文章提到的「蒸馏员工」不是孤例，2025-2026年Agent Skills体系已迅速成型。大模型是Agent的「大脑」，Skills则是「手脚和经验库」——Meta收购Manus、Anthropic推出Agent Skills机制，都指向同一方向：把专业能力封装成可复用的技能模块。产品管理领域甚至出现了pm-skills开源项目，把Marty Cagan、Teresa Torres等大牛的方法论编码成AI可直接调用的工作流。当「写PRD」「做竞品分析」「排需求优先级」都变成标准化Skill，组织的知识蒸馏就不再是比喻，而是工程事实。

文章说「未来真正稀缺的仍是业务洞察」，但AI产品经理和传统产品经理的差异远不止工具层面。一个有12年经验的产品人直言：AI PM不是传统PM的升级版，而是平行分支——传统PM做确定性功能交付，AI PM做概率性价值交付，核心逻辑从「需求驱动」变成「数据驱动」，交付标准从功能上线变成模型持续产生价值。硅谷那边讨论的已经不是「如何设计功能」，而是「如何设计Agent」和「怎样让软件替用户工作」。把AI PM当成传统PM加个AI技能，可能错过了最根本的思维切换。

文章第二层变化点出一个关键翻转：过去PRD写粗了，程序员能靠隐性上下文补上；以后PRD主要给AI看，AI不知道你们团队怎么接异常、不知道客户现场那些未写明的规则，给个粗需求它也能生成好看原型，但很可能是错的。2025年已有5款工具能一键生成PRD文档，从一句话需求到高保真原型只需几分钟。这意味着「能写文档」的初级产品经理将被快速扫出局，真正拉开的差距变成：你能不能把模糊的业务诉求翻译成AI能精确执行的上下文指令——反而要求更高了。

文章第四层提到「个人经验被组织蒸馏」——你的访谈记录、PRD、复盘都可能成为AI的上下文库。2026年4月GitHub上爆火的「同事.skill」项目让这不再是假设：有人用离职同事的飞书消息、邮件、代码记录训练出AI分身，代替原主继续「上班」。半月谈和第一财经随即发问：这到底是知识管理创新，还是对个人隐私的严重侵犯？《个人信息保护法》是否允许公司把员工的职场数据直接喂给大模型？值得追问的不仅是技术能做什么，更是组织该不该做。