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：

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. 在 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。