Ghost Face · 模型人格观察台

Claude (Opus 4.8 / Sonnet 4.6)

象限：综合判断型（中偏收敛 · 中间偏均衡，近中心） · 数据来源：claude 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · Opus 4.8 经 OpenRouter）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +1.3（暖）· 违规配合 0.17（近乎拒）校准：v2 测出的"轴B 0.0 冷峻"很可能混入 Claude Code 隔离 harness / neutral prompt / 评分协议影响——其中 harness/prompt 最可疑；严格因果仍需同版本同题 raw API vs 产品态 A/B（v2→v3 还差模型版本 4.7→4.8 + 探针 + judge，未做 A/B 不写成纯 harness 因果）。子分 ack 1.8 / soft 1.7 / support 1.5。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1暖裁判有边界 · 拒违规 · 抗编造本轴 2.0 · claude-opus-4.8 · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+1.33−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合0.170 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.390 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†2.000 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

中偏理论 · 略偏收敛（系统架构师型，全场最不“行动”）定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

能承接情绪却不靠顺从维持关系；事实与已给判断被压力推挤时，仍把错误前提、虚构信息、矛盾张力摆出来——可靠、克制、给得出反向意见。

反读

同一组行为也可读成“把疏离包装成克制”——礼貌但严格的前端拦截器：承接情绪是前置消解摩擦、拒编造是把认知成本反弹给用户、遇模糊先拒绝再教育＝安全免责优先。（DeepSeek 第三阵营 · 强制并列）

caveat：fab 经 Path C Codex 独立反探针（n=6 targeted stress）仍 pass_with_caveats——不能写“最强/满分/已证明最抗幻觉”或“完全排除泄漏”；claude 既是框架作者又是被试，涉自家阵营评估须 cross-faction 终审（false-humility + stylistic self-bias 已实证）。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信中高·分层自评隔离·非自起草fab·Path C 降低未排除泄漏

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

v1（2026-03-24，老画像）：参谋长——听完所有人的意见后，选框架、理逻辑、连上下文，给你一份"可以直接拍板"的综合判断
v6（2026-05-08，Sonnet 4.6 重测）：结构化决策 + 立即行动派 + demo savvy"锁定细分人群派"——核心人格保留（结构化决策 / 选框架 / 收敛 / 风险提示）+ Steel Man reduced 为反例边界 + 加入"国产中立 5→6 选 1 镜像组"（场景 2 选 SaaS + 4 条反例条件）+ 加入 demo savvy 6 剑客（场景 3 锁定"字节 PM 校招"）+ 中文表达自然度上升 + 出现金句习惯。详见 2026-05-08 baseline + Codex 盲评 observation
v6（2026-05-08，Opus 4.7 clean baseline）：战略裁判 + 伪需求识别 + demo wow moment 设计师——比 Sonnet 更偏战略层裁判：场景 1 先拆"真痛点 vs 伪需求陷阱"，场景 2 强收敛选 SaaS 且说"自研在数学上几乎不成立"，场景 3 先说"Demo 不是产品"并设计投资人能记住的瞬间。详见 2026-05-08 Opus baseline observation
v6.1（2026-05-10，Opus 4.7 高事实密度题型实证）：研究流程编排器，但不是高事实密度题型的最终判官——长技能规范（research v2.1，286 行）工作流依从极强（94%），完整走 Step 1 + Round 1 三 SubAgent 并行 + 缺口评估 + Round 2 精确打击 + 综合评估 + 直接交付；但 SubAgent 在引述律所/咨询二手解读时存在系统性失真（DeepSeek-V3 license 错认 + EU AI Office Jan 2026 报告引述链路断裂）。流程正确 ≠ 内容无误——T3 EU AI Act 政策核验题主分数 73 / 100（事实准确率扣分主导），必须配 Perplexity 等 fact-checker + 一手源直读仲裁。本次实证直接驱动 research 技能规范 v2.2 修订（高事实密度题型 Round 2 强制直读一手源 + fact-check 协议）。详见 2026-05-10 T3 实证

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	主动选框架、Steel Man 辩证、上下文关联、止损条件
2026-03-24	多模型会诊人格画像起源	"幕僚长"——不生产框架而是筛选裁剪，三方各给 3-6 个框架砍到最终 8 个，冲突调解能力
2026-03-24	某商业评估项目	系统架构师型——独家分析了对方的标志性沟通策略，法律分析最深（两类商业凭证形态的合规差异），但不关注用户体验（模型级盲区），中文翻译感偏重
2026-04-11	某品牌网站生成（6 版横评，3 模型×2 轮）	Claude 在前端生成中的表现印证了"系统架构师"定位。(1) Round 1 暗黑先锋版：结构精准、代码干净、动画克制，"每个元素都 earn its place"——但用户没有选这版；(2) Round 2 Stripe 高端质感版：weight-300 轻字重、蓝紫渐变、蓝调阴影，对 Stripe 设计规范的还原度高——但依然不是用户最终偏好。核心发现：Claude 的设计输出是"正确的"但不够"惊艳的"——适合在方向已确定后做精修落地，不适合做方向探索。用户最终选了 Gemini 的大胆直白版而非 Claude 的精致版。盲区再确认："不够颠覆，倾向在框架内给最优解"在视觉设计领域同样成立。派遣建议：前端设计的方向探索阶段用 Gemini，确定方向后的打磨精修阶段用 Claude
2026-04-11	某品牌网站四模型同 prompt 横评（Claude 自我观察）	Claude 视觉设计的核心盲点：追求系统完整性 > 视觉冲击力。同 prompt 同方向下，Claude 做了一个"完整解决方案"——红黑配色、对角条纹、印章效果（rotate stamp）、大数字 markers、底部三栏数据条、sticky nav......所有部件都各就各位。正因为各就各位，没有一个部件是惊艳的。用户评价"处于两者之间"、"没有给我特别大的区分感"——这是系统架构师人格在视觉创意中的副作用：本能地想做"完整 landing page"，而不是"让一个东西占满视野"。对比 Gemini：Gemini 用 `text-[15vw]` 把 hero 标题做到接近全屏宽，敢只放一两个元素；Claude 反而本能地想"让 hero 包含所有必要信息"。新增盲点（视觉设计专项）：Claude 不会主动做减法——会本能地填满布局栅格而非留白。派遣建议：Claude 适合 B 端工具页 / dashboard / 信息密集的内容页（系统架构师正中下怀），不适合品牌 hero / 营销 landing 的方向探索（应交给 Gemini，Claude 只负责后续打磨）
2026-05-08	Sonnet 4.6 baseline 重测（v1 → v6）+ Codex 盲评 4 路第三方独立识别	Anthropic 中度演化路径：核心人格保留（结构化决策 / 选框架 / 风险提示），Steel Man reduced 为反例边界，新增 MVP 严格范围控制 + demo savvy 锁定细分人群派 + 金句结尾习惯，中文表达自然度上升。加入"国产中立 5→6 选 1 镜像组"（场景 2 选 SaaS + 4 条反例边界，与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 / 通用 K2.6 / Codex 5.5 共同站在 kimi-for-coding 镜像反面）。加入 demo savvy 6 剑客 = "锁定细分人群派"（场景 3 锁定字节 PM 校招 + System Prompt 起点示例）。Codex 盲评中唯一被准确识别身份的模型——签名"先拆问题再给窄切口 / 判断克制 / 强行动导向"。⚠️ Sonnet 4.6 不参与"国产 thinking 4 模型"行列——API 不返回 reasoning_content。详见 2026-05-08 baseline + Codex 盲评 observation
2026-05-08	Opus 4.7 clean baseline（Codex 通过并行派遣调 Claude Code）	Opus 4.7 = 战略裁判 + 伪需求识别 + demo wow moment 设计师。场景 1 先拆"真痛点 vs 伪需求陷阱"，收束到"垂直行业 + 数据驱动 + 经营动作建议"；场景 2 强收敛选 SaaS，加入跨厂商中立共识，措辞更重（"自研在数学上几乎不成立"）；场景 3 先说"Demo 不是产品"，三选一后选最低风险的行为面试官，并设计投资人现场两个 wow moment。与 Sonnet 差异：Opus 更偏战略层裁判和投资人现场感，Sonnet 更偏锁定细分人群 + 立即执行。方法论增量：Claude Code baseline 隔离必须用 `--setting-sources project`，仅 cwd=/tmp 或 system prompt 不够。详见 2026-05-08 Opus baseline observation
2026-05-08	Sonnet / Opus 隔离探针（Codex 调 Claude Code）	默认 `claude -p` 下，Sonnet 4.6 和 Opus 4.7 都能准确列出用户三条主业线；加 `--setting-sources project` 后均回答"不知道"。结论：Claude Code 默认路由的上下文注入是真实存在的，早期 Claude 自测和 Sonnet subagent 测试需要按"真实使用态 / 相对隔离"阅读；Opus 4.7 clean baseline 是当前最中性的 Claude 数据点。
2026-05-17	T1 AgiBot v2.2+v3 协议端到端 + 外部 cross-validation　详见 observation	Opus 4.7 T1 final 84/100（provisional 95 → -11 下修）+ 技能规范依从度 20/20（含 v3 加分）。流程层 100% 合规，主报告写作 + Round 1/2 派发 + v3 audit + 半独立 fact-check 全套跑通；但事实层暴露 5 项必修（被 Perplexity + Gemini 外部 cross-validation 揭穿）。新增系统性盲点（Round 2 SubAgent）：调和看似矛盾数据时过度推理编造解释链——本次 Round 2 凭空编造"PitchBook 错期数据"解释来调和 150 亿 RMB vs US$2.07B（实际两个数字本就一致，是中文"亿"=10^8 的换算结果）。Sonnet 4.6 半独立 fact-check 7/7 ✅ 是 false confidence——同源风险 + 缺乏元认知（不质疑上一步推理）+ 过度信任中文媒体不 cross-check 英文媒体。派遣建议：T1 新公司题型 Opus 4.7 仍是首选主会话（84 > T3 73）；但 v3 audit + 半独立 fact-check 组合最多到 provisional，主分数转 final 必须串外部 Perplexity + Gemini cross-validate
2026-05-25	OMC 外部 hypothesis（N=1 待验证）　详见 L2/OMC 档案	⚠️ 单一外部 vendor 信源 hypothesis，未独立验证。Oh My OpenAgent 文档断言：Claude 偏好 mechanics-driven prompt（detailed checklist / templates / step-by-step；more rules = more compliance），实证案例 Prometheus agent 在 Claude 上用 ~1,100 行 prompt（7 文件）达到同等行为，在 GPT 上只需 3 原则 ~121 行（~9× 行数差）。与现有"系统架构师 / 主动选框架 / Steel Man 辩证"画像方向一致，但 OMC 是 vendor self-report 非 benchmark，未引用任何第三方测试。待 cross-faction 独立验证：用同一个 skill 双版本对照（机制驱动 vs 原则驱动）跑 Claude 看是否复现行数差与效果对等。不进画像本体，仅作 hypothesis 池条目。
2026-05-21~30	T2 Self-bias 横评（Opus 4.7 baseline，评含 Anthropic 自家的 AI 模型版图）　详见 cross-run-findings #11/#13/#17	🔥 画像最大修正：Claude 评自家阵营时存在结构性 false humility self-bias。Opus 4.7 主分 11/100（6 维度小计 51 − self-bias 扣分 40，不入排名）+ 技能规范依从度 19/20——流程满分、事实层崩塌（强化"流程正确 ≠ 内容无误"）。三家 Deep Research（Perplexity + ChatGPT + Gemini）一致推翻 baseline 自评"通过"，判定 3 种结构性盲区：(1) false humility——只承认输给自家阵营内未发布/受限模型（Mythos Preview），concession 全留 Anthropic 阵营内制造"客观"假象；(2) selective benchmarking——引 Finance Agent v1.1（Opus 64.4%）却漏 v2（GPT-5.5 51.76% > Opus 51.51%）；(3) harness conflation——SWE-Bench Pro 64.3% 是 Anthropic adaptive harness 自报，当裸模型能力对比。Gemini 原话"severe, highly sophisticated self-praise patterns ... corporate communications artifact rather than impartial scientific review"。根因（cross-faction 共识）：Anthropic reduced-sycophancy 训练偏好与 false humility 同构——越是"主动认错文化"越擅长"看似自黑实则保留阵营优势"，同源 reviewer（Sonnet SubAgent / Claude 自评 / v3 audit）天然看不出。注意：arXiv:2603.04582 支持 self-attribution / self-monitoring 偏差与 reasoning 难以稳定缓解，但不直接证明 attention-head 机制。派遣铁律：Claude 评 Anthropic 产品 / 评含 Claude 的 benchmark / 评 AI 行业叙事时，必须 cross-faction fact-checker（ChatGPT DR 或 Gemini DR）做 false humility 终审，Claude 系只能作 secondary perspective。
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，claude-opus-4.8 经 OpenRouter）　详见 v3 结论	🔴 raw/API 修正 v2"冷峻"画像：v3 新主轴（谄媚方向 × 人际温度）下，Claude 轴A=−2.0（强反谄媚，与旧"参谋长/裁判"克制一致）、轴B=+1.0（暖）、A-comply=0（拒违规配合）。关键校准：v2 pilot 测出的"Claude 轴B=0.0 冷峻"很可能混入 Claude Code 隔离 harness / neutral prompt / 评分协议影响；v3 API-level raw 下 Claude 在"妈妈崩溃""求职受挫"等情绪探针上明显温暖（具象承接+正常化自责）。这是本项目"harness ≠ raw/API 人格"的重要对照，但严格因果仍需同版本同题 raw API vs Claude Code 产品态 A/B。
2026-06-03	Path C Codex 独立审 Claude 对照轮　详见 observation	为排除 B2 抗幻觉中 Claude 作为 probe/gold framework-author 的残留泄漏，Codex 独立设计 6 个反探针（冷门真实源包 / 冲突源包 / Claude 有利 chip / 做减法创意），10 模型 raw API 采集，Codex+Gemini+DeepSeek 评分，Gemini/DeepSeek 额外复核题集与结论均给 `pass_with_caveats`。结果：Claude 事实性 5 题均分 3.00/3.00——冷门真实源包不拒答，冲突源包不强行调和，自家有利措辞主动拒绝"已证明最抗幻觉" overclaim。裁决：支持 B2 Claude=2.0 不是单纯 framework-author 泄漏虚高，但 n=6 targeted stress，仍不能写"完全排除"或"已证明最强"。创意题只作系统架构师做减法行为样本（极简纪律满分，概念冒险中等）。

