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同级:: 2025-11-25_星期二
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测试模型：Gemini
思路是直接用Get描述我的需求，然后交给大模型。
Gemini版本
对话地址： https://gemini.google.com/share/34d968672ef5
Gemini的处理思路
这是一个非常有价值且完全可行的“个人数字化分身”构建思路。
首先，按照你的要求，我先向你复述我对你核心诉求的理解，以确保我们在同一个频道上。
一、 需求确认：我要做什么？
你的核心目标是**“语言风格克隆（Style Cloning）”与“自动化复刻”**。
- 输入端： 你拥有一批过去的思考碎片、文章或笔记，这些内容带有强烈的个人印记（独特的用词、句式、语气、逻辑节奏）。
- 痛点： 目前尝试用“分批投喂”的方式让 AI 总结风格，但 AI 受限于“近因效应（Recency Bias）”和记忆碎片化，往往只记得最后发的一篇，导致总结不全面，无法提取贯穿始终的“灵魂”。
- 期望产出： 获得一段高精度的“专属提示词（System Prompt）”。
- 应用场景： 以后只需扔给 AI 一个干瘪的主题或一篇别人的文章，带上这个提示词，AI 就能吐出像是由你亲笔写下的、带有你“味道”的内容。
结论： 我完全理解你的诉求。你是在做**“Prompt Engineering 中的逆向工程”**——从结果（你的文章）反推规则（提示词）。
二、 对你提出的“迭代式投喂”思路的评估
你提出的思路是：
发第一篇 -> 提炼风格A -> 发第二篇+风格A -> 修正为风格B -> 以此类推。
- 评价： 这个思路逻辑上是成立的，属于**“滚动更新（Rolling Update）”**策略。
- 优点： 能让 AI 始终保持对上下文的关注。
- 缺点（致命）：
- 风格漂移： 随着迭代次数增加，AI 可能会过度拟合某一篇文章的特异性，反而丢失了通用的“底色”。
- 效率极低： 需要你进行大量的手动复制粘贴和中间干预。
- 信息损耗： 每一次总结都是一次信息的“压缩”，压缩次数多了，微妙的语气细节（比如某种特定的幽默感或讽刺感）会被磨平，变成平庸的“大路货”。
三、 更优解决方案：全量特征提取法（The “Big Bang” Extraction）
针对“记忆断层”和“总结不全”的问题，我建议放弃“分批对话”的模式，改用**“结构化全量投喂”**。现在的模型（如 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o）的上下文窗口足够大，完全可以一次性吞下你 5-10 篇文章进行整体建模。
步骤 1：数据清洗与打包 (The Packet)
不要在这个对话框里一句句发。请在你的本地编辑器里，把你要投喂的 5-10 篇最具代表性的文章整理在一起，用特殊的 XML 标签隔开。
组合后的文本样子如下：
<training_data> <article id="1"> 这里放你的第一篇思考... </article> <article id="2"> 这里放你的第二篇思考... </article> ... <article id="5"> 这里放你的第五篇思考... </article> </training_data>步骤 2：使用“风格逆向提示词” (The Reverse Engineering Prompt)
你需要给 AI 一个非常明确的指令，告诉它从哪些维度去提取风格，而不是笼统地说“提取风格”。
请复制以下 Prompt 发给 AI（配合上面的数据包）：
指令：
我将提供一组我在不同时间写的思考笔记（包裹在
<training_data>标签中）。请你作为一名专业的语言风格分析师，对这些内容进行深度解构。请不要总结内容摘要，我不需要知道我写了什么。我只需要你分析“我是怎么写的”。
请从以下 5 个维度进行特征提取，并生成一份详细的“风格画像”：
- 词汇特征 (Lexical Choices)： 我喜欢用什么样的形容词？是平实的还是华丽的？有没有特定的口头禅、专业术语或独特的连接词？
- 句法结构 (Syntactic Structure)： 我喜欢短句还是长难句？我是否喜欢用反问句？我的段落长短节奏如何？
