张拼拼AI实战教练
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AI 为什么总是不够懂你？因为它缺了你的「身份内核」

真人长视频 · EP0062 2026年7月16日 3:04
这一期讲什么

我们总想让 AI 更懂自己：调 prompt、加记忆、写一堆 rules。可它替我们做判断的时候，还是经常"不懂你"。我一直觉得，缺的其实是一样东西——你的"身份内核"，也就是你真实的价值排序。

斯坦福有个实验（1052 人）：用学历、年龄、MBTI 这类标签定义一个人只能到 74%；而用两小时深度访谈逼出真实的价值排序，能到 86%，已经有人拿它给真实消费者建"数字分身"。我花几小时做了个小应用复刻这套访谈，把结果存成 Markdown 喂给 Codex / Claude Code——它做选择时，竟然比我自己还懂我。像照了一面镜子。

今天感冒有点严重，还是给大家带来一个简短的分享。

我们在用 AI 的时候，很多时候会有一种感觉：它不懂我们。 它在做决策、做选择的时候，常常没有按照我们真正想要的方式去执行。

我们的第一反应，往往是去调 prompt、加记忆、写更多的 rules。但我越来越觉得，这里面缺失的很大一部分，是它对我们身份内核的理解——也就是，它并不知道我们真实的价值排序是什么。

斯坦福的那个实验

前段时间我看到斯坦福做了一个实验，找了 1052 个人。它想解决的是一个很根本的问题：怎么才能真正定义一个人？

我们传统定义一个人，通常用的是”标签式”的方式——这也是投放广告时最常用的：用一些社会学、行为模式的标签打到这个人身上，比如学历、年龄、性别、职业，甚至是 MBTI，然后据此去推测他的价值主张和生活方式。

但这种方式其实是不准的，大概只能到 74% 的水平。

而斯坦福的做法是：通过大约两个小时的深度访谈，不断让受访者讲自己的生命故事、追问各种细节、在一个个思想实验里逼出他真实的价值排序。用这种方式，可以建立一个非常准的、能达到 86% 的”身份内核”模型——整整高出 12 个百分点。

已经有人把这件事做成了一门生意：为真实的消费者建立大量”数字分身”。这样在做一个营销项目、或者一个公关项目的时候，就可以用这些数字分身去预判——特定人群对某个营销活动、公共事件，会有怎样的反应。

我自己做了个小应用

我特别好奇，就去网上把这个实验的信息找了出来，花了大概几个小时，做出了一个还挺有意思的小应用。

进去之后，它会像斯坦福那个访谈一样，在11 个范畴下不断向你提问、并且持续追问，让你能聊得很深。目前周围的朋友做下来，通常要花 20 多分钟到半个小时。聊得越深、越详细、越走心，结果就越准。

最后它会给出一份我的”身份内核”侧写——说实话我自己都挺惊讶，它确实能把我的价值排序做一个很好的区分和整理（这部分涉及一些隐私，我就不发出来了）。

然后，它还会根据这份侧写，用你上传的头像生成一张”身份内核画像”，把你的关键词和一句概括你的话呈现出来。我身边好多朋友测完之后，都把这张图当成社交媒体的头像了。

概括我的那句话，是一副对仗的小对联：「拼以证己，诚以守心」——我看到的时候还挺触动的。

关键的一步：把”内核”喂给你的智能体

但这个应用真正有意思的地方，不在那张图，而在于：

你可以把这份测试结果复制出来，存成一个 Markdown 文件，交给你的智能体——不管是 Codex 还是 Claude Code。

一旦它有了这个”身份内核”，它就能了解你在特定场景下做选择时的价值排序。于是当 AI 在帮你做方案策划、做选择的时候，它做出的判断会更贴近你真正想要的东西——甚至，比你自己还懂你自己。

就像照镜子一样，拿到这样一个结果，也是蛮有意思的。

一点说明

因为这个测试用到了顶级的模型，加上 GPT Image 2 去生成画像，成本确实比较高。想自己照照这面”镜子”的朋友，可以来找我，付一个成本费用就能体验。

好，今天就到这。我们明天再见——也希望我明天能好一点。拜拜。

把这份"身份内核"复制成一个 Markdown 文件，喂给你的智能体——它在做选择的时候，甚至比你自己还懂你。