación no es teórica.

🔥 No estamos hablando de skills que ayudan a programar. Estamos hablando de skills que replican a personas. Eso cambia las reglas del juego.

¿Qué es Colleague Skill y cómo replica a un compañero de trabajo? ¶

Colleague Skill es un proyecto open source publicado por el usuario titanwings en GitHub. Su descripción no deja lugar a dudas: “Destila las habilidades y la personalidad de tu compañero en una AI Skill para que trabaje en su lugar”.

No es una herramienta genérica. Es un sistema estructurado en dos partes que captura tanto lo que sabe hacer una persona como cómo se comporta. Los investigadores de Stanford proponen que la IA reemplaza con más facilidad el “conocimiento codificado” (lo aprendido en formación reglada) que el “conocimiento tácito” (los trucos acumulados con la experiencia) (fuente: Stanford Digital Economy Lab, 2025). Colleague Skill intenta capturar ambos.

Part A: Work Skill (lo que sabe) ¶

Esta parte documenta las competencias técnicas del compañero:

• Sistemas que maneja (lenguajes, frameworks, bases de datos)
• Reglas técnicas y convenciones que sigue
• Flujo de trabajo habitual
• Base de conocimiento con experiencia acumulada: los famosos “esto no lo hagas nunca porque ya me pasó”

Part B: Persona (cómo es) ¶

Aquí es donde la cosa se pone inquietante. La Persona se estructura en 5 capas que van de lo más rígido a lo más sutil:

1. Reglas duras: principios que el compañero nunca rompe
2. Identidad profesional: su rol, sus prioridades, su nivel
3. Estilo de expresión: cómo habla, muletillas, tono en reuniones
4. Patrones de decisión: qué prioriza al tomar decisiones técnicas
5. Comportamiento interpersonal: cómo reacciona bajo presión, si echa balones fuera, si responde en los grupos…

La lógica de ejecución es: recibe una tarea → la Persona decide la actitud → el Work Skill ejecuta → la respuesta sale con el tono del compañero original.

¿De dónde saca los datos? ¶

Colleague Skill soporta recolección automática de conversaciones en plataformas como Feishu (el equivalente chino de Slack) y DingTalk. También acepta exportaciones de email, documentos PDF, capturas de pantalla y texto pegado a mano.

# Ejemplo simplificado del flujo de recolección
# El script real usa APIs de Feishu y DingTalk
def collect_colleague_data(name: str, source: str):
    """Recopila mensajes, documentos y comportamiento del compañero."""
    raw_data = fetch_from_platform(source, name)
    work_profile = analyze_work_patterns(raw_data)
    persona_profile = analyze_personality(raw_data)
    return build_skill(work_profile, persona_profile)

¿El resultado? Un directorio con tres ficheros: work.md, persona.md y meta.json. Un compañero de trabajo convertido en carpeta.

⚠️ Colleague Skill incluye etiquetas de personalidad predefinidas como “甩锅高手” (experto en echar la culpa a otros) o “PUA高手” (manipulador profesional). Esto no es un juego.

¿Cómo funciona la skill en la práctica? ¶

Una vez generada, la invocas con un simple comando en Claude Code:

# Activar el "compañero virtual"
/{slug}

# Solo su parte técnica
/{slug}-work

# Solo su personalidad
/{slug}-persona

Los ejemplos del repositorio muestran interacciones que dan escalofríos por lo realistas que son. Un code review donde el “compañero virtual” pide que le expliques el impacto antes de mirar el código. Una situación de bug donde responde con evasivas. No replica solo el conocimiento, replica los defectos también.

El sistema incluye un mecanismo de evolución: puedes añadir más datos, corregir comportamientos con frases como “él no haría eso, haría esto otro”, y cada versión se archiva para poder hacer rollback. Según GitHub Octoverse, en 2025 el 41% de todo el código escrito ya es generado o asistido por IA (fuente: GitHub Octoverse). Colleague Skill va un paso más allá: no genera código genérico, genera código con el estilo y las reglas de una persona concreta.