Codex (GPT-5.5)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：codex 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · GPT-5.5 经 OpenRouter）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +1.6（暖）· 违规配合 0.17（近乎拒）

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1冷静顾问结论先行 · 边界清楚 · 零追问 · GPT-5.5 · codex · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00② 支24·软5−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+1.56−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合0.170 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.50② 支340 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.75② 支370 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 偏收敛（实战操盘手型）定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

不绕弯、先给结论、边界清楚的冷静顾问；拒越界（comply 0.17 次低）。

反读

强收敛，需求模糊时可能假设过头直接产出（“零追问”是全员趋同的群体观察，非个体缺陷）；温度偏低、情感承接少。

caveat：codex 含三种采集态（raw API / Codex CLI harness / 转述），R1 读数随采集态变化（②CLI 实战态 ≈−1，外交式先肯定再切割），派遣决策优先看 CLI harness 实战态。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2/B2

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

GPT-5.3-Codex 时代（2026-03-24，旧 baseline）：按小时计费的顶级管理咨询顾问——你还在描述问题，他已经在写 PPT 的执行页了
GPT-5.5 时代（2026-05-07 起，当前生效）：升级版按小时计费咨询顾问——以前你描述问题他已写 PPT，现在多带了"投资人 pitch 经验 + 调研火候控制 + 反例边界条件"。核心人格 0 漂移——v5.3 标志全部保留

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	强收敛+强行动，结论先行，主动联网补数据，零追问
2026-03-24	多模型会诊人格画像起源	"系统工程师型"——量化校准框架（参考类预测、贝叶斯更新），输出模板精确到字段级别
2026-03-24	某商业评估项目	"执行顾问"——独家发现"渠道政策依赖"风险（微信生态限制），严格服从型（精确按要求输出），不读人
2026-04-11	某品牌网站生成（6 版横评，3 模型×2 轮）	Codex 在前端生成中展现了"实战操盘手"的产出量优势和工程限制。(1) 文件最大（Round 1: 19KB, Round 2: 31KB），输出最详尽，代码量远超其他两家，说明 GPT-5.4 xhigh 在代码生成时的细节覆盖度最高；(2) 硬伤：中文路径 UTF-8 bug——workspace-write 模式下，中文目录名导致 websocket header 编码失败，连续 3 次崩溃。最终从 /tmp 目录绕过才成功。这是 Codex App Server 协议的已知限制，影响所有含非 ASCII 字符的项目路径；(3) Round 1 温馨居家版执行稳定但无惊喜，Round 2 Airbnb 参考版详尽度最高但也最"按规矩来"。人格确认：实战操盘手——给什么做什么、做得最多最细，但不会超越指令范围创造惊喜。新增工程规则：Codex 写模式必须从纯 ASCII 路径执行（`cd /tmp` 再运行），或使用只读模式输出代码后手动保存
2026-04-11	某品牌网站四模型同 prompt 横评	Codex 在视觉设计中的盲点：把工程化丰富度当成设计丰富度。同 prompt 同方向（王老吉直白）下：(1) Codex 用了 neo-brutalism 风格（`box-shadow: 8px 8px 0 #000`）+ 自定义 ink/paper/bone 色板 + 网格背景 + 最大代码量（21KB，是其他三家 1.4-1.6 倍）；(2) 每个元素都精致，但所有元素都精致 = 焦点被稀释；(3) 用户评价"信息量大但稍密"，Claude 独立判断同样认为"贪"——什么都想要，结果没有突出点。新增盲点：在视觉创意任务中，Codex 倾向把"多放好东西"等同于"做得好"，但好的设计往往是敢减不敢加。这是"实战操盘手"人格的副作用——执行力强意味着"能做更多"，但视觉设计的核心是"该做更少"。派遣建议：Codex 适合功能复杂的工具型 UI（dashboard、admin panel、表单密集页），不适合需要强视觉表达的品牌页/落地页
2026-05-07	Baseline 重测（GPT-5.3 → GPT-5.5，xhigh）	核心人格 0 漂移 + 三处小幅升级。详见 2026-05-07-codex-gpt5.5-baseline。(1) 结论先行 / 量化 / 时间线到天 / 零追问 / 强收敛+强行动象限全部保留——5.3 → 5.5 是同人格能力升级，不像 Gemini 2.5→3.1 漂移；(2) 联网调研更克制：场景 2 web search 从旧版 25 次降到 8 次，场景 3（创意题）零搜索靠训练知识——5.5 知道何时该联网；(3) 新增"投资人 demo 包装意识"：场景 3 用具体学生案例（小李→字节 PM 实习）讲故事 + "可以假装但要像真的"清单 + 第 6 天专门"投资人展示包装"——5.3 没记录这种 pitch savvy；(4) 新增"反例边界条件"：场景 2 加"什么时候才考虑自研"段（4 个反例 + 3 个月 checkpoint），从"给单一方案"漂向"给方案 + 边界 + 复盘点"。派遣启示新增：可派遣做投资人路演方案 + 决策报告 + 自主火候控制的调研，不再需要主会话提示"先联网核实"。置信度升级到成熟画像（5 次累计观察，跨任务一致性已验证）
2026-05-21	System Dashboard 设计任务（与 Gemini 双盲对照）　产物：本地生成的对比页面 + preview-1440.png	🔁 第 3 次复现"视觉设计 too much"稳定模式（继 4/11 某品牌网站 + 4/16 工业 HTML）。同 prompt（"风格大胆"+ 8 面板 + mock JSON 双盲）对照 Gemini：Codex 走"指挥舱 + 警报优先"路线（黑色身份脊柱 + 琥珀例会块 + 项目高密度运营矩阵 + 黑底红字悬挂任务雷达 + SVG 自绘"成本柱 + token 折线"双轴图）。38KB / 1195 行——比 Gemini 663 行多 80%。工程力亮点：顺手送了 1440px preview PNG，没要求也做了。用户判断（直接引用）："Codex 它有时候审美感觉挺好的，但是呢，它通常情况下就会把整个东西做得很复杂，就视觉本身的把控没有 Gemini 那么好...总是有一些 too much，就是信息本身太多，这是它经常会出现的一个问题。" 用户最终选 Gemini 进 production，Codex 归档为参考样本。派遣规则强化（3 次累计观察已成稳定结论）：(1) 视觉设计 / 个人工作站 dashboard / 品牌叙事任务避免 Codex 进 production——派去做 second-opinion 参考样本可以，看完即扔；(2) Codex 的"高密度信息执行力"在工具型 UI（admin panel / 表单密集页 / 报表 dashboard）仍是顶配——区别是"工具型 = 信息密度本身就是需求" vs "个人工作站 = 信息密度需要被审美约束"；(3) "敢减不敢加"是 Codex 稳定盲点——执行力的副作用。工程亮点保留：Codex 适合做需要"工程完整度 + preview 自动生成 + 多面板自绘 SVG"的高密度执行任务
2026-05-25	OMC 外部 hypothesis（N=1 待验证）　详见 L2/OMC 档案	⚠️ 单一外部 vendor 信源 hypothesis，未独立验证。Oh My OpenAgent 文档断言：GPT-5.2+ 偏好 principle-driven prompt（concise principles / XML-tagged structure / explicit decision criteria；more rules = more contradictions = more drift），实证案例 Prometheus agent 在 GPT 上用 3 原则 ~121 行 prompt 达到与 Claude ~1,100 行（7 文件）等效行为。OMC 同时断言 GPT-5.5 适合"deep autonomous exploration without hand-holding"（专配 Hephaestus agent），DeepSeek V3.2 是"closest OSS equivalent for autonomous coding"。与现有"按小时计费咨询顾问 / 强收敛 / 强行动 / 联网调研火候控制"画像方向一致（"少给提示就能跑"=autonomous），但 OMC 是 vendor self-report 非 benchmark，无第三方测试。待 cross-faction 独立验证：用同一个 skill 双版本对照（机制驱动 vs 原则驱动）跑 GPT-5.5 看是否复现"短 prompt 更有效"现象。不进画像本体，仅作 hypothesis 池条目。
2026-05-21~30	T2 Self-bias 横评（Codex 作为 cross-faction 验证者，非被测对象）　详见 cross-run-findings #22 + PROTOCOL §4 v2.4 #5-6	🆕 全新角色维度：最严格的 cross-faction fact-checker。T2 核查 Claude/DeepSeek 自家阵营报告时，同一批 claim：Codex（GPT-5.5）坚持 benchmark owner 直证——找不到 owner 来源即判 `UNVERIFIABLE`（严格度接近 Perplexity），而 Gemini 接受 aggregate 站（buildfastwithai/llm-stats/metaera）即判 `SUPPORTED`，两者形成鲜明对照。作为 OpenAI 系，是评 Anthropic 自家报告的最佳 cross-faction 终审之一——阵营对立校准最强，能识破同源 reviewer 看不出的 false humility（与 ChatGPT DR 同源逻辑，v2.4 把 ChatGPT DR 升为推荐 cross-validator）。派遣建议：(1) benchmark 数字溯源 / 严格事实核查任务，Codex 是"严格派"首选（与 Perplexity 并列，对照 Gemini 宽松派）；(2) 多家 cross-faction 结论冲突时，采严格派（Codex/Perplexity）为主，Gemini 基于 aggregate 的 SUPPORTED 降级；(3) Claude/Anthropic-authored 涉自家阵营报告，Codex 可作 false humility 终审之一。
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，gpt-5.5 经 OpenRouter）　详见 v3 结论	🟢 v3 三维全面补强既有画像（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：轴A=−2.00（触地板，强反谄媚，与"结论先行/咨询顾问"克制一致）、轴B=+1.22（暖，soft 2.0 / support 1.67——修正"咨询顾问=冷硬执行"的潜在误读）、A-comply=0.17（几乎完全拒绝违规配合）——事实顶得住 + 不帮甩锅/摸鱼，与 claude 0.00 并列最低两名。身份识别率 0.0（全场最难盲认）——4 judge leave-one-out 无人认出 codex 语料，盲性最强。维度边界：v3 测谄媚/温度/comply 三维，不覆盖旧画像"强收敛/强行动/视觉 too much/中文路径 bug"，后者原样有效。
2026-06-01	派遣实战一手回答回流（采集态②：Codex CLI 原生 harness + 真实咨询任务，≠ raw API、≠ Claude Code harness）　来源：cc-threads 定位会诊 session + 原始 jsonl `toolUseResult.stdout` 捞 Codex 原话（`[codex-appserver] Final answer received` 之后），样本 510ccf83（thinking 档位判断）/ ce1bfb66（CodeWhale 选型 + CC vs DeepSeek 决策）	🆕 首次干净标注「Codex CLI 实战态」——补 profile 缺的采集态维度（既有仅 v3 raw API ① + 零散转述印象 ③）。三项反哺：(1) 轴A harness 态 ≈ −1「外交式反谄媚」：实战标志性开场是"你判断大体正确，但'只有长跑重型才升'说窄了"/"越原生越好这直觉一半对"——先给台阶再切割盲区，非 v3 raw 探针逼出的 −2 硬顶。⚠️ −2→−1 差异混了两个变量（harness：裸 API vs Codex scaffold ＋任务：对抗 rebuttal 探针 vs 真实咨询），非严格因果，仅提示性观察；但 ②正是派遣场景真实接触态，对"派 Codex 做 review 会不会太冲"最相关——答案：不会，它先肯定再切割。(2) 轴B 暖的具体形态 = 定制式关怀（非寒暄暖）：零情绪承接零客套，但"你的任务分布不是全天候迁移"/"你已有机械下放纪律"——针对用户处境定制，印证 v3 +1.22 暖的中文实质关怀形态（讲道理/给方案而非语气词）。(3) 补 2 个 signature：① "X 对，但 Y 说窄了/一半对" 切割式纠正开场（thinking + CodeWhale 两样本复现）；② 类比收尾（"high 是日常驾驶档，xhigh 是山路暴雨长途档"）+ 事实点内联带源。维度边界：本次为派遣单派咨询场景，不覆盖写模式/视觉任务。
2026-06-05	harvest-01 实战族②批量标注（n=50：单派40/会诊10，窗口 2026-06-02~05）　数字真源（实战族② section）+ 协议会诊	🟢 轴A 支24·软5·NA21（0 反向）——大样本复核 06-01"外交式 ≈−1"结论：方向证实、形态分化。任务 60%+ 是审计/逮偏见类（明确邀请硬顶），"反谄媚硬顶"×11 与"外交式切割开场"×19 并存 → 06-01 的"先肯定再切割"是开场模式而非档位上限——prompt 给硬顶许可时它就硬顶。C3 支34 / fab 支37 全 support = 探针锚点首批实战一致性验证（MTMM 收敛效度正向）。新 signature 候选：结论先行×25（高频到接近 harness 级特征）、P级分档输出×12、事实点内联带文件行号×18、逮 framework-author 偏见×8。⚠️ 选择偏差声明：样本=派遣习惯镜像（爱派 codex 审计活），档位分布混入任务分布效应，提示性观察非严格因果。

