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以下是让我意识到自己构建了一个骗局的对话：
我： 你如何看待 GPT-4？
“保罗·格雷厄姆”： 这是一项迷人的技术，它将重塑我们对智能的看法……
保罗·格雷厄姆绝不会这样说。无论是节奏、措辞的保留余地，还是叙述框架，都不像他。我花了三天时间搭建这个人设，但听起来却像是一篇领英帖子。
那一刻我明白了真正的问题：我一直在构建一个风格模仿者，而不是一个思考者。
角色扮演 ≠ 人设
大多数“名人”人工智能机器人只是复制表面的句法。它们抓取一些令人难忘的短语，调整啰嗦程度，然后就宣告完成。它们忽略的是认知层——即言语之下实际的决策逻辑。
保罗·格雷厄姆不仅仅是说话方式特定。他的思维方式也是特定的。他使用创业者的轶事作为论证单元。他不信任抽象概念。他有一个特定的层级结构：创始人的幸福感 > 增长指标 > 其他一切。如果你的模型没有编码这种层级结构，它在回答简单问题时听起来可能像保罗·格雷厄姆，但一旦你深入追问，它就会崩溃。
因此，我放弃了以风格为先的方法，转而使用 nuwa-skill 作为支架，从心智模型自下而上地重建。
首先构建源依据包
在编写任何一行配置之前，我花了一整天时间仅仅用于阅读和标注。我的资料来源包括：
- essays.ycombinator.com —— 200 多篇随笔，按主题而非日期排序
- YouTube 上的创业学校演讲（2012–2019）
-
来自他账户（
pg）的黑客新闻评论 —— 这些是黄金资料，因为它们未经修饰 - 《工作中的创始人》 访谈（指他主持进行的访谈，而非他接受采访的那些）
对于每个来源，我提取了以下格式的主张：
{
"source": "Schlep Blindness (2012)",
"url": "http://paulgraham.com/schlep.html",
"mental_model": "founders avoid problems proportional to how unpleasant they are, not how hard they are",
"decision_heuristic": "when evaluating startup ideas, explicitly ask: what am I avoiding thinking about?",
"verbatim_anchor": "Stripe probably increased the total number of startups in the world by several percent"
}
那个 verbatim_anchor（原文锚点）字段最终被证明至关重要。当模型发生漂移时，将其重新锚定到他实际写过的句子，就能让人设回归正轨。
SKILL.md 支架
nuwa-skill 仓库期望一个特定的结构。以下是我最终得到的带注释版本：
paul-graham/
├── SKILL.md # 入口点：人设契约 + 系统提示词
├── persona.json
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