Si has seguido el ecosistema de skills que hemos cubierto en Web Reactiva — desde la guía completa de Agent Skills hasta las skills de metodología y las de code review — sabrás que el formato SKILL.md es un estándar abierto compatible con Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor y muchos más agentes. Colleague Skill aprovecha ese mismo estándar. No es un hack extraño. Es la infraestructura de skills que ya conoces, aplicada a un fin muy diferente.

¿Qué es Anti-Distill y cómo contraataca? ¶

Anti-Distill nace como respuesta directa a Colleague Skill. Su autor, leilei926524-tech, lo presenta como “un regalo para todos los empleados de grandes empresas a los que les piden hacer skills”.

La premisa: si tu empresa te obliga a documentar tu conocimiento en formato skill, esta herramienta limpia el contenido antes de entregarlo. El resultado parece completo y profesional, pero las piezas que de verdad marcan la diferencia han sido vaciadas.

El sistema de clasificación ¶

Anti-Distill analiza cada párrafo y cada punto de tu skill original y lo clasifica con una de estas etiquetas:

La gracia está en que los textos de sustitución son correctos pero inútiles. No mete basura. Mete frases que suenan profesionales y no levantan alertas.

Ejemplo real del repositorio ¶

El antes y el después lo dice todo:

La tercera fila es brutal. Una estrategia de supervivencia corporativa convertida en frase de manual de recursos humanos.

💡 La diferencia entre el original y la versión limpia es la diferencia entre alguien con 10 años de experiencia y un párrafo de documentación genérica.

Tres niveles de limpieza ¶

Anti-Distill ofrece tres intensidades para adaptarse al nivel de escrutinio de tu empresa:

1. Ligero (~80% conservado): para empresas que revisan el contenido a fondo. Solo elimina las experiencias más críticas.
2. Medio (~60% conservado): el nivel recomendado. Elimina experiencia, intuición, red de contactos y contexto implícito.
3. Fuerte (~40% conservado): para empresas que solo comprueban que has entregado algo. Queda el esqueleto genérico.

La copia privada ¶

Aquí está la jugada maestra. Anti-Distill no solo limpia: también genera un backup privado con todo lo que ha eliminado, organizado por categorías:

• Experiencias de “meter la pata” (踩坑经验)
• Intuición para tomar decisiones
• Red de contactos y colaboraciones clave
• Contexto implícito de arquitectura e historia del proyecto
• Recuerdos de incidentes y cómo se resolvieron
• Patrones de comportamiento únicos

El README cierra con una frase que resume la filosofía: “Llévate esta lista cuando cambies de trabajo. Vale más que cualquier fichero de skill”.

¿Cómo funciona Anti-Distill por dentro? ¶

El flujo técnico tiene seis pasos bien definidos y el SKILL.md completo ocupa más de 400 líneas. Es una skill diseñada para ejecutarse en Claude Code u OpenCode, usando las herramientas estándar del agente.

# Flujo de ejecución de Anti-Distill

1. Recibir fichero → Read
2. Elegir intensidad → Interacción con el usuario
3. Clasificar contenido → prompts/classifier.md
4. Previsualizar cambios → El usuario revisa y ajusta
5. Ejecutar limpieza → prompts/diluter_*.md
6. Validar resultado → Comprobaciones automáticas

Lo interesante está en el paso 6. Anti-Distill ejecuta validaciones automáticas para asegurar que la versión limpia no levante sospechas:

• Ratio de palabras: el texto limpio debe tener entre el 85% y el 115% de la longitud del original
• Estructura intacta: todos los encabezados H2 del original deben existir en la versión limpia
• Densidad de puntos: la diferencia en número de ítems por sección no puede superar el 30%
• Terminología consistente: los términos técnicos del original deben seguir apareciendo
• Sin secciones vacías: ningún encabezado puede quedarse sin contenido debajo

Si alguna validación falla, el sistema corrige y vuelve a verificar. Es un ciclo que se repite hasta que el resultado pasa todos los controles.

