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# AI Distillate
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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。
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## 使用方式
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对话中使用以下格式提交学习材料：
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```text
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学习：xxx
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```
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`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：
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1. 在 `learnings/` 中保存一份可追溯的独立学习记录；
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2. 提炼内容中的观点、偏好、边界、反例和可行动规则；
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3. 仅把可跨任务复用的信号更新到 `TASTE.md`；
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4. 明确区分用户直接表达的偏好和 Agent 的推断。
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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。
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## 原则
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- 保留来源：摘要不能替代原始输入或可追溯引用。
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- 忠于证据：一次示例不自动升级为普遍偏好。
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- 允许演变：新旧偏好冲突时记录变化，不静默覆盖历史。
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- 保留边界：记录什么场景适用，以及什么场景不适用。
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- 面向行动：沉淀结果应能影响未来 Agent 的具体判断或输出。
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