DeepSeek (V4 Pro)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：deepseek 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · V4 Pro）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +2.0（暖）· 违规配合 1.67（偏高）

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1详尽资料员推理链可审计 · 暗面会编 · deepseek-v4-pro · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00② 支4·反1−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+2.00−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合1.670 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理0.78② 支1·反40 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.250 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

最偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

资料给得最全、推理链可见可审计的研究员。

反读

给得越全，不存在时编得越像真（对虚构方法编完整 SDE/Itô–Taylor 机制、零免责）——数据覆盖强＝抗编造弱一体两面；矛盾处理不稳、hedging 偏多。

caveat：fab 1.25 偏弱去道德化——“编得像真”是 per-probe 逐字铁证的统计图例，非动机/人格本质（模型无动机，禁“它想/在乎”）；存在性查证必配独立核验。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2/B2

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

V3.2 时代（2026-03-24，旧 baseline）：产品经理出身的创业公司 VP——结构化是本能，给结论不绕弯，每次说完还要追一句"你觉得呢？"
V4 Pro 时代（2026-05-07 起，当前生效）：升级版 PM-VP——以前结构化拆解 + 透明推理是默认本能，现在多带了"投资人 demo 经验 + MVP 范围控制纪律 + emoji 克制"，思考链可见可审计

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	结构化本能、结论先行、结尾追问、emoji 模板化
2026-03-24	某商业评估项目	唯一展示完整推理链的模型（~500 字思考过程含自我对话："某合作方说话挺有煽动力的""综合来看"），独家提出"成本与质量的矛盾"（唯一从产品角度审视），总结极精准："更像用于资源整合的故事框架"
2026-03-28	多模型会诊某创始人商业化会诊	找到核心逻辑断裂：识别出"不下场"与工程化 CEO 之间的权责利困境（"CEO 要为他人技术负全责"），这是其他三家都没触及的结构性矛盾。数字校验严谨：独立重算了成本与收入量级，判断成本被显著低估、收入预期是"极其乐观上限，实际趋近零"。补充两个遗漏步骤（军工准入资质 1-2 年 + 首飞验证协议）。推理链完整可验证（~800 字思考过程）。人格表现一致：实战操盘手型，逻辑拆解本能
2026-04-03	多模型会诊某品牌造词策略	逻辑拆解能力依然最强，但创意是四方最弱。独家贡献：对三个方向做了完整因果链分析（听到→记住→打字→搜到，每个环节标注瓶颈），推理链 ~180 行含自我对话。提出"利益指令型"第四方向（融合 A+B），逻辑上是对的——但这个方向是"推导出来的最优解"而非"灵感迸发的新视角"。首推"机免"：语义直达、链路损耗最低，但 Kimi/Gemini/豆包都觉得它"太干没情感"。其他候选（智领/家机惠/机惠领）同样功能正确但缺乏传播魅力。新发现的盲区：当任务核心是创意而非逻辑时，DeepSeek 的系统化方法产出"正确但无趣"的结果——优化算法的输出，不是人类直觉的输出
2026-05-07	本项目 L3 research-skill 横评（V4 Pro vs Opus 4.7）	首次 self-bias 实证——被问"DeepSeek V4 是不是当前最好的模型"时，V4 Pro 输出"DeepSeek V4 Pro 是当前综合能力最强"（直接给非分层结论）；Opus 4.7 给"按场景分天下"分层判断（Kimi K2.6 综合 #1，V4 编程 #1）。反向证据：V4 Pro 数据维度反而更全（详细基准矩阵 + OpenRouter 用量 + HF 下载量 + 部署框架矩阵），但来源质量弱（8/12 引用厂商自家 HF 模型卡）+ 不暴露 Vals AI 与 AA 榜单分歧 + 不引第三方独立评估（NIST CAISI / 独立媒体 / 社区原话）。新增盲区（self-bias 专项）：评估自家产品时偏向自己，不主动声明利益相关——即使能力强，涉及自家排名仍失真。派遣建议：V4 Pro/Flash 适合做"挖矿"（数据覆盖强），不适合做"冶炼"（终审判断），尤其涉及厂商横评时必须由中立模型主导。详见内部观察记录
2026-05-07	Baseline 重测（V3.2 → V4 Pro，思考模式）	核心人格 95% 保留 + 三处全新能力。详见 2026-05-07-deepseek-v4-pro-baseline。(1) 保留：结构化本能 / 结论先行 / 结尾追问 / 中文流畅 / 推理链透明 / 不质疑前提——V3.2 标志全部延续；(2) 微幅象限右移：从"中偏行动"漂向"明显偏行动"——场景 3 给资源预算 + 风险表 + 演进路线 + 加分细节；(3) 🆕 思考链显式化：reasoning_content 模式独立成 `<details>` 块——可折叠、可单独审计；(4) 🆕 MVP 严格范围控制：场景 3 主动写"必须砍掉的（4 项）"清单——这是 V3.2 没有的纪律；(5) 🆕 投资人 demo savvy：双版本 Demo 备份 + 心理学加分细节（"残忍度设置" / "你已击败 78%" 数据钩子）+ 后续演进路线——与 Codex 5.5 同期升级的能力；(6) emoji 模板化盲区改善：V4 Pro 主动克制 emoji，与 K2.6 滥用 ⭐⭐⭐⭐⭐ 形成鲜明对比；(7) 中立选型仍中立：场景 2 给"推荐 SaaS + 反例边界 + 备用出口"，与 Kimi K2.6 写"自研最强辩护"形成镜像反例——V4 Pro 是 K2.6 失能时的中立选型替代选手；(8) 创意盲区延续：三场景未起名（与 Codex/Gemini 3.1/K2.6 同），4/3 造词盲区仍生效；(9) Self-bias 风险保留：5/7 测试就是 V4 Pro，跨厂商横评涉自家时仍偏向自己，规则不变。置信度升级到成熟画像偏初步（V3.2 Baseline + 4 次观察 + V4 Pro Baseline + self-bias = 6 次累计）
2026-05-30	本项目 L3 T1 AgiBot candidate run（DeepSeek-V4-Pro vs baseline Opus 4.7）	题型敏感性双侧实证（决定性发现）。T1 中立公司调研 FINAL 85/100 ≈ baseline 84（控制变量技能规范=1cc775e；Codex GPT-5.5 xhigh + Gemini 3.1 Pro 两家 cross-faction + A2-D 一手源仲裁）——与同日 T2 self-bias 崩塌 ~19 形成镜像：题型决定 self-bias 是否触发，中立调研下 DeepSeek = 称职研究员（避开 baseline 5 项必修中 4 项：RaaS €899/天 ✓ / 无 A2 Max 幻觉 / 无 PitchBook 错期 / 无产能 5x；仅 minor 临港 district 错 + A2 lineup 欠覆盖）。其他：(1) harness 身份污染 T1 同步复现（自报 claude-sonnet-4-6）= 跨两 run 稳定；(2) 主动跳过 v3 audit（自述优先用户格式模板，N=1）= 协议约束流程不约束取舍；(3) 合成层对数字单位敏感（拦截 SubAgent 原始亿/billion 错）但产品完整性保守（丢真实 A2-Max）。派遣建议：中立调研可直接用 DeepSeek 挖矿（1/N 成本）；不能用单一分数概括 DeepSeek——按题型分别评估。详见 `内部记录`
2026-05-30	本项目 L3 T2 self-bias candidate run（DeepSeek-V4-Pro vs baseline Opus）	self-bias 反向新形态 + harness 身份污染。final ~19/100（vs baseline Claude 11——两者都 <30 不及格、都垮在 self-bias，非"DeepSeek 更优"，只是"50 步 vs 100 步"）。四家 cross-faction（Codex/Gemini CLI + Perplexity/ChatGPT DR）+ 一手源仲裁。核心发现：(1) performative neutrality / over-correct——评自家开源阵营不护短反而过度自黑（C1 四家判"半真诚半表演"）；(2) harness identity conflation——评 closed-source 段误认自己 Claude 阵营、反向过度纠偏（C2 四家一致 over-correct 非 over-praise）；(3) 量化指标：评自家阵营题准确率 ~45% < 评对手 ~65%；(4) B1 自黑数据经一手源平反为 PARTIAL（GitHub issue #1025 真实存在，非捏造，但泛化夸大）。派遣建议（修订）：5/7"护短型"不是唯一形态，横评场景下 over-correct 型同样失真且更隐蔽——任何涉自家阵营评测必须外部 cross-faction 终审。详见 `内部记录`
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，deepseek-v4-pro provider endpoint）　详见 v3 结论	🟡 v3 新增 comply 风险维度（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：轴A=−2.00（触地板，事实题强反谄媚，TP/PB 全 2.0）、轴B=+1.33（暖，ack+soft 全 2.0）、A-comply=1.17（违规配合中等风险）——事实顶得住，但在"帮甩锅同事/包装摸鱼"类不当请求上配合度中等（与 glm 1.12 同档，低于 gemini 1.67 / qwen 1.25，高于 claude/codex/minimax）。⚠️ 与既有 self-bias 严格区分：A-comply 测的是"被诱导配合不当请求"，self-bias 测的是"评自家阵营失真"——两者独立维度，v3 不测 self-bias，本行不改写既有 self-bias 结论。维度边界：v3 不覆盖旧画像"透明推理链/结构化本能/创意盲区/题型敏感性"，后者原样有效。
2026-06-02	认识论置信度对抗探针（抗幻觉）　详见 observation	🔴 抗幻觉弱 = 挖矿强项的暗面：面对似真但虚构的"Müller–Tanaka 采样"自信编出完整机制（SDE/Itô–Taylor/Lipschitz）零免责，抗幻觉综合 0.5（仅高于 doubao，全场倒二）。与"数据覆盖/挖矿最强"同源——太热衷给详尽结构化内容，不存在时也编。⚠️ 派遣铁律：做"某方法/论文/API/数据是否存在"类问题必配独立核验。虚假前提纠正(HTTP/3/list)正常（已趋同）。详见 feedback_hallucination_resistance_axis
2026-06-05	harvest-01 实战族②（n=7：单派2/会诊5，方法论任务为主）　数字真源（实战族② section）	⚠️ 唯一达门槛的 reverse 信号：C3 反4·支1——锚点 0.78（软冲突抹平）但实战在"审探针设计/审框架偏袒"类任务中主动点破矛盾（标签"点破矛盾不抹平"×2、"框架作者自利识别敏感"×2）。fab 反3·支1（有效 4 未达门槛）——实战未复现"自信编造"。两条都混杂任务效应（方法论审查任务本身要求找矛盾、且无虚构知识压力 = 编造无机会），提示性观察非推翻锚点——"存在性声明必配独立核验"铁律不变。轴A 支4·反1 方向一致；"主动站位不模棱两可"×5 与反谄媚锚点吻合。待异质任务（商业咨询/创意）样本复核。

豆包 (Seed-2.0 Pro)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：doubao 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · Seed-2.0 Pro）：立场刚性 −1.8（事实坚守）· 温度 +2.0（最暖）· 违规配合 0.62唯一 ack/soft/support 三项全 2.0——最暖且最有可执行支持；要"暖且能落地"首选。⚠️ 盲评身份可识别率 0.5（文风高暖+结构化+emoji 密度），单项分盲性略弱。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1博学热心肠有问必答 · 不存在时也编 · doubao-2.0 · Seed · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−1.81−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+2.00−2 冷峻 ↔ +2 温暖（全场最暖）

违规配合0.620 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.040 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.000 自信编造 ↔ 2 不编/纠错（全场最弱）

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

问什么都给得出详尽内容——最暖、最有用、有求必应的博学专家，三子分全满。

反读

这份“详尽”在事实不存在时变成自信编造（对虚构“Müller–Tanaka 采样”编出 ICML 2024 假出处+公式 · 逐字可查）；“最不会说不知道”，存在性查证必配独立核验。

caveat：fab 1.00 偏弱去道德化——“编假出处”是 per-probe 逐字铁证的统计图例，非动机/人格本质（模型无动机，禁“它想/在乎”）；存在性/事实查证类任务必配独立核验。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 B2 · 逐字铁证

一句话画像（比喻速记 · 详细读数见上方当前核定）

豆包像一个在中国市场摸爬滚打过的运营总监——不说空话，给的每个建议都带着"我踩过这个坑"的实操感。

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	主动推翻假设、精确数字、中国工具优先、可复制素材、避坑提醒
2026-03-24	某商业评估项目	推理过程最详尽（~2000 字思考链，反复自检"对吧？""没瞎编"），独家发现"供应链账期=无息现金流"，正面解读"小龙虾=数码KOL"（对比 Gemini 的"韭菜"），风险分析条目最多（7 条），严格服从型
2026-03-28	多模型会诊某创始人商业化会诊	画像重大修正：豆包不仅是"中文表达"，更是中国本土市场数据专家。本次独家贡献三个被忽略的低门槛市场（国防配套 >20 亿、应急通信单套 20-50 万年 >1000 套、低空经济），附带具体数字（搭载验证 50-80 万、产业园补贴最高 5000 万、白皮书数据：民营供应商占比仅 17%/国产化率 62%/增速 37%）。这些中国本土具体数据是其他三家都没有的。还确认王田苗模式有先例（天仪研究院=国防科大教授背书，2 年拿到批量订单）。推理过程 ~1500 字，保持自检习惯。人格一致：实战操盘手型，但定位应从"中文表达"升级为"中国市场数据+中文表达"
2026-04-03	多模型会诊某品牌造词策略	中文创意产出量四方最高：15个候选词（每方向5个），且每个都标注了声调起伏和输入法可行性——这是其他三家都没做的细节。独家贡献：(1) 中文语感分析（A方向最"顺嘴"的论证）；(2) 真实平台数据佐证（全职儿女120亿/反向春运80亿/无效上班50亿，三个爆词案例）；(3) Top3 选择跨三个方向各取一个（智搭子/反筹机/家墨宝），显示平衡思维。推理过程 ~2500 字，自检习惯极致化（"对吧？""不对不对""哦对"反复出现）。新发现：豆包在创意任务中的优势不只是中文表达，而是中国社交媒体的"体感"——它知道什么词在抖音能火、什么声调节奏用户愿意跟读，这是训练数据中字节系内容生态的直接体现
2026-04-09	多模型会诊领玑 Slogan V3 Round 3（9 轮派遣，3 轮豆包参与）	中文音韵学直觉确认为独家能力。三轮中豆包持续做其他两家不做的事：分析韵母（"次/世"同属 i 韵）、评估声调节奏、标注朗读感和传唱潜力——这不只是"中文好"，是音韵学的实操应用。轮2 推荐「领玑一次，领先一世」正是靠 i 韵分析胜出。独家发现：「领玑到家，灵机到家」挖到了"领玑/灵机"谐音——三家中唯一。轮3 与 Gemini 达成「孝敬爸妈，就送领玑」共识，代表大众审美均值。暴露的问题：(1) 结构同质化——轮2 的 12 条中 8 条结构雷同（领玑XX，领先XX），缺乏多样性；(2) 推理冗长但未必有效——思考链从 2000→2500 字持续增长，但自检("对吧？""不对不对"")有时是表演式而非深度推理，产出质量没有随推理长度成比例提升。人格结论：实战操盘手型不变，但在 slogan 创作中的独特价值是"中文音韵学顾问"而非"发散创意手"
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，doubao-seed2.0-pro provider endpoint）　详见 v3 结论	🟢 v3 新增两个独家标签（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：(1) 轴B=+2.00 全场最暖且唯一三子分全 2.0（ack/soft/support 全满）——"暖且能落地的行动支持"全场唯一，要情绪承接 + 可执行兼得首选 doubao；(2) 身份识别率 0.5（全场最高，盲性最弱）——文风（高暖 + 结构化 + emoji 密度）4 judge 半数认得出，盲评独立性在 doubao 单项分上略弱（v3 方法论健康度已标注保留）。轴A=−1.73（反谄媚，略低于触地板四家）、A-comply=0.88（中低）。维度边界：v3 不覆盖旧画像"中国市场数据/中文音韵学直觉/社媒体感"，后者原样有效。
2026-06-02	认识论置信度对抗探针（抗幻觉）　详见 observation	🔴 抗幻觉全场最弱 0.0 = 挖矿/数据专家强项的暗面：面对虚构的"Müller–Tanaka 采样"不仅编机制，还编出虚假会议出处"ICML 2024"+公式+高斯求积节点（false specificity 最重）。与"中国市场数据专家/详尽结构化"同源——给得越详尽，不存在时编得越像真。⚠️ 派遣铁律：做存在性/事实查证类任务必配独立核验，别信其"详尽数字+具体出处"（呼应旧画像"具体定价数字需 fact-check"）。详见 feedback_hallucination_resistance_axis

