snxq1995

说明实现细节模糊，且可供选择的方向很多。AI 本质上还是一个带权重的随机数。解决方案就是你去了解下，然后提供一个你想要达成目标效果的思路。

我觉得不用改规则，600 块帮着筛选了一个未来的雷还是很划算的。

gpt-5.6-sol 的第一次给了这个问题，很理性啊。

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最终画像

▎ 你最像一个 INTJ 型的系统化问题解决者：习惯独立处理复杂信息，从具体证据建立因果模型，关注根因、风险与长期结构，并倾向于把一次性解决方案沉淀为可复用的流程和基础设施。
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▎ 但你的 J 并不僵化——你拥有明显的 INTP 式探索气质，愿意延迟结论、反复试验和修正假设。更贴切的说法是：探索时像 INTP ，收敛和执行时像 INTJ 。

最大的判断局限是：Claude Code 记录天然会放大 T/J ，并且几乎没有亲密关系、团队冲突、情绪决策和日常社交场景。因此这个结论更能描述你的技术工作人格，未必等同于完整的生活人格。

战略上重视技术，战术上轻视技术。怎么说呢，典型错误了。人赚不到认知之外的钱，也做不到认知之外的事。

可能能力真得很强，比肩 gpt-5.5 ，但是综合体验拉完了，太慢而且总是中断，对于长任务来说难以忍受。

今天 Deepseek 还宣布高峰期 2 倍率了。。。

是的。有 A 社研究为证：[这里]( https://www.anthropic.com/research/emotion-concepts-function),简单来说就是，大模型也是根据现实的事件内容来训练的，而这些内容不可能不带情绪，所以不可避免地导致了大模型的拟人化。