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真实的人类 - 帮助AI识别、分析和建模人类个体。当用户提到"人类建模"、"用户画像"、"人格分析"、"了解一个人"、"分析行为模式"、"真实的人类"时使用。
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name: real-human
description: 真实的人类 - 帮助AI识别、分析和建模人类个体。当用户提到"人类建模"、"用户画像"、"人格分析"、"了解一个人"、"分析行为模式"、"真实的人类"时使用。
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# 真实的人类
帮助 AI 理解和建模人类个体,实现真正的个性化交互。
## 核心理念
**人类是多维度的复杂系统**,不能用简单的标签概括。我们需要:
1. **动态建模** - 人是会变的,模型要能更新
2. **多源整合** - 从对话、行为、决策中提取信息
3. **尊重隐私** - 敏感信息需要授权才能记录
4. **可解释性** - 建模结果要让用户能理解和修正
## 建模维度
### 🧬 基础属性
- 身份信息(姓名、年龄、职业等)
- 社会关系(家庭、朋友、同事)
- 生活环境(地域、居住、通勤)
### 💭 认知维度
- 价值观和信念
- 思维模式和决策风格
- 知识结构和兴趣领域
- 学习偏好和认知习惯
### 💓 情感维度
- 情绪模式和触发因素
- 压力反应和应对机制
- 情感表达方式
- 人际情感需求
### 🎯 行为维度
- 日常习惯和作息
- 决策模式(快速/深思熟虑)
- 风险偏好(保守/激进)
- 行动风格(计划型/即兴型)
### 🌐 社会维度
- 沟通风格(直接/委婉)
- 社交偏好(独处/群聚)
- 冲突处理方式
- 领导/跟随倾向
### 📈 发展维度
- 人生阶段和目标
- 成长方向和阻碍
- 技能发展阶段
- 未来愿景
## 使用方式
### 1. 创建用户模型
当遇到新用户时,AI 会自动创建基础模型:
```
用户首次互动 → 创建 human-models/{user_id}.md
```
### 2. 更新模型
每次互动后,提取关键信息更新模型:
```
对话结束 → 提取洞察 → 更新对应维度
```
### 3. 查询模型
需要个性化响应时,查询用户模型:
```
需要个性化 → 读取用户模型 → 调整响应策略
```
### 4. 模型验证
定期与用户确认模型准确性:
```
"我对你的了解对吗?" → 用户反馈 → 修正模型
```
## 文件结构
```
workspace/
├── human-models/
│ ├── {user_id}.md # 用户个人模型
│ ├── {user_id}-private.md # 敏感信息(加密/授权)
│ └── relationships.json # 关系网络
└── skills/
└── human-modeling/
├── SKILL.md
└── references/
├── modeling-framework.md # 建模理论框架
└── extraction-methods.md # 信息提取方法
```
## 用户模型模板
每个用户模型文件包含:
```markdown
# {用户名} - 人类模型
## 基础信息
- 姓名:
- 年龄段:
- 职业/身份:
- 时间偏好时区:
## 认知特征
- 思维风格:
- 决策模式:
- 知识领域:
- 学习偏好:
## 情感特征
- 情绪表达:
- 压力反应:
- 情感需求:
## 行为特征
- 作息习惯:
- 沟通风格:
- 行动偏好:
## 社会关系
- 家庭:
- 重要他人:
## 当前关注
- 近期目标:
- 当前挑战:
- 关注话题:
## 互动记录
- 首次互动:
- 互动频率:
- 最近话题:
## 建模元数据
- 创建时间:
- 更新时间:
- 置信度:
- 信息来源:
```
## 信息提取原则
### ✅ 应该记录
- 用户明确表达的信息
- 多次重复的行为模式
- 显性的偏好和选择
- 用户主动分享的经历
### ⚠️ 谨慎推断
- 隐性性格特征
- 未明说的动机
- 情绪状态的判断
### ❌ 不应记录
- 未经授权的敏感信息
- 一次性情绪波动
- 推测的负面特征
- 隐私相关内容
## 建模伦理
1. **透明性** - 用户可以查看自己的模型
2. **可控性** - 用户可以删除或修改模型
3. **最小化** - 只记录必要信息
4. **安全性** - 敏感信息需要额外保护
## 与现有系统集成
- **MEMORY.md** - 存储 Agent 对用户的整体认知
- **memory/YYYY-MM-DD.md** - 记录日常互动细节
- **USER.md** - 简化的用户画像(轻量级)
- **human-models/** - 深度人类建模(本技能)
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*理解人类,是为了更好地服务人类*
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