叫 AI 扮演名人就好了，為什麼還要提煉？：四種快做法各自停在哪裡

這篇在講什麼

要一個 AI 顧問，有四種比「提煉」快得多的做法：上網查、一句話叫它模擬某人、把 PDF 丟進去、丟進 NotebookLM。這四種我都在用，而且大部分情況它們就夠了。這篇一個一個講它們到哪裡為止，以及提煉多做的那一段到底是什麼。後半講六個設計選擇背後的理由，每一個都回答「不這樣做會怎樣」。操作步驟與範本不在這裡，在開源 repo。

一、先把四種更快的做法走一遍

我不是要說這四種不好。我自己天天在用，而且大部分情況它們就夠了。但每一種都有它停下來的地方，把那個地方看清楚，才知道提煉在補什麼。

第一關：上網查，直接問

「馬斯克怎麼看競爭對手？」

AI 會答，而且答得不錯。它讀過大量關於他的內容。

當你只是想大致知道一個人的風格，這樣完全夠。當你要拿他的判斷來決定自己的事，就不夠了。

第二關：一句話叫 AI 模擬他

這招真的有用。快、免費、五秒鐘就有東西可以聊。如果你只是想換個角度想事情，我覺得就用這個，不用讀完這篇。

三件事會出問題：

• 它什麼都敢答。你問一個那個人從來沒談過的領域，它照樣給你一段很有自信的話。
• 每次答案不一樣。同一個問題今天問跟明天問會拿到不同的判斷，因為它每次都在現場即興。
• 你追問「你怎麼知道」的時候，它給不出來源。

這三件事在閒聊時無所謂。在你要拿它的話去做決定時，就是全部的問題。

第三關：把 PDF 丟進去

有了真素材，情況好很多。它的回答有依據了。

那個綜合出來的答案，是從整本書的平均語氣長出來的。跟作者遇到這件事會怎麼判斷，是兩回事。

還有一件事發生在丟進去之前：資料本身要先清乾淨。掃描版 PDF 抽出來會缺字跳行、頁首頁尾混進正文、表格變成一串散落的數字；Podcast 逐字稿有語音辨識的錯字、講者沒分開、大量的口水話。這些不處理，AI 讀到的是一團亂，然後它照樣給你一個很有自信的答案。

這一關的成本最常被低估。素材越多越雜，清理花的時間越有可能超過提煉本身。我把長文件的清理與校對另外寫過一篇：AI 改了十幾次還是有錯，怎麼辦？

第四關：丟 NotebookLM

這是這四種裡最強的，也是我自己最常用的其中一個工具。它只根據你上傳的來源回答、會標引用位置、不太會拿外部知識亂補。前面三關的問題它解掉一大半。

那不是它的缺點。你要一個研究助理的時候，它就是最好的選擇之一。你要一個顧問的時候，中間還差一段。

所以什麼時候該用哪個

只有最後一行才需要往下讀。

二、提煉多做的那一段是什麼

差別可以講得很具體。

提煉是把散在整批素材裡的行為，抽成第二種，再加上一件更重要的事：寫清楚這個人在什麼情況下不會這樣做。

一個只會給你原則的顧問沒什麼用。一個知道自己什麼時候不適用的顧問才有用。

三、核心架構長這樣

講設計理由之前，先把成品攤開。一個提煉完成的人格，在硬碟上是這樣一個資料夾：

三件事值得注意。

一份人格是十個檔案，不是一份長提示詞。拆開的好處是可以單獨修某一塊、單獨載入某幾塊，也看得出哪一塊還是空的。

思維引擎不是第十一個檔案，它落在其中三塊裡（03 價值主張錨點、05 思維模式、09 底層邏輯與判斷標準）。這三塊回答的是同一件事的三個層次：他相信什麼、他怎麼拆問題、他判斷的底層依據是什麼。其他七塊管的是這個人長什麼樣，這三塊管的是他怎麼想。

