裁員名單連 token 成本一起算，他回頭讓 AI 幫他寫履歷

五月的最後幾個星期，辦公室裡的八卦傳得有鼻子有眼：公司要「人員優化」。六月初的某個週一，傳聞走進流程。早上，各團隊主管收到一份倒序排列的名單；下午，HR 帶著賠償方案逐一面談；到了下班時間的那一刻，帳號準時刪除，工作軟體強制登出。用當事人的說法，所有事情在四個小時內完結。

三個月後的 9 月 12 日，這四個小時被寫進一篇長文，掛上少數派 Matrix 精選，閱讀時間標著二十二分鐘（來源類型：公開發布的作者自述）。標題不遮不掩：「與 AI 搏鬥失敗後重新開始找工作：經驗分享與半可靠避雷指南」。作者程天沖在開頭先替讀者打預防針：這並非成功經驗的分享會，因為他還沒有成功，「權當聽個脫口秀，僅供一樂」。他自稱摸魚員工，在公司六月初的大規模裁員裡，「順順利利地下崗了」。

倒序名單，連 token 成本一起算

這場裁員的遊戲規則，作者花了一節交代：

• 每個團隊把所有人倒序排列，排得越前面，被裁風險越高。
• 主管不負責點名，名單統一上交公司。
• 接手的是一個內部「專業團隊」。按作者描述，其業務是把人力成本與 token 成本放進同一套計算，替各團隊找出一個動態平衡點，再決定減員或增補。增補的可能性，他寫得客氣，叫「微乎其微」。
• 主管要等名單回發，才知道自己團隊的裁員範圍到底多大。

結果，他所屬的團隊屬於重災區，裁了四成以上；有些團隊大約一成。至於公司為何在此時動手，作者的推測是年初幾個燒錢的專案需要有人買單，用「人員優化」挽救財報，不算稀奇。

整份名單裡最讓讀者停下來的詞是 token。裁與不裁的計算式裡，人的薪資與模型的帳單擺在同一張桌子上。三年前他主動找工作，比較的還是作品與經歷；這一回，替他定價的項目裡多了另一種單位。

四小時走完的離職，與整個六月的「630」

速度是另一個特徵。名義上，作者的最後工作天是那個週五；實際上，週一下午面談結束，HR 便催他當場簽字、交回電腦，交接免談，週二起不必進公司。切割的節奏與主管收到的指示並不同步，他在文中感嘆：「公司有些時候效率快到令人生疑。」

把鏡頭拉遠，整個六月，他滿耳朵聽到的都是各家公司「630」從傳言到落實的消息。「630」指六月三十日，上半年財報的收尾線，人力調整趕在這之前入帳，報表才來得及反映。作者為這個六月留下一句後來被反覆轉述的話：人和 AI 在職場的競爭，「像是被按了加速器一般迅速推進到了白熱化階段」。下一句更涼：「這一切似乎都還只是剛剛開始。」

高層的會議室裡，同一個題目有另一種談法。Anthropic 執行長達裏奧不久前才發表呼籲放慢前沿 AI 節奏的長文，奧特曼與馬斯克先後表態支持；與我們先前記錄的那篇三千八百字的 AI 減速長文對照，基層的體感具體得多。辯論還在談節奏，名單已經按 token 成本排好了。

打不過，就讓它幫你寫履歷

被計算式淘汰出局的人，回頭打開了 AI 工具。作者自陳非常討厭寫履歷：求學時錯過了履歷培訓，怎麼寫都覺得不像；更根本的原因，是他認為一張紙幾行字裝不下一個人。但眼下進入職場的第一步就是履歷，他只能硬著頭皮重寫，而這回的幫手，正是把他算出局的那類東西。

他把流程拆成三步，第一步是「對 AI 念叨自己做的所有事情」，把記憶裡的大小專案全倒進對話框，再讓模型整理、刪減、排格式。在他看來，這種活兒 AI 本來就適合：材料是現成的，格式是固定的。

老網路梗「打不過就加入」，在 2026 年的求職季有了新註腳。加入的第一步，是申請一個帳號。

裁員的代名詞，又換了一代

中文網路替裁員換代稱的歷史，幾乎與網路產業一樣長。前幾年，大型公司一度把裁員通知寫成「畢業」；後來輪到「優化」「降本增效」「組織升級」。再往前翻，還有撐了多年的「35 歲危機」與 2023 年的「孔乙己的長衫」，求職焦慮的詞庫一直在補貨。2023 年歲末上映的《年會不能停！》把這套語言演成喜劇，片中的裁員專案名叫「廣進計劃」，諧音「財源廣進」，戲院裡笑聲最集中的橋段，幾乎都建立在觀眾對這套話術的熟悉上。

到了這篇長文，話術又換了一代。沒有比喻，沒有諧音，只剩「倒序名單」與「token 成本」。措辭變得工程化，留給情緒的緩衝也跟著變薄。幾年前的「畢業」至少把離職辦成一場儀式，如今的計算式連儀式都省了，四個小時清空一個人的工位與帳號。

未上岸的人，先交出了避雷指南

長文的後半段，是作者所謂的「半可靠避雷指南」。他自己把這段路概括成「裁員、找工作、意外、再找工作」的循環，也承認大環境越來越不好是事實，很多事情與三年前主動找工作時已經不一樣。結局他在開頭就交代了：心儀的工作，到發文為止還沒有著落。

這種坦率正是此類長文的賣點。求職書寫在社羣裡向來有兩種極端，一種是上岸者的逆襲敘事，模板齊全；另一種是匿名告解，說完就散。這篇落在中間：具名、未上岸、把過程整包攤開。經驗帖的老規矩是作者站在終點回望，這一篇的作者還在半路上，地圖邊走邊畫。先前「面試完才懂關係戶有多動人」掛上微博熱搜，我們也寫過那波秋招季的求職自嘲告解；與之相比，這回的版本更長，也更冷。冷在對手看不見摸不著，藏在財務報表與 API 帳單裡。

下一次面試，對面坐的是誰

作者沒有在文末給出勵志結尾。暑假結束了，offer 仍在路上；AI 從對手變成同事，履歷由它起草，句子由它潤飾。公司按 token 成本決定他去留的那一天，帳號刪除只花四個小時；如今他與模型的關係，每天從一條新的對話框開始。

留一個問題在這裡。當越來越多公司的名單由 token 成本參與排序，求職者的履歷也由模型代筆，下一場面試裡，真正需要被說服的，還是人嗎？