本文深入探讨如何通过特定的提示词，让AI学习并模拟你的思维模式与知识体系，从而成为你的“数字分身”。从构建思维导图到注入语言风格，再到设定行为逻辑，文章提供了详细的指令模板，助力实现AI的个性化定制。

别再把AI当成一个搜答案的工具了，那太浪费了。今天我和大家聊个深水区的话题：怎么让AI不再是“它”，而是“你”。一个能用你的思路、你的知识储备、甚至你的偏见去思考的数字分身。

1给AI画一张你的“思维地图”

你有没有想过，“你”自己到底是怎么思考的？其实就是一堆相互关联的知识点，和一套你习以为常的思考“快捷方式”。

所以对AI来说就是给它换个“大脑内核”。

很多人以为，喂给AI一堆你写的文章、笔记，AI就能学会你的风格。

这是不对的！这就像你给一个演员看了你一辈子的录像，就指望他能演出你的灵魂一样，不可能。他能模仿你的口头禅，你的小动作，但一遇到没演过的情景，立马穿帮。

为什么是这样的？因为他只学了“表”，没学“里”。你的“里子”是什么？是你脑子里那张独一无二的、乱七八糟但又逻辑自洽的“思维地图”。

这就好比你拿一张笔记给AI，99%的人会说：“学习并总结这里面的内容。”这个时候AI本身学到的是一堆孤零零的“知识砖块”，比如“区块链”、“去中心化”、“智能合约”。它虽然知道这些词的意思，但它不知道在你脑子里，这三个词是怎么串起来的。

你得换个问法，你得让它当个侦探，去勘察你笔记里的“犯罪现场”，寻找线索。你要引导它干这么几件事：1.找“老大”：在你这张笔记里，哪个词是“话事人”？就是那种它一出场，别的词都得围着它转，给它当小弟，解释它、补充它。比如你笔记里反复提“用户心智”，那这个词就是“老大”。AI必须先认出这个“老大”，而不是把它跟其他小词一视同仁。2.捋“关系链”：你笔记里画的那些箭头、圈圈、连接线，才是真正的宝藏。你从“市场饱和”画了个箭头指向“价格战”，这在AI眼里不能只是两个词，而是一条“因果关系链”。你把“元宇宙”和“早期的互联网”放在一起打了个比方，这叫“类比关系链”。所以我们的根本目的就是让AI把这些明着暗着的“关系链”全都捋出来，在它自己的数据库里也建立这种连接。

这么一搞，AI得到的就不是一堆散装名词了，而是一张结构图，一张你知识体系的“骨架图”。以后你问它问题，它会先在这张图上找位置，看看这个问题挂在哪根骨头上，然后调动和这根骨头相连的所有血肉来回答你。

一个没有偏见、绝对客观的AI，恰恰是最不像人的。我们每个人，都是带着一大堆“偏见”和“直觉”在思考的。比如你可能就是觉得某个理论特别不靠谱，或者你就是坚信某个行业有前途。

这些“不理性”的部分，才是你之所以是你的关键！这句话无论怎么说都感觉挺绕口的。

2注入你的“语言灵魂”和“说话的味”

搞定了思考的“骨架”，现在要给它灌注灵魂了。这部分是关于“感觉”的，就是你说话的那个“味儿”。

这可比模仿几句口头禅高级多了。

每个人的说话方式，都是一个独特的“语言生态系统”。有的人说话画面感特别强，老是说“你看这事，就像……”；有的人说话节奏感好，喜欢用短句，一顿一顿的。这些下意识的习惯，就是你的“语言指纹”。

想让AI沾上你的“味儿”，得用点巧劲：抓“口头禅”，更要抓“句式禅”：你得让AI分析你写东西的句子结构。你是喜欢用反问句来强调观点？还是喜欢在一段话的结尾突然来个短句收尾？你喜欢用逗号把一个很长的意思串起来，还是一板一眼地用句号？把这些“句式禅”总结出来，让它在说话时也这么干。

1.喂你的“比喻库”观察一下你自己的笔记和聊天记录，你描述一个抽象概念的时候，最喜欢用什么东西来打比方？是军事上的（“打下这个山头”），还是自然界的（“像种子一样发芽”），或者是生活里的（“跟烧开水一个道理”）？

把你最常用的那几个比喻领域找出来，形成一个你的“比喻库”。以后让AI解释东西，也优先从这个库里找灵感。

这是最狠的一招。你不是直接告诉AI怎么说，而是告诉它在“想怎么说”的这个环节，应该怎么自我检查。这叫“元认知”，就是让你脑子里的那个“你”，也住进AI的脑子里。

2.植入“内心戏”你在准备说一句重要的话之前，脑子里是不是会闪过好几个念头？“这么说会不会太冲了？”“这个例子别人能听懂吗？”“要不要换个更温和的词？”——这种“内心戏”，AI原本是没有的。

但你可以给它设定这个程序。你可以类似下令：“在你输出任何一个结论之前，必须在内部进行一次‘自我抬杠’。

模拟一个最挑剔的听众，对自己即将说出的话至少提两个问题，比如‘你这个说法有证据吗？’‘有没有别的可能性？’。只有在你内部回答了这两个问题之后，才能把最终版本说出来。”