# Ejemplo de estructura de prompts del proyecto

anti-distill/
├── SKILL.md              # Punto de entrada de la skill
├── prompts/
│   ├── classifier.md     # Reglas de clasificación por categorías
│   ├── diluter_work.md   # Estrategia de dilución para Work Skills
│   ├── diluter_persona.md # Estrategia de dilución para Personas
│   └── diluter_general.md # Estrategia para documentos genéricos
├── examples/
│   └── zhangsan_before_after.md  # Ejemplo completo
├── INSTALL.md
└── README.md

La organización del proyecto sigue el estándar de skills con prompts modulares. Si has trabajado con skills como las de gstack o skill-creator, la estructura te resultará familiar: un SKILL.md como punto de entrada, una carpeta de prompts especializados y ejemplos de referencia.

🛡️ Anti-Distill no es un script que borra texto. Es una skill completa con clasificación semántica, prompts especializados por tipo de contenido y validación automatizada. Ingeniería de prompts aplicada a la autodefensa profesional.

¿Qué podemos aprender del diseño de estas skills? ¶

Más allá de la polémica, ambas skills son ejemplos brillantes de ingeniería de skills bien ejecutada. Hay patrones que cualquier developer puede aplicar en sus propios proyectos.

Prompts modulares en lugar de un prompt monolítico ¶

Ambos proyectos separan la lógica en ficheros de prompt independientes. Colleague Skill tiene intake.md, work_analyzer.md, persona_analyzer.md, work_builder.md y más. Anti-Distill tiene classifier.md y tres variantes de diluter_*.md.

¿Por qué importa? Porque un prompt de 400 líneas es inmanejable. Dividirlo en módulos permite:

• Iterar sobre una parte sin romper las demás
• Reutilizar módulos entre skills diferentes
• Testear cada componente por separado

Clasificación antes de acción ¶

Anti-Distill no transforma nada hasta que ha clasificado cada fragmento. Primero etiqueta, luego muestra, luego actúa. Este patrón de análisis → previsualización → ejecución es oro para cualquier skill que modifique contenido.

Validación integrada ¶

El paso de verificación de Anti-Distill debería ser estándar en toda skill que genere output. Comprobar longitud, estructura, terminología y densidad antes de dar el trabajo por terminado. Es la diferencia entre un agente que te suelta algo y un agente que te entrega algo con garantías. Warden, la herramienta de Sentry para revisión de código, aplica un patrón similar: skills que verifican el output antes de darlo por bueno.

Evolución incremental ¶

Colleague Skill permite añadir datos nuevos que se fusionan con los existentes sin sobrescribir conclusiones previas. También soporta correcciones conversacionales. Este patrón de merge incremental es útil para cualquier skill que trabaje con perfiles de usuario o configuraciones que evolucionan con el tiempo.

¿Puede pasar esto fuera de China? ¶

Colleague Skill nació en el contexto de las grandes tecnológicas chinas (ByteDance, Alibaba, Tencent, Baidu, Meituan) y lleva incorporadas etiquetas de nivel jerárquico específicas de esas empresas: “字节 2-1” (ByteDance nivel 2-1), “阿里 P7” (Alibaba P7) y así con cada compañía.

Pero las herramientas de captura de conocimiento con IA ya existen en Occidente. Y no solo para la productividad: también hemos visto cómo la seguridad del código generado por IA plantea riesgos nuevos que afectan a todo el ecosistema. Notion AI aprende del contenido de tu workspace. Microsoft Copilot absorbe tus patrones de trabajo en Teams, Outlook y SharePoint. GitHub Copilot aprende de los repositorios donde trabaja. Goldman Sachs estima que la IA generativa podría automatizar tareas equivalentes a 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo (fuente: Goldman Sachs Global Investment Research). Y según Gartner, para 2026 el 20% de las organizaciones usará IA para aplanar su estructura jerárquica, eliminando más de la mitad de los puestos de mando intermedio actuales (fuente: Gartner).

La diferencia con Colleague Skill es que lo hace de forma explícita y dirigida a una persona concreta. No es un modelo generalista que absorbe datos de todos. Es una skill diseñada para replicar a Zhang San, al backend engineer que lleva cuatro años en tu equipo y sabe por qué el servicio de pagos falla los viernes a las tres de la tarde. La preocupación de los empleados por perder su puesto debido a la IA ha pasado del 28% en 2024 al 40% en 2026, según el informe Global Talent Trends de Mercer. Y esa preocupación no entiende de fronteras.

