去年12月，我给自己捏了一个AI分身，辅助我写公众号，当然也能进行一些其他的探讨。当我给自己捏了一个AI分身我一般会先跟它讨论思路，让它写个初稿，然后我再调整。用了两个月，效果还不错。但最近发现一个问题：它跟不上我的想法了。这个分身的”认知”停留在去年12月（喂的数据），这几个月我用它写了不少新文章，有些新的思考和表达方式，它还没学到。想让它”成长”一下，跟上我最近的节奏。【基础配置】Cursor（IDE工具）+ RoleX MCP（也可以用promptx）【核心过程】
- 扫描：最近的30篇文章，用”三层价值识别”提取信息
- 综合synthesize：把信息转化成结构化的经验
- 反思reflect：从多个经验中提炼出认知框架
- 应用：用带着新认知的“新”AI分身角色继续进行创作
这套组合能让AI不只是”回答问题”，而是真正”记住经验””建立认知””持续成长”。一、让它扫描我的文章
第一步，我把最近写的30多篇文章扔给它，让它自己去读。但不是无脑读，用”三层价值识别法”：第一层：直接可用的素材——具体案例、真实对话、数据，可以直接引用的。第二层：认知洞察——我的思考方式、新视角、对问题的理解。第三层：方法论——可复制的方法、操作步骤、思考框架。
举个例子。我之前写过《当我开始使用Gemini进行备课》，它提取出来的不是”Gemini能生成课件”这种表面信息，而是：备课重心从”70%执行+30%思考”变成”70%决策+30%让AI执行”；三轮对话的规律是建立共同语言→暴露真实问题→规模化复制。这样它不只是”记住了一篇文章”，而是理解了我在那篇文章里的深层逻辑。二、让它写”经验笔记”读完文章后，我让它用一个工具叫synthesize（综合），把每次扫描中的认知记录下来。用的是这个结构（Gherkin）：Given（遇到了什么场景）、When（做了什么思考）、Then（学到了什么）。
比如它写了一篇是这样的：认知冲击：AI不是工具，是角色/伙伴Given: 我读了《AI教研员》和《切片式Agent》When: 我发现作者反复强调”AI不是工具”Then: 我理解了：
- 工具关系：领导→工具→监控用户（控制）
- 角色关系：用户→AI→协助用户（赋能）
- 同样的功能，关系不同，用户体验天差地别
扫描完它是一共总结了18个认知：
三、反思：从经验到认知框架但是18个认知呢，有点多，就让它再抽象一下，更凝练一点：
它用另一个工具叫reflect（反思），把经验和认知”吸收”掉，提炼出7个核心原则。这7个原则，不是我告诉它的，是它自己从30多篇文章中反思提炼出来的。它还总结了一个”元原则”，我非常喜欢：
### Scenario: 元原则 - 所有认知的底层逻辑**Given** 我从大量案例中提炼出这7个核心原则**Then** 这些原则的共同点是:**And** 关注"关系"而非"功能":人与AI、人与人、内容与读者的关系设计**And** 关注"转变"而非"技能":认知转变、范式转变、关系转变**And** 关注"创造"而非"效率":释放创造力、激发可能性、托举更多人**And** 关注"现实"而非"理想":在约束中找空间、务实的理想主义**But** 这些原则指导我:写的不只是"方法",而是"思维方式的改变"
我看到这个时挺震撼的，因为这确实是我的底层信念（beliefs），但我自己从来没这么清晰地总结过。四、应用：用带着新认知的“新”AI分身角色继续进行创作有了这7个核心认知，它写东西就不一样了。它会在写作前问自己：这篇内容是否让读者感觉”我在掌控AI”？我是否强调了”决策层”的价值？我传递的是”创造的快乐”还是”技能的焦虑”？语言是否真诚？写完后，它还会检验：读者读完能立即做什么？我写的是”方法”还是”思维方式的改变”？不论对于人还是AI，总结与反思，都还是很必要呀。如果你想了解更多细节，可以加我聊聊～（备注身份和来意）
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