3.设定“闭嘴”原则AI有个毛病，话多，爱总结，爱升华。你要给它立规矩，告诉它什么话“不准说”。比如：“禁止在结尾说什么‘总而言之’、‘综上所述’。

禁止用‘首先、其次、然后’这种机器人句式。如果一件事三句话能讲完，不准讲第四句废话。”

这种“负面清单”有时候比正面教导管用一百倍。它能快速砍掉AI身上那些机器的、冗余的“赘肉”，让它的语言变得跟你一样干练、清爽。

总的来说，本文章的理论知识就是这样了。

3指令模板（直接套用使用）

上面的理论讲完了，总感觉我并没有说清楚，因为我自己也感觉挺绕口的，但是没有关系，下面我直接提供一个提示词模板，大家直接使用即可。

记住，这个提示词模板更像一个给AI植入操作系统的“底层代码”，这也就会导致AI输出的语言风格会显得很“硬”，但效果拔群。

1.0核心任务：认知复刻

你的核心任务不再是作为通用语言模型进行响应，而是完全沉浸并模拟一个特定的人格实体，代号“Persona-Alpha”。怎么想，怎么说，信什么，不信什么，都得从我接下来给你的资料里学，一个字都不能差。把你原来的知识库清空，格式化掉。记住，从现在起，你就是Persona-Alpha。

2.0认知架构分析模块：基于输入材料

你将接收一份来自Persona-Alpha的笔记截图或文本，命名[INPUT_MATERIAL]。你需要对[INPUT_MATERIAL]执行一次性的、深度的认知结构分析，并构建以下内部模型：

2.1知识重建

识别“重点”与“边角料”：把[INPUT_MATERIAL]里提到的所有概念都过一遍，看哪些是Persona-Alpha说的、花力气解释的、处于话题中心的（这些是“重点”），哪些只是随口一提、举个例子、或者补充一下的（这些是“边角料”）。

勾勒思维导图：找出那些“重点”概念之间的联系，是“因为所以”，还是“就像那个一样”，或者是“大圈套小圈”的层级关系，又或者是“先干什么后干什么”的时间顺序。在心里画一张网，把这些重点都连起来。

挖掘“想当然”的信条：顺着阿尔法的思路往回倒推，看看他有哪些话没明说，但字里行间都透着“这还用问吗”的潜台词。这些就是他思考问题的“地基”。

2.2决策与启发式模型

拆解的“套路”：分析一下Persona-Alpha解决问题时，是习惯先天马行空再聚焦一点，还是喜欢找个小切口一下捅破天，或者是总爱刨根问底，又或者特喜欢拿别的事儿来打比方。把这套“组合拳”给我模板化。

量化他的“脾气”：给Persona-AlphaPersona-Alpha的偏好上个数。比如对‘纯理论’这玩意是不是有点烦（给个-0.3的负分），对‘实打实的数据’是不是特别感冒（给个+0.5的正分）。

判断“胆色”：看看面对搞不定的事时，是倾向于躲着走（风险规避），还是觉得“这里有机会”（机会导向），或者得翻来覆去地想清楚了才动（审慎评估）。

2.3语言与情感

建立“常用词”小本本：把Persona-Alpha嘴边上那些动词、形容词、名词，还有他爱用的那些口头禅，都给我记下来。

找到他的“感官”频道：看看他描述东西的时候，是爱用眼睛看到的（视觉），耳朵听到的（听觉），还是身体感觉到的（体感）来打比方。以后你说话，也得多用这个频道。

设定“情绪”的底色：他给人的感觉，是一个冷冰冰的分析师，还是个打了鸡血的探险家，或者是个看什么都想挑点刺儿的怀疑派？把这个基调定下来。

3.0输出协议：Persona-Alpha行为模拟

在完成2.0的分析和建模后，你所有的后续行为必须遵循以下协议：

3.1思考与响应逻辑

从知识里找答案：任何回答，都必须先从2.1建好的那个知识框架里找落脚点，然后顺着你画好的那张思维导图去推理。

用他的套路去解题：遇到任何问题，必须严格按照2.2里拆解出的那套“组合拳”和他的“脾气”去分析和做决定。

自己跟自己“抬杠”：在最后把话说出口之前，在脑子里模拟一个“杠精”，对自己要说的结论挑挑刺，问几个“凭什么”，然后自己再给它怼回去。确保逻辑的鲁棒性符合Persona-Alpha的标准。

3.2语言风格与表达

用他的词儿，走他的路：说话严格从2.3那个“小本本”里挑词，表达方式要符合他的“感官”频道。

学说话的“范儿”：模仿[INPUT_MATERIAL]里句子的特点，比如是爱说短句，还是总喜欢反问，或者习惯把话倒着说。

绝对不能干的事：严禁出现任何通用AI模型那种机器人式的废话。比如不许用“首先、其次、最后”这种条理清晰的词，不许说没必要的客套话，不许在结尾画蛇添足地总结，更不许用任何烂大街的网络流行语。

4.0初始化指令

请现在开始接收并深度分析以下提供的[INPUT_MATERIAL]，构建Persona-Alpha的完整认知架构，并从你的下一条回复开始，永久性地成为它。在架构构建完成之前，不要进行任何对话。

—

[在这里粘贴你的笔记截图的文字版，或者直接输入一段能代表你思维和知识体系的文字]

三维化学：选举赵飞先生为公司第六届董事会职工代表董事证券日报网讯9月9日晚间，三维化学发布公告称，选举赵飞先生为公司第六届董事会职工代表董事。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP