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# AI Distillate
这是一个长期维护的个人 AI 蒸馏目录。目标是持续学习我认可、欣赏或反对的内容,逐步形成可追溯、可修正、可被 AI/Agent 直接使用的 taste使其判断、表达和行动越来越符合我的偏好。
## 使用方式
对话中使用以下格式提交学习材料:
```text
学习xxx
```
`xxx` 可以是观点、案例、文本、链接、文件或对某个结果的反馈。Agent 会:
1.`learnings/` 中保存一份可追溯的独立学习记录;
2. 提炼内容中的观点、偏好、边界、反例和可行动规则;
3. 仅把可跨任务复用的信号更新到 `TASTE.md`
4. 明确区分用户直接表达的偏好和 Agent 的推断。
根目录的 `AGENTS.md` 定义具体工作流,`TASTE.md` 是当前有效画像,`learnings/` 是证据与历史。
## 原则
- 保留来源:摘要不能替代原始输入或可追溯引用。
- 忠于证据:一次示例不自动升级为普遍偏好。
- 允许演变:新旧偏好冲突时记录变化,不静默覆盖历史。
- 保留边界:记录什么场景适用,以及什么场景不适用。
- 面向行动:沉淀结果应能影响未来 Agent 的具体判断或输出。