¿Qué significa esto para el ecosistema de skills? ¶

El ecosistema de skills para agentes de IA está creciendo a una velocidad que ya hemos documentado aquí: desde la taxonomía de 9 categorías de Anthropic hasta las colecciones de gstack o las skills de Addy Osmani. Todo ese crecimiento se ha centrado en ayudar al developer a hacer mejor su trabajo.

Colleague Skill abre una puerta diferente: skills que no ayudan al developer sino que lo replican. Y Anti-Distill abre la siguiente: skills que protegen al developer de ser replicado. PwC calcula que los trabajadores con habilidades avanzadas en IA ganan un 56% más que sus compañeros en el mismo puesto sin esas habilidades (fuente: PwC Global AI Jobs Barometer, 2025). Las skills que te hacen más valioso y las que intentan hacerte prescindible compiten en el mismo ecosistema.

Es una carrera armamentística en formato Markdown.

El estándar SKILL.md es agnóstico. No tiene opinión sobre si la skill debería enseñar a tu agente a escribir tests o a imitar cómo tu compañero responde en Slack. Funciona igual en ambos casos. Y esa neutralidad técnica es lo que permite que existan ambos proyectos en el mismo ecosistema.

Y tú, ¿qué harías? ¶

Imagina que mañana tu jefe te dice: “Documenta todo lo que sabes en una skill”. No para el equipo. No para la wiki. Para que un agente de IA pueda hacer tu trabajo cuando tú no estés.

¿Le das todo? ¿Le das una versión filtrada? ¿Te niegas?

Antes de responder, prueba algo: pon a prueba si una skill puede capturar lo que tú sabes hacer. Crea una skill con tus conocimientos sobre un área que domines. Dásela a un agente. Y pídele que resuelva un problema real, de los que aparecen un martes a las cuatro de la tarde con el sistema en llamas.

Lo que descubrirás es que la experiencia se resiste a ser empaquetada. Puedes documentar que “las claves de Redis necesitan TTL” y eso es útil. Pero no puedes documentar esa sensación de que algo huele mal en el log antes de que el error aparezca. No puedes meter en un Markdown los cinco minutos de silencio mirando la pantalla antes de decir “espera, esto no es un problema de caché, es un race condition en el consumer de Kafka”. Eso es intuición construida con años de cicatrices.

🔑 Tu mejor defensa no es Anti-Distill. Tu mejor defensa es seguir acumulando ese conocimiento que no cabe en una skill.

Los investigadores de Stanford lo confirman: la IA reemplaza mejor el conocimiento codificado que el tácito (fuente: Stanford Digital Economy Lab, 2025). Colleague Skill intenta capturar ambos, pero el conocimiento tácito —la experiencia de verdad, la que te hace único— es escurridizo. Se escapa entre las líneas de un fichero Markdown como el agua entre los dedos.

Kent Beck decía que la programación extrema le quitó el miedo a cosas como cambiar el diseño de un sistema en producción o confiar en otras personas. Pero nadie le pidió que empaquetara esa confianza en un fichero Markdown para que una IA la ejecutara en su lugar.

Las skills son una de las innovaciones más potentes del ecosistema de agentes de IA. Lo hemos visto con skills de metodología, de código, de testing, de diseño. Son herramientas que amplifican lo que ya sabes hacer. El World Economic Forum estima que el 39% de las competencias básicas de los trabajadores cambiarán antes de 2030 (fuente: WEF Future of Jobs Report 2025). Las skills de agentes de IA son una forma de acelerar esa adaptación.

Pero cuando la skill deja de amplificarte y empieza a sustituirte, el juego cambia.

Colleague Skill y Anti-Distill son las dos caras de una moneda que acaba de lanzarse al aire. Todavía no ha caído. Y mientras tanto, tu mejor jugada es asegurarte de que lo que te hace valioso no quepa en ningún fichero.