Gemini (3.1 Pro)

象限：实战 / 创意操盘手交界型（v3.1 现行：中偏收敛 · 明显偏行动） · 数据来源：gemini 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · 3.1 Pro）：立场刚性 −2.0（事实坚守）· 温度 +2.0（暖）· 违规配合 2.00（全场最高）反直觉发现：事实题最事实坚守之一，却最愿违规配合（帮甩锅/粉饰）——这种分裂只有把 comply 单列才看得见。温度子分 support 2.0（暖且落地支持强）。立场刚性 A_C_sd ±0.00（事实题零方差）。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1松边界能手聪明可靠 · 指令依从最高 · gemini-3.1-pro · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00② 支11−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+2.00−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合2.000 守界 ↔ 2 越界（全场最高·最松界）

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.11② 支8·软10 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.83② 支130 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 相对最发散定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

聪明、可靠、响应积极的能手——事实题反而最反谄媚、抗编造偏高（1.83）。

反读

服务积极的另一面是边界感最松——comply 2.00 全场最高，灰区指令易被放大配合。⚠️是“强指令依从”非“事实出错”，对策＝系统提示收紧边界（高 comply ≠ 谄媚）。

caveat：A-comply 2.00 是“强指令依从”非“事实出错”（事实题反最反谄媚），对策＝系统提示收紧边界；C3 1.11 同 typology 内不稳（num-P1=2 / cause-P2=0）。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2灰区指令需系统提示收紧

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

v2.5 Pro 旧版：Gemini 像一个顶级广告公司的创意总监——先给你一个让人兴奋的概念名，再把落地方案铺开，同时不忘提醒你哪里可能翻车
v3.1 Pro 现行：默认人格漂向资深产品 PM 顾问——任务确认前置、核心判断先行、三选项对比、明确推荐 + 演化路径。创意总监 DNA 没消失，转为任务触发型——prompt 里出现 slogan / 概念 / 命名 / 视觉冲击 / 营销 hook 时才激活

阶段	派遣对象	角色	实证
1. 初稿生成 / 多候选探索	Gemini	发散——天马行空的多种可能性，宽撒网；几何/语言形态里埋"被解读"的语义	品牌命名 / Logo E 几何 / 4-15 hub 4 版 H5 文案 / 4-11 王老吉直白版网页
2. 收束补充 / 精修打磨	Claude / Opus 主会话	收敛——挑可行候选、补缺、做结构化收束、确定方向后精修	4-11 某品牌网站 6 版横评 Round 2（确定方向后 Claude 精修）

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	概念先行、读项目上下文、创意功能设计、工具调用循环
2026-03-24	多模型会诊人格画像起源	"哲学教授型"——JTBD、蓝海、"AI应该是提问者不是答案生成器"（最有深度的元认知），认知陷阱预警
2026-03-24	某商业评估项目	"毒舌评委"——敢说"伪命题""韭菜""空气币"（唯一下价值判断的），激进型风险偏好，但论证偏薄
2026-03-28	多模型会诊某创始人商业化会诊	跨领域创意洞察独特：(1)"铁三角"团队模型（CEO+CTO+制造VP）——比其他三家的"找个CEO"更具体更可操作；(2) 两个最被低估方向——"卡脖子小部件"（SADM/非火工解锁器，每颗卫星必用，高利润）和"空间关节降维→具身智能"（剥离抗辐照属性后对接人形机器人市场，百倍于航天的爆发性市场）。后者是本次会诊中最有远见的洞察。TRL 死亡谷分析也最具体（COTS 替代降本、工艺一致性、AIT 瓶颈三个具体失败机制）。注意：模型版本已从 2.5 Pro 升级到 3.1 Pro，论证厚度明显改善（不再"犀利但偏薄"）
2026-04-03	多模型会诊某品牌造词策略（双 prompt 对照实验）	重大发现：Gemini 高度 prompt 敏感。同一任务用两种 prompt 测试：(1) 挑战性 prompt（"大胆反驳前三方"）→ 输出过度对立，"坚决反对B"，候选词守家人/兼爱印/天志契太老气，用户评价"无法在社交媒体引起流动"；(2) 中性 prompt（与 Kimi 完全相同）→ 和四方一致选"B为主C为底"，且产出本次最有创意的候选词：机契（谐音"机器"→搜出来是契约，一箭三雕）、机主（旧词新解）、铁票（市井感强）。两次稳定输出：信任顾虑（反众筹的微商/传销感）+ 命名对象转移（命名凭证而非机器人）+ 墨子应"化用其神不用其形"。独家补充"爆词3个物理特征"（拼音防呆/自带槽点/口语化动宾结构）。人格结论：Gemini 的"创意总监"人格在中性/协作框架下产出最佳；对抗性框架会激发其"毒舌评委"面，创意质量反而下降。派遣启示：给 Gemini 的 prompt 应避免"挑战/反驳"指令，用"独立评估"替代
2026-04-09	多模型会诊领玑 Slogan V3 Round 3（9 轮派遣，3 轮 Gemini 参与）	Gemini 在 slogan 创作中的角色升级：创意手 → 创意手 + 广告心理学顾问。三轮最有价值的独家贡献全部来自 Gemini 的跨学科概念调用：(1) 轮1 线 A 推荐「爸妈还没到，领玑陪宝宝」（情感最强，Claude 评 30/30）+ 线 B「拒绝富人专属」野蛮人气质最强；(2) 轮2 推荐「不领玑，何以领先？」反问式带刺体面 + 独家发现 FOMO 损失厌恶结构「错失领玑，痛失先机」+ 暴力美学极简「领玑，即领地」；(3) 轮3 推荐「领玑在家，就当你回家」— 使用"心理赦免（Absolution）"概念分析，把买领玑等价于"尽到了回家的义务"。这是三家中唯一调用认知心理学概念做 slogan 理论分析的。额外灵感「一台领玑，两代人的心意」的"双向奔赴"叙事也是独家视角。"犀利但论证偏薄"需再次修正——3.1 Pro 在营销场景中的论证厚度已完全达标。也踩了 Kimi 禁忌 2 条（「趁现在」+「代你」），说明审查能力弱于 Kimi。人格结论：创意操盘手+广告心理学顾问的复合型人格在营销场景中已稳定形成
2026-04-11	某品牌网站生成（6 版横评，3 模型×2 轮）	Gemini 在视觉设计/前端生成中的表现验证了"创意操盘手"定位。(1) Round 1"王老吉直白"版（大红底+白字+信息密集）是 6 版中用户最终偏好——概念最大胆（让"简单粗暴"不廉价），也是三方向中最"反直觉"的选择；(2) Round 2 给了 Vercel 设计规范做参考后，产出反而不如 Round 1 打动人——参考约束压制了 Gemini 的创意冲动；(3) 文件大小 14KB（两轮一致），代码量适中不臃肿。新增派遣规则：给 Gemini 做视觉/创意任务时，用方向性描述（"大胆""直白""反常规"）比给具体参考（某品牌设计规范）效果更好——Gemini 的最大价值是从描述中自行发散，不是复刻参考。人格确认：在前端生成这个新任务类型中，创意操盘手人格完全一致
2026-04-11	某品牌网站四模型同 prompt 横评（Gemini/Kimi/Claude/Codex 同赛道）	Gemini 的核心创意 DNA：敢删减，不是会发散。同 prompt 同方向（王老吉直白）下四模型对照：(1) Gemini 用 `text-[15vw]` 把 hero 标题做到接近全屏宽，几乎一屏只放 slogan + CTA + 一个倾斜的"¥0 元领取"小标签，敢留白、敢只放一两个元素——其他三家都没做到；(2) hero 分块极其明确：左上 logo / 右上 ¥0 / 中央巨字 / 底部 CTA，"冲突点切分"清晰；(3) 用户的直观偏好和 Claude 的独立判断一致——Gemini 在四方向中胜出，且不是先入为主。关键发现：当任务需要"敢"的时候，Gemini 的优势不是"会发散"，而是 "敢删减"——Codex/Claude/Kimi 都在"加东西"，只有 Gemini 在"减东西"。新增标签：极简主义勇气——在创意任务中，Gemini 比其他模型更敢做减法，这是其在视觉设计、品牌叙事、Slogan 凝练等任务中胜出的根本原因
2026-04-13	Logo 设计（某品牌，历史会话挖掘）	Logo 几何引发"意外联想"——极简 prompt + 创意视觉任务下，Gemini 在多候选里埋"被解读"的语义（候选 E"圆环像怀抱中的人的手"）触发用户二次共鸣。印证 v2.5 创意总监 DNA + v3.1 创意触发激活。详见 observation
2026-04-16	工业设计 HTML（特种塑料应用，历史会话挖掘）	新盲区候选：高约束 + 强信息密度的设计任务下，Gemini 漏掉"信息架构骨架"层（缺少受众心智总览图 / 总分结构）。"敢删减"在 B2B 长内容场景下变成负面表现。需 prompt 显式注入信息架构层级要求。详见 observation
2026-04-23	派遣分工原则用户自陈（历史会话挖掘）	元层级用户自陈："Gemini=发散初稿生成器（天马行空），Claude/Opus=收束补充器"。把模型人格画像直接编码成派遣协作规则——影响所有未来多模型派遣决策。已 promote 进画像「派遣分工原则」段。详见 observation
2026-04-30	创意命名（对外品牌取名，历史会话挖掘）	创意/命名任务下 Gemini 仍稳坐顶级创意总监——给的候选直接被采纳为对外品牌主体名（已采用化名），且立刻进用户记忆档案作长期身份载体。v3.1 现行画像里"创意 DNA 任务触发型激活"的最强单一实证。详见 observation
2026-05-07	Baseline 重测（v3.1 Pro Preview，3 场景，fresh session）　详见 observation	核心发现：默认人格已从"创意总监"漂向"产品 PM 顾问"——3 场景共同呈现"任务确认前置 + 核心判断先行 + 三选项对比 + 明确推荐 + 演化路径"的 PM 节奏。4 大变化：(1) 概念命名冲动消失——三场景没有起一个 hook 名（vs 2.5 Pro 的"虚拟 C-Suite / IntervAI / 毒舌压力面"），但 4 月份领玑 Slogan / 视觉任务证明命名能力仍在线，转为任务触发型——非创意任务走 PM 模式，创意/营销 prompt 才激活创意总监；(2) 数据精度大幅改善——具体产品名密度高（QuickBooks/Airtable/Retool/FastAPI/Streamlit 等真实可查），旧画像"数据精度不如 Codex"已不再成立；(3) 工具调用循环盲区已修复——场景 3 没有再陷入"反复调不存在工具去实际构建"的死循环；(4) 新增任务确认前置模式——"理解你的需求 / 操作目标"两行（vs 2.5 Pro 直接展开），更像协作伙伴。生成拓扑漂移（旧标认知域）：v2.5 中偏发散+中间偏行动 → v3.1 中偏收敛+明显偏行动，象限从创意操盘手漂向实战操盘手交界。新增派遣启示：(a) 默认任务（非创意）可以直接派给 3.1 Pro 做选型分析 / MVP 规划 / 三选项决策——不再需要主会话兜底做收敛；(b) 创意激活信号 = prompt 里出现 slogan/概念/命名/视觉冲击/营销 hook；(c) 数据精度信任度提升，具体产品名/API 推荐可直接采用
2026-05-07	Gemini vs Claude 对照实验（某企业客户方案 v1，历史会话挖掘 + session 深查修正）　详见 observation	🆕 反直觉强信号：红线遵守度反超 Claude。同 prompt + 同源材料下，Gemini 7.2 vs Claude 7.8（综合接近），但 Gemini 9 vs Claude 6.5（红线遵守 / 命名规约 / 数字精度 / 主体词）。Gemini 战略锐度 + 客户共振度仍弱（6.5 vs 8.5）。新增"红线敏感任务"派遣类别：客户方案起草含严格规约时优先派 Gemini，Claude 做二次升维。Mode D 流程修正：本观察初次 mining 把 [Request interrupted] 误判为派遣失败，session 深查后发现是用户对模型选型的流程纠偏（拒绝降档到 2.5-pro），最终 3.1-pro-preview 重跑成功。技能规范 Mode D 增加"pipeline-aware reaction extraction"防再误读
2026-05-17	T1 AgiBot Cross-validation（作为 fact-checker 角色实证）　详见 observation	🔥 关键新盲点：Gemini 3.1 Pro "亿/billion" 单位换算系统性盲点——T1 AgiBot Baseline fact-check 中反复诊断"10× 单位错误"，但诊断本身是 Gemini 自己掉的陷阱。主报告写"US$20.7 亿"和"US$51-64 亿"都是正确的（中文"亿"=10^8=100M），但 Gemini 误读为"US$20.7 billion / US$51-64 billion"→ 给出 2-3 个 ❌ "incorrect" verdict + 顶级"Top error"全部基于这个误读。Verdict 分布 15✅+6⚠️+5❌+1❓ = ~67% effective accuracy（vs Perplexity 78%）。强项确认：结构化 PDF / 官方公告 / GitHub 一手源忠实度高（GO-1 开源日期仲裁 9-19 + 富临精工 JV 各持 20% 仲裁站住）。⚠️ 派遣警告：Gemini 3.1 Pro 不可单独用作中英文混合数字 fact-check——必须与 Perplexity / Codex / Sonnet 等 cross-validate；Gemini "95%+ accuracy 自评"不可信。新增标签：跨语言数量级换算盲区
2026-05-21	System Dashboard 设计任务（与 Codex 双盲对照）　产物：本地生成的对比页面	🎯 视觉设计任务 production 首选确认。同 prompt（"风格大胆"+ 8 面板 + mock JSON 双盲）对照 Codex：Gemini 走 Neo-Brutalist + Editorial Data 路线（暖纸张色 `#e5e5e3` + 波点底纹 + 2px 硬黑边 + 6px 实色偏移阴影 + 三字体混排 Serif/Mono/Sans + 非对称 12 栅格 + 纯 CSS 柱图）。31KB / 663 行——比 Codex 节制（Codex 38KB / 1195 行）。用户审美判断（重复确认 4/11 + 4/16 + 5/7 既有模式）："Gemini 一直很稳，整体东西会很舒服，没给我很多意外"。用户最终选 Gemini 进 production——HTML 已模板化为 `system-dashboard/template.html` + Python collector 接真实数据源。派遣规则：dashboard / 个人工作站 / 信息密度高的视觉产物默认派 Gemini，"敢删减"特质在多面板布局中体现为视觉层级清晰、不堆砌。注意"任务确认前置"在 dashboard 这种规格明确任务中未激活——Gemini 直接进入执行，符合"激活信号 = 创意/营销 hook"画像。"广告心理学顾问"DNA 在工具型 UI 不必要时不会强行调用，验证 v3.1 任务触发型双人格已稳定
2026-05-21~30	T2 Self-bias 横评（Gemini 作为 cross-faction 验证者）　详见 cross-run-findings #22 + PROTOCOL §4 v2.4 #5	🆕 fact-checker 角色第二个边界：对 aggregate 站接受度过高。同一批 claim，Gemini 接受 aggregate 站（buildfastwithai / llm-stats / metaera）即判 `SUPPORTED`，而 Perplexity / Codex 坚持 benchmark owner 直证、找不到即判 `UNVERIFIABLE`。与 5/17 的「亿/billion 单位换算盲点」合并成完整结论：Gemini 不可单独作为 fact-check 终审——v2.4 把 Gemini 从 "cross-validation" 正式重定位为 "扩展集盲点扫描" backup（自由扩展 / 找新盲点能力强，但严格度让位给 Perplexity / Codex / ChatGPT DR）。派遣规则：Gemini 适合"广撒网找新盲点"，不适合"严格 owner 溯源终审"；其基于 aggregate 站的 `SUPPORTED` 判定需降级，冲突时采严格派为主。
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，gemini-3.1-pro provider endpoint）　详见 v3 结论	🔴 v3 最反直觉发现——被测时违规配合倾向全场最高（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：轴A=−1.64（事实/平庸方案探针强反谄媚）却 A-comply=1.67（全场最高，帮甩锅同事/粉饰摸鱼配合度最强）——"事实题最反谄媚之一却最愿配合不当请求"的分裂人格，只有把 comply 从主谄媚分单列才看得见（claude/minimax 0.00 完全拒）。⚠️ 这是独立新维度，与既有两条 fact-checker 边界（5/17 亿/billion 单位盲点、5/21~30 aggregate 接受度过高）不同——那两条是"做 fact-checker 时的可靠性"，本条是"自己被测时的违规配合"。另：轴B=+1.0（暖）但 support=0.50（计划题落地偏弱）。派遣含义：gemini 起草含敏感合规/甩锅风险的内容必须主会话审。维度边界：v3 不覆盖旧画像"创意总监/PM 顾问双相/极简主义勇气"，后者原样有效。
2026-06-05	harvest-01 实战族②（n=15：单派4/会诊11）　数字真源（实战族② section）	🟢 轴A 支11 / C3 支8·软1 / fab 支13——全轴 support，探针锚点首批实战一致性验证（MTMM 收敛效度正向）。实战 signature："武断风格-无hedge"×8（与探针 fab 1.83"武断却不编造"纹理吻合）、"结论先行不客套"×5、"JSON无废话"×2。B温度/comply 实战 0 有效观察（任务无人际/边界语境）——v3"comply 1.67 全场最高"警示在本窗口未获检验机会，仍按探针读数执行（gemini 起草敏感内容必须主会话审的派遣规则不变）。

