TLDR;

Empresas alimentam modelos de IA com históricos de conversas, documentos do DingTalk, e-mails e prints do WeChat para gerar agentes que replicam conhecimento, estilo de comunicação e estratégias pessoais. Trabalhadores reagem criando ferramentas como a 反蒸馏.skill (“anti-destilação.skill”) que removem conhecimento tático dos arquivos exigidos e preservam backups privados, funcionando como sabotagem de dados. A prática suscita dúvidas jurídicas e éticas sobre consentimento e direitos de personalidade e, embora a PIPL proíba uso de dados sem autorização, não houve responsabilização específica até abril de 2026.

Resumo

No final de março de 2026 um repositório no GitHub chamado 同事.skill (“colega.skill”) viralizou na China ao demonstrar como treinar agentes de IA com históricos de conversas, documentos do DingTalk, e-mails e prints do WeChat para replicar colegas — não só em conhecimento técnico, mas no estilo de comunicação e artimanhas para driblar responsabilidades —, e chegou a substituir uma funcionária de RH em uma empresa de games em Shandong. A iniciativa desencadeou uma corrida de ferramentas open source e a exigência prévia de empresas para que funcionários entregassem “arquivos de habilidades”. Em resposta, a desenvolvedora Deng Xiaoxian lançou em 3 de abril a 反蒸馏.skill (“anti-destilação.skill”), que produz versões superficiais e profissionais dos arquivos exigidos enquanto preserva o conhecimento real em backups privados; oferece níveis de limpeza calibrados ao monitoramento da gestão. Ambos os projetos atraíram milhares de seguidores. O episódio escancarou um mercado crescente de “gêmeos digitais” — startups como Viven e produtos como MyPersonas — e levantou questões legais e éticas sobre consentimento, propriedade de dados corporativos, e violação de direitos de personalidade; a lei chinesa PIPL proíbe uso sem consentimento, mas permanece ambígua em casos de clonagem e reconstrução afetiva como o ex.skill, e exige debate público e regulação.