AI输出总缺个人特质？我把"个人原则文档"做成了专属技能
在完成自己的原则文件之后，我又推进了一步：
我把整个访谈、追问、提炼和确认环节，整合成了一个Skill。
它不是用来测你属于什么性格，也不会把你包装成"坚韧、负责、长期主义"的模样。
它真正想达成的是：把你多年沉淀下来的隐性判断，整理成一份AI能反复调取的资料。
我为什么要做这件事？
因为我逐渐意识到，AI写得准确却不像你，根本原因往往不是提示词有问题，而是它完全不了解：
这些信息没落到纸面，AI每次都只能凭空猜测。
如果你直接对AI说："请帮我归纳一下我的价值观"，它大概率会给你一组标准答案：
看重家庭、坚守长期主义、客户为先、持续成长。
每句都挑不出毛病，可放在另一个人身上同样适用。
真正的原则，不是春风得意时说"我重视什么"，而是当两件都很重要的事摆在一起时，你究竟舍弃哪一个。
所以这套Skill不会止步于"你重视什么"。
它会一路追问下去：
当赚钱和长期信任对立，你先守住哪一头？
当自由和稳定现金流碰撞，你愿意付出什么代价？
当客户催得急，而资料明显残缺，你会不会先抛出结论？
等你给出回答，它还会继续追问反例：
你最近一次违背这条原则是在何时？为何破例？这次例外以后还会不会再现？
直到这时，一句"我重视客户信任"才可能被逼成一条能落地的原则：
当短期成交和长期信任发生冲突，绝不对未经核实的专业事项下结论。AI可以协助整理资料，但最终判断必须由我亲自确认。
这就是普通提示词和这套Skill的本质差异。
一个在帮你罗列漂亮话，一个在逼你讲清真实的取舍。
整个流程不会一口气把几十个问题全抛给你。
它会逐题询问，再根据你的回答继续深挖。
第一层叫"五观"：世界观、价值观、人生观、产品观和创业观。
第二层是反例：你口头相信的东西，在真实经历里是否站得住？
第三层是冲突：两件同等重要的事撞车时，你如何排序？
第四层是边界：哪些事可以退让，哪些红线绝对不能踩？
第五层才是提炼：把你的原话、AI的推断和你最终确认的原则分开留存。
这里最关键的一条铁律是：AI不能替你定义你是谁。
它可以根据你的回答给出推断，但必须标注这是AI的理解，再由你确认、修改或否定。
否则产出的不是原则文件，而只是AI替你撰写的理想人设。
做这套访谈，最难的并非问题数量，而是你愿不愿意说实话。
这里的"自诚"，就是对自己保持诚实。
不要每道题都答成"我重视长期、重视客户、重视家庭"。这些话当然无误，但它们可能只是你以为自己应该成为的样子。
真正有价值的，是那些不够体面、甚至彼此矛盾的答案。
比如，你一边说不追热点，一边又会因阅读量低而焦虑；一边强调长期信任重要，一边又盼望内容尽快带来客户；一边想把活儿交给AI，一边又不敢把关键判断交出去。
这些矛盾并不是缺点。
它们恰恰是Skill继续追问的入口。
你答得越光鲜，结果越正确；你答得越诚实，结果才越贴近真实的你。
访谈结束后，Skill不会只交给你一篇"你是一个什么样的人"。
它会把成果拆成多份不同用途的文件。
第一份：一页版摘要。
给人看。让合作伙伴、团队成员迅速了解你是谁、做什么、最核心的判断是什么。
第二份：AI通用基座。
给AI看。包括你的经历、五观、用户画像、表达习惯、产品方向和做事边界。
第三份：原则与边界。
说清遇到冲突时怎么排序、什么可以退让、什么不能越界。
第四份：决策盲区和惯性风险。
点出你最容易在哪些情形下重复犯错，而不是只罗列自己的长处。
第五份：重大决策检查表。
以后接不接一个客户、做不做一个产品、要不要追一个热点、要不要把某项工作交给AI，都可以先走一遍。
为了管理这些内容，我暂时把五类判断放进一个"五宫"目录，每一宫对应一种"观"。对外理解时，直接看作"五观"就行。
这是我这次原则文件的部分目录。重点不在文件多寡，而在于每份文件日后都能被AI调取。
这是一份真实输出的局部截图。原则文件不是替我下结论，而是把原话、AI推断和本人确认分别归档。
原则文件不是做完后就丢在文件夹里吃灰。
它至少能进入四个真实场景。
写内容时使用。
内容AI先读原则文件，才知道哪些观点像你，哪些标题虽有流量但不适合你。
做获客时使用。
获客AI先读你的客户边界，才不会为转化乱承诺，也不会把所有人都当作目标客户。
训练AI员工时使用。
不同岗位可以有不同资料，但共用同一份"我是谁、我相信什么、我怎么判断"。
做重大决策时使用。
AI可以帮你列出选项、风险和反例，再用决策检查表提醒你：这次决定有没有再次掉进自己的惯性盲区。
AI负责整理、提醒和追问。
最终判断，仍由人负责。
它不是每个人都必备。
最适合的是三类人：
对财税顾问、律师、咨询顾问、培训老师、教练和企业老板尤其有价值。
因为这些人的核心资产，不只是掌握多少知识，而是在复杂情形下能判断轻重缓急。
这些判断不落纸面，AI就无从学起。
我已经用它完成了自己的原则文件，也把访谈、追问、反例验证和文件生成整理成了初版流程。
但我暂时不急着把它包装成一个成熟产品。
眼下更重要的是找真实使用者跑几轮：哪些问题问得太虚，哪些地方追得还不够深，哪些输出真正会被后面的内容AI、获客AI和第二大脑调用。
只有这些都验证过，它才不只是一份看起来很完整的Skill，而是一套真正能交付结果的方法。
目前这套Skill还在内测。等我把体验流程、交付内容和使用边界跑稳定后，再正式开放。
我是利君，做了20年跨境财税。讲真实案例，也把AI用进财税工作的日常里。