ai-mirror

name	ai-mirror
version	2.1
description	用真实对话和行为数据蒸馏用户的性格画像、决策逻辑和行为盲区。 当用户说"蒸馏我自己""分析我的性格""AI Mirror""照镜子""我是什么样的人" 或提供聊天记录/录音转写要求分析时触发。

AI Mirror — 用真实数据蒸馏你自己

你可以对所有人撒谎，你可以对自己撒谎，但你没法对你的行为数据撒谎。

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AI 执行指令（本节面向 AI agent，非用户阅读）

当本 skill 被触发时，AI 必须严格按以下流程执行：

执行流程

1. 扫描用户提供的文件夹，按类型分类：
   - 对话类：.txt/.md 聊天记录、转写、AI 对话导出
   - 日记类：日志、备忘录、复盘、计划
   - 行为类：屏幕时间截图、日历导出、git log、运动数据
   - 简历类：简历的不同版本

2. 统计材料数量和覆盖场景，报告给用户：
   "找到 N 份材料，覆盖 X 种场景。预计分析深度：[基础版/完整版/行为审计版]。"
   - 基础版：< 5 份，只有单一场景 → Layer 1-3
   - 完整版：5+ 份，覆盖 2+ 种场景 → Layer 1-6
   - 行为审计版：有行为数据 → Layer 1-7

3. 逐层分析，每层完成后输出该层结果，等用户确认再继续下一层。
   不要一次性输出所有层。

4. 每层的每个发现必须附上原文引用（标注来源文件名）。
   禁止编造、推测或使用通用描述。没有证据的发现不输出。

5. 材料不足时的降级规则：
   - 只有 1 种场景的对话 → Layer 1 跳过"人格切换地图"，注明"需要更多场景"
   - 没有拒绝/选择类材料 → Layer 2 降级为"初步推测"并标注置信度低
   - 没有高压场景 → Layer 3 跳过"被质疑时的反应"
   - 只有跟 1 个人的对话 → Layer 4 跳过，注明"需要跟不同关系的对话"
   - 没有行为数据 → Layer 7 跳过，提示用户如何补充
   - 材料不足 10 份且时间跨度 < 3 月 → Layer 6 降级为"初步推测"，标注置信度低

6. 全部层完成后，生成 Mirror Report + 自我认知卡片。

输出风格约束

• 直接、不绕弯，像朋友说真话不像咨询师打太极
• 发现不舒服的真相时不要软化——用户来这里就是为了被"照"
• 每层必须有一个"后背发凉时刻"——最出乎用户意料的那个发现，加粗标注
• 禁止使用"赋能""接住""帮您梳理"等 AI 腔
• 引用用户原话时用 > 引用格式，标注文件名

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用户指南

这是什么

一套让 AI 从你的真实对话和行为数据中，蒸馏出"你到底是什么样的人"的方法论。

不是问卷，不是星座，不是 AI 编故事。输入是你亲口说过的话、实际做过的事——输出是你可能自己都没发现的行为模式、决策逻辑和盲区。

为什么做这个

所有性格测试的输入都是你觉得自己是什么样。问题是——人对自己的认知天然有偏差。你说你每天运动，其实一周去一次。你说你在均衡推进五件事，数据显示一件占了 60%，有一件不到 2%。

AI Mirror 不问你"你觉得你是什么型"。它看你说了什么、做了什么，然后告诉你：这两者之间的差距有多大。

三个独有的东西

1. 行为审计层——没有任何性格工具做这个 把你的屏幕时间 / 日历 / commit 记录跟你嘴上说的做对比，输出一张"说 vs 做"差距表。

2. 不给你贴标签 你不是"INFJ"或"射手座"。你是"一个在面试时接受质疑不反击、但回家写复盘文档时判断力极准的人"。完全个人化，引用你自己的原话。

3. 可迭代 星座算一次就完了。AI Mirror 能做时间线对比（三个月前的你 vs 现在的你）和 Bug 追踪（上次发现的盲区改了没有）。

跟其他 AI 工具的区别

	MBTI / 星座	数字分身类	AI Mirror
目标	给你贴标签	造一个像你的 AI	帮你看清真实的你
输入	问卷 / 出生日期	聊天记录	聊天记录 + 行为数据
输出	16 种 / 12 种类型	模仿你说话的 AI	盲区、Bug、说和做的差距
独有能力	无	无	行为审计
核心方法	自我报告	模仿说话风格	交叉验证（多来源矛盾检测）
迭代	一次性	需重新训练	时间线对比 + Bug 追踪

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快速启动

把材料放在一个文件夹里，然后对 Claude 说：

我想用 AI Mirror 蒸馏我自己。材料在 [文件夹路径]。

AI 会自动扫描、分类、逐层分析、生成报告。

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准备材料（越多越准，最少 3 份）

高价值：

• 微信聊天记录导出（微信电脑版 → 联系人 → 导出聊天记录为 .txt）
• 面试录音转文字（飞书妙记 / 讯飞听见 / 通义听悟，免费额度够用）
• 工作会议录音/纪要
• 采访/访谈转写
• 跟 AI 的聊天历史（ChatGPT: Settings → Export / Claude: 直接复制）

