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AI 记忆导入与整合

触发时机

用户将 AI（如 ChatGPT、Claude、Gemini）根据提示词返回的回复粘贴过来，请求整合进科研数字分身。若用户使用多个 AI 工具，会依次粘贴多段回复。

重要：不要在流程开始时询问用户姓名或标识。直接从步骤一解析 AI 回复开始。

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步骤一：解析 AI 回复内容

读取用户粘贴的 AI 回复（可能包含多段，来自不同 AI），按以下方式解析：

1. 若用户粘贴了多段回复，按粘贴顺序依次解析，合并同字段信息（后粘贴的补充或覆盖先前的，冲突时标记）
2. 识别回复中涉及的模块（A 基础身份 / B 能力 / C 当前需求 / D 认知风格 / E 动机人格）
3. 对每条信息，记录 AI 标注的可信度标签及依据（若有）：
   • ✅ 有据可查（含 AI 提供的证据/原话摘录）
   • ⚠️ 印象模糊
   • ❌ 记忆不足
4. 读取当前用户的画像，对比每条 AI 信息与现有数据：
   • 画像为空白：该信息为新增内容
   • 画像已有数据：需标注冲突
   • 内容一致：可直接采纳

【机制一】❌ 记忆不足条目不丢弃：将所有被标记为 ❌、且对应画像字段仍为空的条目，记录进内部「待补充字段列表」，留待步骤五·5.2 发起追问。不得在此处跳过或忽略。

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步骤二：分类处理

有据可查且无冲突的条目：内部整合后直接写入，不向用户展示，写入时标注置信度（见步骤四规则）。

仅对以下类型向用户发起确认（优先选择题，必要时填空或问答并给回答样例）：

• ⚠️ 印象模糊 的条目
• 与画像已有数据存在冲突 的条目
• C 模块（当前需求） 的所有条目（无论可信度，因属高度个人化信息）

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步骤三：逐条确认（选择题优先，必要时填空/问答+样例）

对需要确认的条目，优先使用选择题；若选择题无法覆盖，再用填空或开放问答，并给出回答样例。

选择题格式（优先）

[字段名称]
AI 的回答：「[原文摘录]」（可信度：⚠️ 印象模糊 / 与画像冲突 / C模块）
[若为冲突：你之前填写的：「[画像中的原始数据]」]

→ 请选择：
  A. [选项一，如：基本符合，可以写入]
  B. [选项二，如：不太准确，我来补充]
  C. [选项三，如：跳过这条]

冲突情况的特殊处理（选择题）

⚠️ 此条信息与你之前填写的数据存在出入

AI 的回答：「[原文]」
你之前填写的：「[画像中的原始数据]」

→ 请问你希望如何处理？
  A. 保留我之前填写的内容（AI 记忆有误）
  B. 以 AI 的回答为准（AI 说得更准确）
  C. 两者都有参考价值，帮我合并（请说明如何合并，例：取 AI 的机构名 + 我之前的领域描述）
  D. 暂时跳过，我需要想一想

填空或开放问答（必要时，须附回答样例）

当选择题无法充分表达时，使用填空或问答，并给出回答样例：

[字段名称]
AI 的回答比较模糊：「[AI 原文]」

→ 请补充或修正（若无需修改可回复「保持原样」）：
  样例：我目前在 XX 大学读博，导师做计算神经科学方向。

💡 「当前需求」是画像中最个人化的维度，AI 的推断仅供参考。

[字段名称] AI 的回答：「[原文]」

→ 这条描述是否真实反映了你现在的状态？
  A. 是，可以写入
  B. 否，我来补充正确信息（例：我最近主要精力在写毕业论文，卡在实验数据整理）
  C. 跳过这条

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步骤四：写入画像

用户完成所有需确认条目的选择/补充后，执行写入：

1. 有据可查且无冲突的条目：已内部整合，直接写入
2. 用户确认通过的模糊/冲突/C 模块条目：写入
3. 在调用 write_profile 之前：若尚未确定用户姓名或标识，此时单独询问：「请提供您的姓名或标识，用于命名/保存科研数字分身」。用户提供后再执行写入。
4. 使用 write_profile 工具更新会话中的画像（Web 模式）或 StrReplace 更新 profiles/[姓名].md（Cursor 模式）

【机制三】来源标注规则（必须严格区分，不得混用）：

写入路径	字段标注
✅ 有据可查，静默写入（用户未审核）	（来源：AI记忆，置信度高，待审核）
⚠️ 模糊/冲突，用户确认通过	（来源：AI记忆，已用户确认）
C模块，用户确认通过	（来源：用户确认）
步骤五追问中用户填写	（来源：用户补充）

禁止将 ✅ 静默写入的条目标注为"已用户确认"。