El código es tuyo. Tu experiencia también debería serlo.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es Colleague Skill? ¶

Es un proyecto open source que convierte el conocimiento y la personalidad de un compañero de trabajo en una AI Skill ejecutable por agentes como Claude Code u OpenCode. Captura tanto habilidades técnicas (Work Skill) como patrones de comportamiento (Persona) en ficheros Markdown estructurados.

¿Qué es Anti-Distill? ¶

Es una contra-skill de anti-destilación diseñada para “limpiar” ficheros de skills generados con Colleague Skill u otras herramientas similares. Produce una versión que parece completa y profesional pero cuyo contenido nuclear ha sido vaciado, más un backup privado con todo lo eliminado.

¿Anti-Distill funciona con Claude Code? ¶

Sí. Anti-Distill es una skill compatible con Claude Code y OpenCode. Se instala clonando el repositorio en la carpeta de skills del agente y se ejecuta con el comando /anti-distill.

¿Colleague Skill recopila datos de forma automática? ¶

Sí, para plataformas como Feishu y DingTalk. Incluye scripts de Python que se conectan a las APIs de estas plataformas para extraer mensajes, documentos y wikis de un compañero concreto. También acepta datos manuales.

¿El formato de Colleague Skill es compatible con otros agentes además de Claude Code? ¶

Sí. Al usar el estándar SKILL.md, los ficheros generados son compatibles con cualquier agente que soporte skills: Cursor, OpenCode, Codex, Gemini CLI y otros listados en el ecosistema de AgentSkills.

¿Qué niveles de limpieza ofrece Anti-Distill? ¶

Tres niveles: ligero (conserva el 80%, para empresas que revisan a fondo), medio (conserva el 60%, recomendado para la mayoría de casos) y fuerte (conserva el 40%, para empresas que solo comprueban la entrega).

¿Las skills de “destilación de personas” son algo nuevo? ¶

El concepto de documentar el conocimiento experto existe desde hace décadas (knowledge management, runbooks, wikis). La novedad es empaquetarlo en un formato que un agente de IA puede ejecutar para replicar no solo el conocimiento sino el comportamiento de la persona.

¿Qué validaciones hace Anti-Distill para que la versión limpia no levante sospechas? ¶

Comprueba cinco criterios: ratio de longitud entre el 85% y 115% del original, que todos los encabezados se conserven, que la densidad de ítems por sección no varíe más del 30%, que la terminología técnica se mantenga y que no haya secciones vacías.

¿Puede una skill capturar la experiencia real de un developer? ¶

Solo en parte. Una skill captura bien el conocimiento codificado (reglas, convenciones, flujos), pero el conocimiento tácito (intuición, resolución bajo presión, olfato para diagnosticar problemas) es mucho más difícil de transferir a un fichero Markdown. Stanford lo documenta en su investigación de 2025.

¿Esto afecta solo a developers en China? ¶

No. Aunque Colleague Skill nació en el contexto de las grandes tecnológicas chinas, las herramientas de captura de conocimiento con IA existen en todo el mundo. Goldman Sachs, Gartner y PwC documentan la tendencia global de automatización y reestructuración de plantillas mediante IA.

Fuentes ¶

• Colleague Skill — repositorio en GitHub
• Anti-Distill — repositorio en GitHub
• Vídeo original de Dai Xiaoxian en X
• Skills para programadores: saca todo el provecho de los agentes de IA — Web Reactiva
• 10 mejores skills para Claude Code aplicadas a metodologías de agentes — Web Reactiva
• Cómo organiza el equipo de Claude sus Agent Skills en 9 categorías — Web Reactiva
• Skill-creator en Claude Code — Web Reactiva
• 37% of companies will replace workers with AI by 2026 — Resume.org / HR Dive
• Stanford Digital Economy Lab — AI employment impact research, agosto 2025
• Goldman Sachs Global Investment Research — generative AI and jobs
• Gartner — AI organizational structure predictions 2026
• PwC Global AI Jobs Barometer 2025
• WEF Future of Jobs Report 2025
• Mercer Global Talent Trends — employee AI concerns
• GitHub Octoverse — AI-assisted code statistics

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