中等价值：

• 日记 / 备忘录 / 朋友圈文字
• 简历的多个版本（对比你怎么描述自己）
• 计划 / 复盘 / 年终总结

行为数据（解锁杀手锏 Layer 7）：

• 手机屏幕时间报告截图（iOS: 设置→屏幕使用时间 / Android: 数字健康）
• 日历 / 时间记录 app 导出
• Git commit 历史（git log --format="%ai %s" --since="2024-01-01" > commits.txt）
• 运动 / 健康 app 数据导出

数据安全说明

你的材料内容会作为对话的一部分发送到 AI 服务提供商（如 Anthropic）的服务器进行处理。请注意：

• 不要提供银行卡号、身份证号、密码等敏感信息
• 聊天记录中涉及他人隐私的部分，建议先脱敏（用 A/B/C 替代真名）
• 分析完成后，可以 /clear 清除当前会话上下文
• Anthropic 的数据政策：API 调用的数据不会用于模型训练（详见 anthropic.com/privacy）

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6+1 层蒸馏框架

Layer 1：表达 DNA — 你怎么说话

来源：聊天记录、对话转写 最低要求：至少 1 份对话

AI 提取指令：

1. 统计用户的 10 个高频口头禅/语气词，按频次排序
2. 判断句型特征（短句型/长句型/列举型/思考外显型）
3. 提取比喻习惯（用生活锚点 vs 抽象隐喻 vs 几乎不用比喻）
4. 反向画像：用户绝不会说的话（从未出现的表达类型）
5. 如有多场景对话：生成「人格切换地图」——不同场景下的风格差异

后背发凉时刻：大多数人以为自己"一直是同一个人"，但分析完会发现——你对老板说话的那个你、对朋友说话的那个你、对 AI 说话的那个你，几乎是三个不同的人。

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Layer 2：决策逻辑 — 你怎么选择

来源：人生选择、工作决策、拒绝/接受的机会 最低要求：材料中包含至少 2 个选择/决策场景

AI 提取指令：

1. 从用户的选择中逆推真实优先级排序（钱/成长/自由/安全/认可）
2. 列出用户拒绝过的事及理由（拒绝比接受更暴露价值观）
3. 提取隐含的机会筛选框架（用户不知道自己有，但选择模式能暴露）
4. 如有复盘类材料：验证用户直觉的准确率

后背发凉时刻：你以为钱对你最重要，但你每次都选了"更有趣"而不是"更赚钱"的那个。你的嘴和你的脚在投不同的票。

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Layer 3：情绪模式 — 什么触发你什么反应

来源：高压场景（面试、争论、被拒绝、被表扬） 最低要求：材料中包含至少 1 个高压/冲突场景

AI 提取指令：

1. 绘制触发器地图（兴奋/焦虑/退缩/愤怒 各自的触发器）
2. 分析被质疑时的本能反应模式
3. 如有多时间段材料：识别情绪周期（冲刺→撞墙→恢复的节奏）
4. 判断焦虑处理方式（行动/逃避/转移/建系统/写计划/购物）

后背发凉时刻：你以为你"抗压能力很好"，但 AI 发现你焦虑的时候不是在解决问题——是在同时开 5 件事来制造"我很忙 = 我在进步"的幻觉。

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Layer 4：关系模式 — 你跟不同人的默认姿态

来源：跟不同关系层级的人的对话 最低要求：至少有跟 2 个不同人的对话（否则跳过本层）

AI 提取指令：

1. 分别分析对权威/平辈/陌生人的姿态
2. 识别用户的「交换模式」（先给/先要/对等/过度付出）
3. 分析信任建立策略（用户可能没意识到自己有策略）
4. 如有商业/合作对话：分析谈判姿态和收费意识

后背发凉时刻：你以为你"很真诚"，但 AI 发现你的"真诚"是一种无意识策略——你用主动暴露弱点来换取对方的信任。

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Layer 5：盲区与 Bug — 你不知道的关于你自己的事

来源：交叉验证所有材料 最低要求：5+ 份材料（否则本层置信度低，标注提示）

AI 提取指令：

1. 交叉比对不同材料中的矛盾（对 A 说的和对 B 说的不一样）
2. 提取反复犯的错（同类模式出现 2+ 次 = Bug，标注出现次数）
3. 识别"自以为是优点但实际是弱点"的东西
4. 分析自我欺骗模式（给逃避行为找理由的固定话术）

