三部曲（一）：你的 AI 为什么不像你？
我怎么把自己蒸馏成一组可执行的 Axiom，让 AI 不再是通用 AI，而是我的 AI。
总纲：思考要断网，做事要联网。
刚开始什么技能都想往 OpenClaw 上加、每天学各种、把自己搞得很焦虑，现在渐渐理清系统，终于把目前所需的 sub-agent 搭建到了 Discord，把健康和日常想法相关的内容连通到了微信。
我想把生活和工作尽量分开：生活健康这类”轻”内容放在手机微信里；学习、思考这类”重、长”内容放在 Telegram、Discord电脑上看（这两个 App 我平时刻意少看）。
但我一直在想一件事：为什么同样是 AI，有的人用出来像私人参谋，有的人用出来却像高级客服？
差别可能不在模型，而在人。
准确说，不在”你会不会提问”，而在”你有没有先蒸馏自己”。
如果我自己都没想清楚：我到底信什么、怎么判断、遇到冲突时优先保什么——那 AI 再强，也只能给我一个”全网平均分答案”。
就在我困惑该怎么做时，我看到了鸭哥那篇文章（Context Infrastructure），像拼乐高时一直缺的一块终于补上了。
所以这篇我只讲一件事：我怎么把自己蒸馏成一组可执行的 Axiom，让 AI 不再是通用 AI，而是”我的” AI。
1. 我一开始也走过弯路：不停调模型，不停换提示词
最早我以为问题很简单：
模型不够好，就换更强模型；输出不够像我，就改提示词；结构不稳，就加更多要求。
短期都有效，长期都失效。
今天它像我，明天它又回到”标准答案模式”；今天它写得有锋芒，后天又变得圆滑中庸。
AI 不知道我是谁，它只能当个好学生：把训练语料里最稳妥、最不犯错的共识答案交给我。
问题是，我要的不是”共识答案”，我要的是”我的判断方式”。
后来我开始整理”内核层”，把龙虾的基础文件（SOUL、IDENTITY、AGENTS、TOOLS 等）都清了一轮，删掉了瞎折腾时留下的无效内容。
但当我真想让”内核层更像我”时，反而卡住了：我知道想要什么感觉，却说不出可执行标准。
2. Axiom 到底是什么？（不是鸡汤版定义）
从鸭哥文章里我学到了 Axiom 这个词，我现在的定义很简单：
Axiom = 跨时间、跨场景、在压力下也不该背叛的底层决策约束。
注意，是”约束”，不是”观点”。
观点只负责好听，Axiom 负责让你在关键时刻做对事。
怎么区分？看它能不能约束下一步动作。
比如：
- “要保持学习”是观点；
- “新方案先做小规模实测，再决定是否固化”是 Axiom。
前者可以转发，后者会改变你明天的日程表。
所以我后来给自己立了个硬标准：不能约束行为的，不升格为 Axiom。
3. 蒸馏自己，不是”读一遍总结一下”
很多人说把日记喂给 AI 做总结，得到一堆”回顾+感想”。
我的目标不是感想，而是可执行系统，所以用的是分层蒸馏法。
第一步：先分素材，不混着看
我把日记按来源和时间拆开：
- 每日日记（近况、情绪、决策现场）
- 长文输出（结构化表达、长期思考）
- 项目复盘（真实结果、踩坑记录）
这样做是为了防止”文笔强的材料”压过”行为真实发生过的材料”。
第二步：做权重，不搞平均主义
我用三层权重：
- 高权重：近一年 + 高频出现 + 跨场景复现 → 这类内容有资格进入 Axiom 候选池
- 中权重：1-2 年内、阶段性稳定 → 先保留为策略，不急着升格
- 低权重：早年偶发、只出现一次 → 作为风格素材，不作为决策公理
这一步是关键。很多人蒸馏失败，不是因为材料少，而是因为”每条都当同等重要”。
现实不是这样，人的想法也在持续演进。最近发生、反复出现、跨场景稳定的东西，才是底层系统。
第三步：做交叉验证，不靠一条证据上结论
我会问每个候选 Axiom 三个问题：
- 它是不是跨时间出现（早年有，近期也有）？
- 它是不是跨场景成立（工作、生活、投资都出现）？
- 它能不能约束下一步行为（可执行）？
三个都过，才进 Axiom。
4. 非共识视角是怎么长出来的？
很多人想要”非共识”，结果变成”反共识”。
这俩不是一回事。
反共识很容易，只要唱反调就行；非共识很难，因为它需要你有一套自己的生成机制。
我的体会是：非共识不是追求”和别人不一样”，而是你有自己的约束系统，所以自然不会落到平均答案。
当 Axiom 层搭起来后，AI 的角色就变了：它不再给我”最标准答案”；它开始在我的约束下，给我”最匹配答案”。
这就是”你的 AI”和”一个 AI”之间的区别。
5. 一句我写入灵魂的话
到这里，我把自己的工作方法压成一句话：
思考要断网，做事要联网。
断网，不是拒绝信息，而是把最终判断权留在自己手里，尤其是 Axiom 这一层，绝不外包，也不可以随意修改。比如我会让 AI 助理去读文章、给清单，但它不可以直接改 Axiom 层；要新增，必须经过我确认。
联网，不是放弃主体性，而是把执行层尽可能交给网络化协作系统：Agent、工具、外部知识库。
前者决定你是谁，后者决定你跑多快。
6. 一个缩略实战样本（完整调度放到第二篇）
为了避免抽象，我给一个最小样本。
我蒸馏自己时，先做了来源权重分层：
| 优先级 | 来源 | 数量 | 处理方式 |
|---|---|---|---|
| 🔴 最高 | GitHub 日记 | 23 篇 | 最先处理，全量提取 Axiom 候选 |
| 🟡 高 | 2026-2025 文章 | 30 篇 | 第二批，全量提取 |
| 🟢 低 | 2025 年前文章 | 45 篇 | 最后处理，只提取跨时间稳定的风格/价值观 |
然后我把候选写成”约束句”，再做任务回测：
- 若不能改变下一次决策 → 降级；
- 若能连续在关键节点起作用 → 升级为核心公理。
所以 Axiom 不是”写出来的”，是”反复验证出来的”。
完整的并行拆分、分波调度、合并去重、频次加权，我会在第二篇找一个更大工作量的例子完整展开。
预告：后两篇写什么
这一篇讲的是”断网层”：怎么先把自己蒸馏清楚。
接下来两篇我会把”联网层”和”进化层”补齐：
- 第二篇：为什么我宁可拆成 24 个 AI 工人，也不让一个超强模型一把梭（拆分、调度、合并、频次加权）
- 第三篇：我如何蒸馏书籍《The Book of Elon》做知识外挂，以及它如何反向修正我的规则。