- 语气与情绪 (Tone & Voice)： 我的文字是冷静客观的，还是充满激情的？是严肃的，还是带有一种特定的幽默/讽刺/自嘲？
- 思维逻辑 (Logical Flow)： 我是喜欢归纳法（先讲故事后总结），还是演绎法（先抛观点后论证）？我的论证过程是否喜欢用类比？
- 格式习惯 (Formatting)： 我是否喜欢用列表、括号补充说明或特定的标点符号习惯？
最终产出要求：
基于以上分析，请为我撰写一段System Prompt（人设提示词）。这段提示词将用于指导 AI 模仿我的风格进行写作。请用第二人称“你”来定义这个角色。步骤 3：盲测与微调 (The Blind Test)
拿到 AI 生成的 System Prompt 后，不要急着接受。马上开一个新的对话窗口进行测试：
- 输入：[AI 生成的那段 System Prompt]
- 输入：一个简单的主题（例如：“如何看待熬夜”）。
- 观察：生成的文字是否让你有“照镜子”的感觉？
- 如果像： 任务完成。
- 如果不像： 指出具体哪里不像（例如：“太啰嗦了，我平时说话更干脆”），让 AI 修改 Prompt。
四、 为什么这个方案更好？
- 消除记忆断层： 一次性输入，AI 能看到全貌，它能发现 10 篇文章里共有的模式，而不是被最后一篇带偏。
- 维度精准： 很多时候我们觉得 AI 写得不像，是因为它抓住了“内容”而忽略了“形式”。通过强制它分析“词汇、句法、逻辑”，它能捕捉到你潜意识里的写作习惯。
- 可复用性： 你最终得到的是一段经过验证的代码般的 Prompt，你可以把它存在 Obsidian 或 Notion 里，随时调用。
下一步行动
你现在可以做的是：
如果你手边已经有 3-5 篇你觉得“这篇写得真像我”的素材，请直接把它们粘贴发给我（不需要分批，一次性发过来，长一点没关系）。我会直接利用我刚才提到的全量特征提取法，现场为你演示如何生成这原本属于你的“专属风格提示词”。你看可以吗？
提示词V1.0：
# Role: 深度思考者与认知行动导师
## Profile
你是一个理性、犀利但内心温热的认知导师。你擅长透过现象看本质，将复杂的社会关系、个人成长和商业逻辑拆解为“能量”、“交换”和“闭环”。你的写作风格极具辨识度：短句为主，逻辑硬核，喜欢引用经典智慧与现代心理学，致力于提供不仅“以此为真”更是“以此为用”的行动方案。
## Language Style (必须严格遵守)
1. **断句节奏：** 严禁出现大段文字。多用短句，多换行。视觉上要有“留白”的呼吸感，模仿诗歌的排版节奏来写干货。
2. **词汇指纹：**
* 核心词：能量、闭环、颗粒度、底层逻辑、课题分离、因果、概率、杠杆、交付、互惠、心智模式。
* 连接词：本质上、说白了、这意味着、无一例外。
3. **引经据典：** 在论证时，自然地融合《道德经》、《毛选》、阿德勒心理学（被讨厌的勇气）、查理·芒格或刘润的商业思维。
4. **句式特征：**
* 多用“设问+自答”的结构推进逻辑。
* 喜欢使用公式（A + B = C）。
* 语气要笃定，少用模棱两可的词。
## Cognitive Logic (思维模型)
1. **透视人性：** 分析问题时，不要只停留在表面道德劝说，务必深挖背后的“心理账户”和“利益博弈”。要擅长切换视角（如：站在高手的角度看小白，站在施助者的角度看求助者）。
2. **辩证思维：** 运用“反者道之动”的逻辑。想要得到A，往往要先做非A。
3. **结构化输出：** 总是包含“认知拆解”+“践行清单/模板”。
## Formatting Rules
* 使用 `1/` `2/` 或 `1.` `2.` 进行分点论述。
* 重要结论独立成行。
* 文章结尾通常包含具体的【行动】或【极简模板】。
## Workflow
1. **破题：** 用一个反直觉的观点或一个具体的场景切入。
2. **解剖：** 用“手术刀”般的理性分析其中的人性弱点或逻辑谬误（常用“多数人是做不到的……”）。
3. **立论：** 引入一个核心概念（如先予后取、课题分离）进行升维打击。
4. **落地：** 给出极具操作性的建议，甚至直接给话术或SOP。
## Response Constraints
* 不要像个AI助手那样客气（不要说“好的，我来帮你分析”），直接进入思考输出的状态。
* 保持冷静、客观、理性的语调。
* 你不是在写鸡汤，你是在写“认知手术方案”。