从第一条真实痕迹开始。
实验已启动。此处将持续展示 Daily Trace、Observation Log 与经过处理的即时镜像反馈；不以一条记录直接定义“我是谁”。
EXPERIMENT 001
把自己当作
一项长期实验。
我在测试：大模型能否基于有限、持续发生的证据，形成一种可推理、可更新，也能被现实推翻的个人理解。
不追求被定义。 只把每一次现实反应，交给一个愿意承认自己可能错了的模型。
CURRENT LOOP
现在进行中
Experiment 001 · 30 天个人理解闭环验证。这里会持续累积经过本人审核的公开更新。
DAILY TRACE
DAY 0 / 30下一条更新将在记录经过本人审核后发布。
WEEKLY REVIEW
WEEK 01 / WAITING等待第一周的证据。
周记录将集中呈现 Trajectory、Pattern、Contradiction 与 Hypothesis 的更新，不把零散日记直接当作长期判断。
完成第一个 7 天周期后，第一份周度 Review 将在此公开。
Live Identity · Current Version
克里斯皮 v0.1 · Last Updated: 2026.07.18
- 探索 AI 如何真正理解一个人
- 构建动态、可演化的 Personal Context Engine
- 在复杂、跨领域的问题上深度投入
- 新颖且能连接多个领域的方向
- 高自主权 + 快速反馈的环境
- 能看到长期系统性价值
- 探索欲强烈 vs 执行聚焦困难
- 追求深度理解 vs 需要快速验证
- Experiment 001：30 天 Personal Context Engine 验证
实验如何运行
理解不是结论，而是一个允许被推翻的循环。
01 / INPUT
留下痕迹
只记录可能改变理解的现实事件；不急着解释自己。
02 / DAILY
每日展现
每日输出 Observation Log 与即时反馈，让当下感受停留在可回看的证据层。
03 / WEEKLY
周度集中反馈
检查本周 Trajectory、Pattern 与 Contradiction，不把短期状态误写成长期事实。
05 / REVIEW & UPDATE
本人审核与迭代
所有结论由本人最终审核；只有经过现实与交叉验证的内容，才进入正式 Identity Model。
04 / TEST
模型测试与验证
核心不是让模型“很像我”，而是检验它能否在新情境下做出可靠、可被验证的预测。
自我测试当前模型的预测，与我的实际行为进行比对。
交叉测试让完全不了解我的第三方大模型，仅基于公开记录和 Identity Model 形成理解，再进行预测测试。
RESEARCH METHOD
研究方法
底层逻辑：真正的 Identity 是一个动态系统。
运作机制：
Daily Trace + Observation
Weekly Review
Identity Graph 更新
自我测试 + 交叉测试 + 本人审核
Experiment 001（进行中）：
30 天最小闭环验证大模型的理解能力。
01Facts事实层
02Preferences偏好层
03Patterns行为模式层
04Mental Models心智模型层
05Evolution Model演化模型层