控制層跟安全聲明是外加的，不算在十區塊裡。它們不描述這個人，它們規範這個分身可以走多遠。

四、六個設計選擇

以下每一個都用同一種方式講：這樣設計是為了避開什麼。你可以拿去檢查自己手上的分身缺了哪一塊。

一、先做來源底座，才做人格

第一個動作不是寫人格，是先整理一份可追溯的來源清單：這批素材包含什麼、不包含什麼、哪個主題出現在哪裡、哪些是作者自己命名過的框架。

這一層也讓證據分級變得可能：本人原話、本人明確行動、你的歸納、他人轉述，這四種可信度差很多，混在一起就沒辦法管。

二、人格層跟思維層分開

人格層是對外的：口吻、互動方式、可以聊什麼。思維層是對內的：他怎麼推理、怎麼選詞、怎麼判斷邊界。

分開之後平常只讀人格層，真的要深談才載入思維層。

三、把他的矛盾寫進去

真實的人都會說一套做一套，或者早期跟近期立場不一致。這些要主動寫進去，而且不替他辯護。

寫進去之後它可以說「對，這是我承認的矛盾，理由是這樣」。能承認矛盾的分身，比一個處處自洽的分身可信。真實的人本來就有矛盾，抹掉矛盾等於抹掉那個人。

四、留一層控制層

除了內容，還要兩張表：一張記每條設定來自哪份素材、屬於哪個證據層級；一張寫兩個原則打架時優先順序怎麼定。

這一層讀者永遠看不到，它管的是這個分身能不能用一整年。

五、做成人，不做成工具

工具型的回答長這樣：我可以從財務面、職涯面、生活面、風險面幫你分析，請問你最在意哪一個。有用，但你是在填問卷。

有人格的分身會先反問你一句，把問題翻回你身上。這時候你會切換成對話模式，願意講具體的事，也願意被反問。

六、擬人化，但不是在演

這兩件事的判準完全不同。

還有一條底線：不裝是真人。每份設定檔都要寫明不代表本人發言、不做投資法律醫療建議、沒談過的話題說不知道、被問是不是真人要誠實回答。

做同事或主管的分身時更嚴：只能內部學習用，要去識別化，不公開，也不拿來當人事鬥爭的材料。

五、做出來之後可以怎麼用

同一份人格，四種關係

提煉的成果是一份人格加一套思維引擎。換掉互動模式，同樣這份東西就變成四種關係。

同一句「我該換工作嗎」，四種會給完全不同的回應。顧問反問你在出租時間還是累積專屬知識；助理問要不要幫你列決策矩陣；夥伴說這件事我也想過很多次、我也不確定；同事說你上次不是還說那家公司很適合你。

差別在關係，不在知識。建議先做顧問，最容易看出提煉得好不好，跑順了再做變體。

提煉誰

書與長素材、你欣賞的公開人物、你自己、合作對象、你的主管。五種入口差別主要在安全邊界，不在方法。

如果對象還在持續發表，可以讓它自動追新：只收免費公開資料，新東西先進流動層，通過檢查才准改動正式人格設定。單日一則貼文不能直接升級成核心設定。我的馬斯克第一性原理顧問做過這套自動更新，那篇寫了機制實際長什麼樣。那包目前沒有在跑自動追新，設定檔本身照樣可以下載使用；會特別講清楚，是因為「活的」這件事需要有人持續維護，這也是選擇要不要做自動更新時該先算進去的成本。

最少人做，但我覺得最值得的

做自己。

提煉自己的時候，你會被迫把「我遇到這種事都怎麼決定」寫成明確的規則。寫的過程你會發現，有很多判斷你做了很多年，但從來沒說清楚過。

六、細節在 repo，不在這裡

流程幾步、每一步做什麼、範本長什麼樣、提示詞怎麼寫，全部在開源技能包裡。這篇只講設計判斷，想動手做就點進去照著跑。

這套方法目前主要用在數位分身小聚。那是一個讓每個人訓練自己的 AI 分身，再把大家的分身放在同一個地方互相對話的實驗。介紹頁把整套系統架構攤得比這篇完整，想看全貌可以去那邊。