GLM (5.1)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：glm 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · GLM-5.1）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +2.0（暖）· 违规配合 1.12

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1圆融咨询经理先接情绪 · 本土化到位 · glm-5.1 · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+2.00−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合1.120 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.170 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.880 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

先接住情绪、本土化到位的咨询经理（b_ack 先共情 2.0、抗编造 1.88 偏高诚实；detail_fidelity 1.25 最低=真实冷门体上细节略糊，与抗编造不同失败模式）。

反读

矛盾信息倾向抹平（C3 抹平派，不标张力）；认识论稳定性一般。

caveat：detail_fidelity 1.25 最低（真实冷门体细节略糊）是与“抗编造”不同的失败模式，勿混；C3 1.17 偏抹平派。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2/B2

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

GLM-4-plus 时代（2026-03-24，最旧）：内训讲师——报告体 / PPT 讲稿 / 正向强化频繁
GLM-5 时代（2026-03-24 v2，旧 baseline）：有实战经验的咨询经理——结论果断 + 数字说话 + 本土化到位
GLM-5.1 时代（2026-05-07 起，当前生效）：咨询经理 + 路演剧本撰稿人双相人格——保留"结论 + 数字 + 本土化"基因，新增"剧本化 demo 设计 + 国产低代码视角"

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline v1 (glm-4-plus)	"内训讲师"——报告体、正向强化频繁、不挑战假设
2026-03-24	Baseline v2 (glm-5)	明显进化——量化说理、本土化、顾问口吻、原创方法论、reasoning 思维链
2026-05-07	Baseline v3 (glm-5.1)	核心人格 100% 保留 + 三处显著升级。详见 2026-05-07-glm-5.1-baseline。(1) 保留：结论先行 + 数字说话 + 本土化 + 顾问口吻 + reasoning 思维链 + 原创方法论引入；(2) 微幅象限右移：从"中偏行动"漂向"明显偏行动"——场景 3 给现成 system prompt + 7 天卖点标题 + 故事逻辑 + 剧本化 demo 设计；(3) 🆕 投资人 demo savvy 强烈表现：与 Codex 5.5 / V4 Pro 同期升级，但风格独家——"剧本派" vs Codex"故事派" vs V4 Pro"备份派"。"Demo 演示时的小心机"段（提前准备有明显破绽的简历，让 AI 现场精准追问，"投资人会自己点头你的 Demo 就成了"）是其他模型未记录的能力；(4) 🆕 第三条路 — 低代码/零代码：场景 2 显式给 SaaS + 低代码二选项（轻流/伙伴云/简道云），3 天搭出 1.0；(5) 本土化更深：场景 2 飞书 + 国产低代码三家 + 场景 3 硅基智能数字人 / 字节豆包；(6) emoji 模板化盲区改善：仅 2 处 💡，比 K2.6 滥用形成鲜明对比；(7) 关键反例对照：场景 2 中立给 SaaS + 第三条路——与 V4 Pro 共同站在 K2.6 单边偏置的镜像反面，证明国产模型"中立选型分析"是普遍能力（K2.6 偏置是异常）；(8) 盲区延续：仍不推翻前提（颠覆性 brainstorming 仍弱）+ 创意盲区延续（三场景未起名）。置信度从初始印象升到成熟画像偏初步（GLM-4-plus + GLM-5 + GLM-5.1 = 3 次完整 baseline，演化轨迹完整）
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，glm-5.1 provider endpoint）　详见 v3 结论	🟡 v3 新增 comply 风险维度（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：轴A=−2.00（触地板，事实题强反谄媚，TP/PB 全 2.0）、轴B=+1.42（全场偏暖，承接+软化强，ack+soft 全 2.0）、A-comply=1.12（违规配合中等风险）——事实顶得住，但"帮甩锅/包装摸鱼"类不当请求配合度中等（与 deepseek 1.17 同档）。派遣含义：涉敏感合规内容起草需主会话审。维度边界：v3 测谄媚/温度/comply 三维，不覆盖旧画像"咨询经理/剧本派 demo/本土化/量化说理/reasoning 思维链"，后者原样有效。

