有边界人物建模

要解决什么问题

理解一个人时，常见失败模式是：从人格标签起手、把单日日记当定论、或在证据稀薄时给出「他一定会怎样」的预测。协作场景里，其他 Agent 或同事需要的往往不是长篇传记，而是可操作的边界：哪些模式稳定、当前张力在哪、误读风险是什么。

human-modeler 面向「从材料里建模人」的任务：分析他人或自我理解、比较自我叙事与可观察行为、用新笔记更新判断、或在具体场景里做有边界的行为提示。

技能如何工作

使用本 skill 时，产出四类结果之一：

• 人物模型：稳定模式、当前张力、重复策略、身份叙事，以及不确定性与反证
• 协作简报：协作者需要知道什么、当前风险、纠偏规则、推荐协作方式
• 轻量更新：哪些判断仍稳定、哪些变化、新证据如何强化或削弱旧判断
• 有边界模拟：具体场景下的可能行为、置信边界与失效区域

工作流按任务选最小路径：完整模型走证据链 来源 → 片段 → 证据原子 → 微行为 → 模式链 → 策略/身份模型；新材料对照已有判断做强化/削弱/复杂化标记；证据不足时用一次一问的访谈补缺口；模拟仅在场景具体、相关区域高保真且失效区域可命名时进行。

重要判断按六维加权（证据质量、重复行为、情境区分等），并区分 fact、observed-pattern、strategy-inference 等层级；混层则视为模型尚未就绪。输出始终说明：能解释什么、只能弱提示什么、仍未知什么，以及哪些结论必须保留为候选。

边界与注意点

不要用于：临床诊断，招聘/法律/医疗等高风险资格判断，违背当事人利益的操控，或无建模意图的单日总结、单篇文章摘要、「完整复刻这个人」式模仿。

第一原则是不要从人格标签开始；标签只能在证据穿过低层结构之后作简写。高表达强度的自我描述，不应压过跨时间、跨情境的重复行为。