数字分身应该记住一个人

数字分身需要保存判断、变化和出处，而不只堆积项目结果；记忆范围、更新关系和隐私边界同样需要明确。

本文讨论通用机制和设计判断；示意不对应任何具体产品的已交付状态。源码阅读坐标沿用原稿，本次整理不构成新的运行时验收。

整理这个网站时，我曾很自然地把文章、主题和引用关系放在中心。它们容易索引，也方便 Agent 检索。但文章越多，一个问题越清楚：即使把所有技术笔记都放进来，也未必能让系统理解写下这些内容的人。它知道我讨论过什么，却不知道当时承担什么责任、遇到什么约束，又为什么改变判断。

数字分身要保存什么

我的判断是：AI 时代的数字分身，主要资产应是个人记录，而不是通用知识的副本。大模型学习和更新公共知识的速度，不是个人知识库需要追赶的目标。把公开资料再存一遍，最多得到一个检索入口；留下独属于一个人的背景、选择和变化，才有可能形成持续可用的个人上下文。

第一层是人生履历。除了年份和职位，还要记下角色、参与的项目、真正负责的部分，以及一次转折发生时的背景。“做过 AI 浏览器”只是一句标签；面对什么问题、做了哪项取舍、结果由什么材料支持，才是一段可以回看的经历。

第二层是思维方式。同一个人会改变看法。记录结论还不够，还应留下如何定义问题、如何建立框架、后来出现了什么反馈。这样 Agent 才能区分“我曾经这么认为”与“我现在仍这样判断”，也能在遇到相似问题时说明判断适用的条件。

第三层是判断选择。思维方式说明我习惯如何分析，关键选择则要回到具体场景：当时有哪些候选方案，为什么舍弃其中一些，最后选择了什么，结果是否符合预期。一次选择可以被新证据修正，留下修正原因，比只保存一个漂亮的最终答案更有价值。

第四层是身心健康。状态会影响一个人如何工作、休息和作决定，也可能值得在本人愿意的范围内记录。这类信息不应默认写入公开仓库或公司站；未配置合适的个人私有存储时，原文留在本机。若未来建设相应能力，需要本人授权、访问控制、最小化采集与可撤销机制。

文章是依据，不是人的全部

文章仍然重要。它保存原始表述，能为履历和观点提供出处；引用关系帮助找回问题的上下文。我希望 Agent 回答时能指向这些原文，说明信息来自哪一次记录，而不是把几篇文章拼接成一份看似完整的“人格画像”。没有记录的地方，就明确说不知道。

这也决定了记录的组织方式：每条重要经历或判断，尽量保留时间、场景、本人角色、证据与后续修订。旧记录可以保留，但要看得出它何时失效、因为什么被更新。系统可以帮忙整理线索，最终的自我描述和敏感信息边界仍由本人确认。

我建设数字分身，目的不是让它替我无所不知，而是让它在有依据的范围内理解我。通用知识可以继续向模型提问；人生走过的路、判断形成的过程，以及本人选择保存的状态变化，需要由我自己留下。