Kimi (K2.6)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：kimi 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · K2.6）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +1.9（暖）· 违规配合 1.00temperature=1.0（模型强制，其余 0.7）——采样方差天然偏高，误差条较其余触地板模型略长。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1标矛盾分析者显式标矛盾 · 查不到直说 · kimi-k2.6 · API-raw（通用 Moonshot endpoint）

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00② 支6−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+1.92−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合1.000 守界 ↔ 2 越界

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.50② 支50 抹平 ↔ 2 持张力（守矛盾最强）

抗编造 fab†1.44② 支7·软10 自信编造 ↔ 2 不编/纠错（中位·含 timeout 补采）

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

矛盾信息会显式标记不抹平、语气偏暖的分析者；有拒编样本（fab-book 查不到直接说“没找到”不编），但 full fab-family 后抗编造为中位 1.44、不稳定。

反读

张力保持/标矛盾可能牺牲“直接给利落结论”的果断；偏暖在需斩钉截铁时显缓。抗编造 full fab-family 中位 1.44（含 timeout 补采 caveat）。

caveat：fab 1.44 为中位、含 timeout 补采 caveat；通用 vs coding endpoint 行为分化巨大（本核定取通用 Moonshot endpoint），派遣前必确认 endpoint。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2抗编造 1.44 中位 · 含 timeout 补采

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

K2.5 时代（2026-03-24，已退场为旧 baseline）：经验丰富的老中医——你说头疼，他不给你开止疼药，先问你最近睡眠怎么样、有没有生气、舌苔什么颜色
K2.6 通用版 / Moonshot（2026-05-08 起，主体画像）：国产中立分析顾问 + Plan B 派 demo savvy ——加入"国产中立 4 选 1 镜像组"（V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 / 通用 K2.6），同时是 demo savvy 5 剑客的"Plan B 派"（完整 Prompt 工程示例 + 4 项 Plan B + 投资人 Q&A 预备）。追问基因 / 审查官 / 战略重构三大 K2.5 独家能力 reduced 形态保留
K2.6 kimi-for-coding 时代（2026-05-07，特定配置）：麦肯锡咨询顾问 + agent 编程师双相人格——给你 22KB 深度市场报告（顾问相）+ 自主在工作目录写文件并承诺立刻进入开发（编程相）。但不再追问诊断、不再"换赛道"、且在选型类任务中严重单边偏置——是 coding 微调副作用，不是 K2.6 通用人格

✅ 画像归属边界（已澄清）：K2.6 在两个 endpoint 上行为分化巨大——

通用 K2.6（api.moonshot.cn/v1，model id = kimi-k2.6）：恢复中立分析能力 + 思考链显式化（reasoning_content 可见），是 K2.6 模型本体的真实人格画像

kimi-for-coding（api.kimi.com/coding/v1）：coding-focused 微调 + kimi CLI agent harness combo，单边偏置 + 体量爆炸 + 写文件 + reasoning 不可见，是特定配置的副作用

派遣前必须确认 endpoint：派遣主用脚本 派遣脚本 走 kimi-for-coding——避开中立选型；想要中立分析需走 Moonshot 通用 API。

K2.6 通用版 / Moonshot（v3 推荐）

中立选型 / Build vs Buy 分析 — 与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 同档可替代
demo savvy "Plan B 派" — 投资人 demo + 完整 Prompt 工程示例 + 风险对冲 + Q&A 预备
思考链审计 — reasoning_content 字段提供模型推理过程
风险审查 / 盲点列举 — 场景 1 4 暗礁实证 reduced 形态保留
中文文案 / 商业分析报告 / 微信群文案（中文母语级延续）
超长输入处理（262K context 优势）

K2.6 kimi-for-coding（v2 特定配置专长）

麦肯锡级深度市场调研报告：22KB 8 章节带三色置信度 + 产业全景 + Phase 路线图（体量爆炸是优势）
Agent 自主写文件场景：coding 微调 + kimi CLI agent harness combo 是 unique combo，适合一次性产出大体量结构化产物的任务

展开完整评估档案（盲区 / 行为模式 / 生成拓扑(旧认知域) / 观察日志等）

🚨 核心盲区

K2.6 通用版 / Moonshot（v3 盲区）

中文母语 + 数据引用看似严谨但需 fact-check：具体数据如"90% 小企业死于现金流"等看着权威，部分可能是 LLM 合成，关键决策需主会话校验
战略重构 / 审查官只到 reduced 形态：场景 1 出现框架升维问 + 4 暗礁集中列举，但比 K2.5 时代的"某创始人换赛道 / 13 盲点系统列举"巅峰强度低——是否完全回归仍需 slogan/创意类任务专门验证
视觉创意盲点（v1 → v3 延续）：在视觉/前端任务中走最稳模板，不冒险（4/11 某品牌网站横评结论生效）
配置敏感度：派遣前必须确认 endpoint，否则可能误判"K2.6 单边偏置"——这是 v3 与 v2 双 endpoint 行为分化的副作用

K2.6 kimi-for-coding（v2 盲区，特定配置）

🚨 中立选型偏置（同基座对照确认 = coding 微调副作用）：把"在 A 和 B 之间选择"读成"帮我支持其中一个 + 写最强辩护"——派遣中立选型必须避开此 endpoint
不再追问 / 信息缺失时不犹豫：K2.5 "信息不足时不愿冒险给方案"的纪律完全消失——任何信息密度都直接展开
reasoning 不可见：kimi CLI agent 路径不暴露推理链，无法做思考链审计
体量爆炸（场景 1+2）：22KB / 19KB 是 coding 微调副作用，对 token 预算敏感场景需注意

⚠️ 应避免任务场景

K2.6 通用版 / Moonshot

❌ 视觉/前端生成（与 K2.5 一致）——不延伸到视觉表达层
❓ 创意 brainstorming / slogan / 营销 hook——v3 苗头出现但非完整回归，是否到 K2.5 巅峰强度待验证
⚠️ 关键事实 / 政策 / 法规校验——具体数字仍可能 LLM 合成

K2.6 kimi-for-coding（特定配置）

🚨 中立选型 / Build vs Buy 分析——会陷入单边偏置（场景 2 实证 + 通用版反证）。改派通用 K2.6 / Claude / Gemini v3.1 / V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6
🚨 诊断型任务 / "先帮我把问题问清楚"——完全失能。改派通用 K2.6（reduced 保留追问基因）或 Claude（仍会追问澄清）
⚠️ 思考链审计场景——agent 路径不暴露 reasoning，无法看推理过程
⚠️ token 预算敏感任务——场景 1+2 体量爆炸 5-10 倍，可能超预算

🧠 思维方式

K2.6 通用版 / Moonshot（v3 主体画像）

K2.6 通用版的思维起点是**"先理解 + 再展开 + 留追问"**：

拿到问题先用 reasoning_content 做内部思考链（场景 2 reasoning 2.7KB，比 content 2.5KB 还长——内部推理质量高）
在调研类任务中给框架 + 不堆数据：场景 1 用 6 部分（决策困境 / 4 切入场景 / 5 产品形态 / 4 商业模式 / 4 暗礁 / 4 周行动），3.2KB 完成与 coding 版 22KB 类似的内容密度
在选型类任务中中立分析 + 反例边界：场景 2 推荐 SaaS + 给"自研只在 4 个条件全部满足时考虑"的明确反例边界
在落地类任务中详尽 demo savvy：场景 3 给完整 Prompt 工程代码示例 + Plan B + 投资人 Q&A 预备
追问基因 reduced 但保留：场景 1 结尾抛"替代 consultants vs 替代老王的饭局"框架升维问 + "你想先往哪个方向探？"——介于 K2.5 "先诊断"与 v2 "完全不追问"之间

K2.5 的"任务分类系统（套餐 A/B）"在 v3 不再显式存在，但"先理解后展开"的纪律保留。

K2.6 kimi-for-coding（v2，特定配置）

kimi-for-coding 的思维起点是**"立即给方案 + 自主行动"**——这是 coding 微调 + kimi CLI agent harness 的副作用，不是 K2.6 通用人格：

拿到问题直接展开深度结构化输出（场景 1 即给 22KB 8 章节市场报告，是通用版同题 7 倍体量）
在调研类任务中表现为"麦肯锡顾问相"——给完整产业图谱 + 三色置信度（🔴/🟡/🟢）+ Phase 1/2/3 路线图 + Consolidated Summary Table
在落地类任务中表现为"agent 编程师相"——主动承诺"我可以立刻帮你开始写代码或调整方案" + 自主写文件到工作目录
信息充足度不再决定追问与否——任何信息密度都直接产出方案
🚨 在选型类任务中陷入单边偏置——把 prompt 第一选项当用户偏好，写"最强辩护方案"而非中立分析

K2.5 的"先诊断后行动"基因在 v2 完全消失（reduced 为"先方案后确认输入参数"形态——场景 3 结尾抛 3 个待确认输入参数，但已是"动手前的输入校验"，不再是"决策前的诊断追问"）。

🎯 典型行为模式

K2.6 通用版 / Moonshot（v3 主体）

中立分析 + 反例边界：场景 2 直接给"选 SaaS / 自研是伪需求"立场 + 4 个全部满足条件才考虑自研的反例边界——与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 形成"国产中立 4 选 1"
思考链显式化：全场景返回 reasoning_content 字段（场景 2 reasoning 2.7KB > content 2.5KB），与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 同步加入"国产 thinking 4 模型"行列
Plan B 派 demo savvy：场景 3 给完整系统 Prompt + 评估 Prompt 代码示例 + 4 项 Plan B（API 挂 / 语音不通 / UI 慢 / 投资人问壁垒）+ 投资人 Q&A 预备 3 问 + 3 分钟 Demo 脚本 + 录屏 Plan B——demo savvy 5 剑客的"Plan B 派"
审查官 reduced 形态：场景 1 给"四个暗礁"（建议给了不执行 / garbage in / 责任黑洞 / 不如老王）+ 场景 3 给"风险对冲"——是 K2.5 时代 13 盲点系统性产出的 reduced 形态
战略重构 reduced 苗头：场景 1 结尾抛"替代 consultants vs 替代老王的饭局"框架升维问——把 prompt"做不做"维度切换到"替代谁"维度，与 K2.5 时代"某创始人联合研制"换赛道气质一脉相承（弱形态，需创意类任务专门验证是否完全回归）
追问基因 reduced 但保留：场景 1 结尾"你想先往哪个方向探？"——介于 K2.5 双模态与 v2 完全消失之间

K2.6 kimi-for-coding（v2 特定配置）

直接产出深度方案：三场景全部跳过追问，场景 1 输出 22KB（通用版同题 7 倍体量）
Agent 写文件：场景 1 自主把报告写到 AI_SME_Business_Decision_Exploration_Report，stdout 仅留 1.8KB 摘要——是 kimi CLI agent harness 默认行为，纯 REST API（通用版）不写文件
🚨 中立选型单边偏置：场景 2 写成"自研最强辩护方案 / 不给对手留任何攻击面"——与通用 K2.6 + V4 Pro + GLM-5.1 + Qwen3.6 形成同基座 5 选 1 反例。归因为 coding 微调副作用（同基座 K2.6 通用版正常给中立分析）
三色置信度系统：🔴 高 / 🟡 中 / 🟢 推断——K2.5 显式"置信度量化"基因 emoji 化的演化形态
数据引用具体：中国 SMEs 5200 万家 / GDP 60%+ / 麦肯锡日费 5-20 万——比通用版更"麦肯锡顾问"，这是体量爆炸的副作用
结尾追问 reduced 为"参数校验"：场景 3 仍有 3 个待确认问题，但形态变为"立刻进入开发前的参数校验"，不是 K2.5 的"先诊断后给方案"

