不只是记得过去，
还要知道“现在的我”
Daily Trace 已经能捕获发生过什么、当下如何解释、哪些模式值得继续观察。但这些记录还不能自动回答一个更实际的问题：在这一刻，模型认为这个人处在哪个阶段、什么最重要、哪些矛盾正在拉扯他？
将当前阶段、核心信念、正在观察的模式与主要张力写成一份可更新的状态快照。它不是个人简介，而是对“当前版本”的暂定描述。
例如，今天的状态包含：从 AI 创业实践进一步走向 Personal Model 研究；“Memory ≠ Model”仍是核心信念；长期价值优先是待验证的行为模式；探索与执行、商业价值与理论完整性仍是活跃张力。
让模型
从静态变动态
一次事件不是人格结论。只有当某种选择在不同情境中反复出现、影响重要决定，并保持足够一致时，它才值得进入长期模型。
↓
Pattern Candidate
↓
Weight
↓
Self Model
图中的数值只是表达机制，不是对个人的真实评分。权重未来还需要结合反例、时间窗口与结果反馈，避免把一段短期状态固化成长期判断。
七层不再只是
一条流水线
原有架构继续保留：Observation、Interpretation、Belief Graph、Self Model、Decision Model、Reward Model、Evolution Model。Day 5 的更新是：它们更像一个网络，而不是一条单向管线。
节点可以是信念、目标、经验、决策规则与奖励函数；边可以表达因果、支撑或冲突；每个连接都带有重要程度、稳定程度与可信程度。这个结构尚处于概念阶段，推理与更新机制仍待解决。
被建模的人，
也是模型设计者
个人模型的特殊之处在于：用户不是被动的数据来源。他会接受、修正或拒绝 AI 的解释；这些反馈本身也改变模型如何理解他。
记录哪些更新带来强烈认同或抵触、如何改变了自我解释，以及为什么接受或拒绝一项模型提案。今天“引入分类权重”带来的正反馈，就是一个值得继续观察的信号：更好的自我解释能力本身，可能也是重要 Reward。
第一次产品化：
Heka
Heka 取自古埃及概念：把知识、意图与行动连接起来、使变化发生的力量。它不再只是一面 Mirror，而是“让经历成为智慧，让理解推动进化”的 Personal Evolution Intelligence 假设。
Trace → Model → Evolution
第二周的目标不是做复杂 Agent，而是做出一个可使用的个人模型界面：输入一条 Trace，得到 Observation、Pattern Candidate 与 Update Proposal，并能看见本人审核后的模型变化。
成功不取决于
功能数量
不是检验它记住多少，而是检验它能否连起跨时间、跨场景的选择与动机。
发现必须能被本人审阅、举出证据和反例，不能把猜测包装成洞察。
预测要在事前提出，并让真实结果回来校准模型，而不是事后解释一切。
下一步
把“理解”变成一次可验证的交互。
Heka v0.1 将先验证最小闭环：记录经历 → 形成模型提案 → 本人审核 → 在未来选择中测试 → 用结果更新权重。若这个闭环不能比普通记录带来更好的解释与判断，就应当被重新设计。