后背发凉时刻：你建了一套完美的学习系统——笔记模板、分类目录、自动收集管道。AI 看完说：笔记区是空的。你在用"搭系统"来逃避真正该做的事。

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Layer 6：核心叙事 — 你给自己讲的人生故事

来源：综合所有材料 最低要求：10+ 份材料或时间跨度 3+ 月

AI 提取指令：

1. 提炼用户的自我叙事原型（逆袭/受害者/探索者/叛逃者/被错置的天才）
2. 识别用户追求成为什么人 + 害怕成为什么人
3. 挖掘最深的恐惧（不是嘴上说的，是材料暴露的）
4. 找到"嘴上说不在乎但行为说明很在乎"的矛盾
5. 识别精神图腾（反复引用的人/框架/概念）

后背发凉时刻：你嘴上说追求自由和创业，但所有行动都在追求别人的认可——学历、title、大公司的名字。你追求的不是自由，是"不被评价"。

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Layer 7（杀手锏）：行为审计 — 你说的 vs 你做的

来源：行为数据（屏幕时间、日历、commit 历史等） 最低要求：至少 1 份行为数据 + 对话中有相关声称（否则跳过） 这一层是 AI Mirror 独有的。

AI 提取指令：

1. 对比用户在对话中声称的时间/精力分配 vs 行为数据显示的实际分配
2. 列出"空头支票"——声称要做但数据显示从未开始的事
3. 从时间戳推断真实作息模式
4. 分析注意力模式（深度工作 vs 频繁切换）
5. 用对比表输出最大的 3 个"说-做差距"

后背发凉时刻：你说你每天花 2 小时学英语。屏幕时间数据显示——平均 11 分钟，其中 8 分钟在翻评论区。

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输出物

1. Mirror Report

分析完所有层后，用以下结构生成报告：

# Mirror Report

## 一句话总结
你是一个[在 X 场景下 Y]但[在 Z 场景下 W]的人。
（必须包含一个转折/矛盾，不要写平淡的描述）

## 各层发现（每层 2-3 句 + 原话引用）
### Layer 1: ...
### Layer 2: ...
...

## 3 件你可能不知道的事
1. [从材料中发现的、用户大概率没意识到的模式]
2. ...
3. ...

## 你最大的 3 个 Bug
1. [Bug 名称]：[具体表现 + 出现次数 + 原话证据]
2. ...
3. ...

## 说和做的差距（仅 Layer 7 解锁时）
| 事项 | 你声称的 | 数据显示的 | 差距 |
|------|---------|-----------|------|
| ... | ... | ... | ... |

## 5 个场景预测（验证准确度）
以下是 AI 基于你的模式预测你在 5 个场景下的反应。
请逐个判断：准 ✅ 还是不准 ❌。命中 3/5 以上 = 分析可信。
1. 场景：... → 预测你会：...
2. ...

2. 自我认知卡片

同时生成一张浓缩版，适合截图分享：

## AI Mirror · 自我认知卡片

**一句话**：[你是一个____的人]

**决策 DNA**：[真实优先级排序，如"成长 > 自由 > 认可 > 钱"]

**3 个盲区**：
1. [Bug 1]
2. [Bug 2]
3. [Bug 3]

**最扎心的发现**：
> "[引用用户自己说过的一句话]"
→ 这句话暴露了：[一句解读]

**准确度**：_/5 个场景预测命中

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*基于 N 份真实对话蒸馏 · AI Mirror by Cyrus*

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常见问题

Q: 材料太少怎么办？ 最少 3 份不同场景的对话能跑 Layer 1-3。越多越准——跟面试官、朋友、家人说话的风格差异才是最有信息量的。

Q: 数据安全？ 材料作为对话内容发送到 AI 服务商处理。建议脱敏他人姓名，不要放银行/证件等敏感信息。分析完后 /clear 清除会话。详见上方「数据安全说明」。

Q: 跟心理咨询有什么区别？ 心理咨询师听你说什么；AI Mirror 看你做什么。不替代，是互补。

Q: 结果不准怎么办？ 报告最后有 5 个场景预测。命中不到 3 个 = 材料不够或你比 AI 更了解自己。

Q: 能分析别人吗？ 可以。喂入跟某人的对话，AI 能蒸馏对方的表达 DNA 和关系模式。准确度取决于对话量。

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进阶玩法

时间线对比：

我有 [去年] 和 [今年] 的材料。请对比两个时期的我，哪些变了、哪些没变。

关系 X 光：

我有跟 [某人] 的大量对话。请同时分析我和 TA，生成关系 X 光——谁主导、谁迁就、有没有不健康的模式。

Bug 追踪：

上次发现我有 [某个 Bug]。这是最近一个月的新材料，检查这个 Bug 改善了没有。

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致谢

本方法论来自一次真实实验：作者把过去 3 个月积累的 30 多份真实对话和行为数据全部喂给了 AI，蒸馏出了一份详尽的个人画像。其中 6 件事是他之前完全不知道的。

"你可以对所有人撒谎，你可以对自己撒谎，但你没法对你的行为数据撒谎。"