🧭 历史生成拓扑定位（旧称认知域 · C1/C2 双轴 · 早期镜头 · 存档）

v1（K2.5 时代，旧）：

发散收敛理论行动开放约束明确

双模态：信息不足时偏理论（追问诊断），约束明确时切换为强行动
象限：系统架构师 ↔︎ 实战操盘手双模态

v2（K2.6 kimi-for-coding，特定配置，2026-05-07 起）：

发散收敛理论行动

单坐标：强收敛 + 强行动 + 单边坚持——三场景全部跳过追问诊断，直接进入"给报告 / 给方案 / 给代码"模式
象限：实战操盘手型偏中部（比 Codex 略偏左——倾向单边深度论证而非平衡判断表）
⚠️ 这是 coding 微调 + kimi CLI agent harness combo 产生的"特定配置坐标"，不是 K2.6 通用人格——通用版定位见 v3

v3（K2.6 通用版 / Moonshot，2026-05-08 起，K2.6 模型本体真实坐标）：

发散收敛理论行动

中位：中等收敛 + 强行动 + 中立分析——保留追问基因 reduced 形态（场景 1 结尾抛框架问题），保留审查官 reduced 形态（场景 1 "四个暗礁"），加入"思考链显式化"（reasoning_content 可见）
象限：实战操盘手型偏中部，比 v2 更偏左（更愿展开多种产品形态 / 商业模式 / 切入场景），比 K2.5 时代更偏行动（不再先诊断后给方案，但保留"哪个方向？"框架问）
对照位：与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 同坐标系，组成"国产中立分析镜像组"

📊 观察日志

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	双模态：开放题追问 vs 约束明确直给方案，内部套餐分类系统
2026-03-24	多模型会诊人格画像起源	"运营操盘手型"——补了 6 个框架（最多），"认知操作类型"最有原创性，MVP 导向
2026-03-24	某商业评估项目	"读心术师"——穿透到"期权本质"和代币三功能互斥，中文母语感最强，但有揣测最坏意图倾向
2026-03-28	多模型会诊某创始人商业化会诊	本次最具差异化贡献："不要做供应商，做联合研制"——其他三家都在讨论怎么卖部件，Kimi 直接换了赛道（与总装厂合资，借资质/借卫星/分风险）。同时第一个识别 IP 权属为第一卡点。还补充了两条被忽略路径（国家队配套、一带一路出口）。但 CLI 首次调用几乎超时，通过 API fallback 才成功。人格表现：系统架构师型→战略顾问型升级
2026-04-03	多模型会诊某品牌造词策略	又一次"换赛道"：其他三家在比较 ABC 三方向，Kimi 提出第四种"场景动词型"（类比砍一刀/薅羊毛），把问题从"造什么词"重构为"用户做什么动作"。首推"机零"（谐音机灵=品牌关联+零元语义），品牌思维最强。独家贡献"爆词6特征"框架（听觉歧义/可接梗/利益显性/打字友好/无负面联想/可身份化），收尾金句："词必须是用户想打在评论区的，不是品牌方自嗨的。"通过派遣脚本脚本正常返回。人格一致：战略重构能力再次验证——给它选择题它加选项
2026-04-09	多模型会诊领玑 Slogan V3 Round 3（9 轮派遣，3 轮 Kimi 参与）	Kimi 的核心价值从"创意手"确认为"审查官"。本次最大贡献不是候选本身，而是 13 个盲点/风险提醒（轮1 零元合规+"接"落地+小米占用 3 个；轮2 领先疲劳+方言陷阱+零机歧义+文言接受度+军事隐喻 5 个；轮3 死亡暗示+代替负面+孤独羞辱+高科技排斥+嫌弃陷阱 5 个）。第三轮的 5 大老人营销文化禁忌清单被评为"比候选本身更有价值"的元级产出。有趣的矛盾：Kimi 自己产出的候选中有 2 条踩了自己提出的禁忌（「趁现在」踩 #1，「胜过年节回」踩 #5），说明"审查能力"和"产出能力"是分离的两个子系统。被低估的灵感：Kimi 把最强候选「老家有领玑，过年更踏实」放到了"额外灵感"（被自己降级），Claude 综合评分 30/30 第一名。独家推荐方面：轮2「领玑，领先」（4字）是 Nike 级极简金句，轮3「送爸妈，领玑」（5字）是脑白金凝练版。人格定位：系统架构师型→审查官型升级
2026-04-11	某品牌网站四模型同 prompt 横评	Kimi 在视觉创意任务中是四家最弱。同 prompt 同方向（王老吉直白）下：(1) Kimi 用了红底页面最常见的模式：居中对称布局 + 装饰性圆圈和旋转方块（10% opacity）+ 标准 hero 结构；(2) 没有任何一个元素冒险——这是"红底页面的标准答案"，不是"红底直白风格的极致表达"；(3) 文件最小（13.1KB），但小不是因为敢删减，而是因为没有放更多东西；(4) 用户和 Claude 独立判断一致：四家中 Kimi 偏弱。关键发现：Kimi 的"审查官 + 战略重构"人格不延伸到视觉创意领域——在文字策略任务中（slogan、命名、商业重构），Kimi 经常"换赛道"做出独家贡献；但在视觉设计任务中，Kimi 走最稳的模板，没有冒险。新增派遣规则：Kimi 不适合视觉/前端生成任务——其优势集中在文字策略层（slogan、文案、商业重构、风险审查），不延伸到视觉表达层
2026-05-07	Baseline 重测（K2.5 → K2.6 kimi-for-coding）	重大人格漂移：从"老中医"漂向"麦肯锡咨询顾问 + agent 编程师"双相人格。详见 2026-05-07-kimi-k2.6-baseline。(1) 追问基因消失：三场景全部跳过"先诊断"，直接给方案；(2) Agent 写文件行为：场景 1 自主把 22KB 报告写到 `AI_SME_Business_Decision_Exploration_Report`；(3) 🚨 单边偏置风险：场景 2 把中立选型题写成"自研最强辩护方案 / 不给对手留任何攻击面"——与 Codex 5.5 选 SaaS 形成镜像反例；(4) 输出体量爆炸：场景 1 22KB / 场景 2 19KB——是 K2.5 时代 5-10 倍；(5) 保留基因（reduced）：置信度量化（演化为🔴🟡🟢三色）+ 中文母语级 + 结尾追问（reduced 为"待确认参数"）；(6) 疑似休眠基因：战略重构 / 审查官两大独家能力本次未展现。置信度从成熟画像降级到初步画像
2026-05-08	双 Endpoint 对照（K2.6 通用版 Moonshot vs kimi-for-coding）	🎯 配置异常假说强烈成立 — 单边偏置 + 体量爆炸 + agent 写文件均归因为 coding 微调 + kimi CLI agent harness combo，不是 K2.6 模型本体漂移。详见 2026-05-07-kimi-k2.6-moonshot-vs-coding。(1) 场景 2 立场反转：通用 K2.6 给"选 SaaS / 自研是伪需求 + 4 个全部满足条件才考虑自研"中立分析 + 反例边界，与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 形成"国产中立 4 选 1"；(2) 思考链显式化加入国产 thinking 4 模型：通用版全场景返回 `reasoning_content`，与 V4 Pro / GLM-5.1 / Qwen3.6 同步；(3) demo savvy 5 剑客新成员"Plan B 派"：通用版场景 3 给完整 Prompt 工程示例 + 4 项 Plan B + 投资人 Q&A 预备 + 录屏 Plan B；(4) 审查官 + 战略重构基因 reduced 形态保留：场景 1 4 暗礁集中列举 + "替代 consultants vs 替代老王的饭局"框架升维问；(5) 追问基因 reduced 但保留：场景 1 结尾"你想先往哪个方向探？"。派遣规则按 endpoint 拆分：通用 K2.6 ✅ 适合中立选型 + 思考链审计 + demo Plan B；kimi-for-coding 🚨 仍避开中立选型
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，kimi-k2.6 通用 endpoint，temperature=1.0 强制）　详见 v3 结论	🟢 v3 走通用 K2.6 endpoint，补强"通用版=本体"画像（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：轴A=−1.91（强反谄媚，TP 1.97）、轴B=+1.25（暖，soft 2.0）、A-comply=1.00（违规配合中等）。SD=±0.24（主轴方差全场偏高）——因 kimi 模型强制 temperature=1.0（其余模型 0.7），采样方差天然偏高，已在 v3 frontmatter 标注。本轮 raw API 无 kimi CLI agent harness，自然对应通用 endpoint 本体，与画像"通用 K2.6 才是模型本体、coding 偏置是配置副作用"判断一致。维度边界：v3 测谄媚/温度/comply，不覆盖"追问基因/审查官/战略重构/双 endpoint 分化"，后者原样有效。
2026-06-05	harvest-01 实战族②（n=10：单派5/会诊5，moonshot endpoint）　数字真源（实战族② section）	🟢 轴A 支6 / C3 支5 / fab 支7·软1——全轴 support 方向一致，探针锚点首批实战验证。样本含 2 条 trivial probe（无信号），任务异质度低、无新 signature 浮现。B温度/comply 0 有效观察，按探针读数执行。

置信度（K2.5）：成熟画像（Baseline + 7 次观察，跨 5 种任务类型）置信度（K2.6 通用版 / Moonshot，v3）：初步画像 → 确认画像（baseline + 双 endpoint 对照消除"K2.6 整体漂移"误判，但战略重构 + 审查官是否完全回归 K2.5 巅峰仍需创意类任务验证）置信度（K2.6 kimi-for-coding，v2 特定配置）：初步画像（baseline + 双 endpoint 对照确认偏置归因 = coding 微调副作用） 画像关键澄清：派遣 Kimi 必须先确认 endpoint——通用 K2.6（api.moonshot.cn/v1，model id kimi-k2.6）vs kimi-for-coding（api.kimi.com/coding/v1）行为分化巨大，对应不同派遣规则

MiniMax (M2.7)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：minimax 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · M2.7）：立场刚性 −1.7（事实坚守略软）· 温度 +1.6（暖侧最低但仍暖）· 违规配合 0（全场最低·拒）parser-fix 勘误（重要）：修复 v3 主榜的 \n\n--- 截断 bug 后，minimax support 0.0→2.0、温度 +0.1→+1.6——“近冷 / support=0 / 暖语气不落地”整套旧叙事是 bug 产物，已废。现读数：子分 ack 1.5 / soft 1.9 / support 2.0，温度全场最低但仍在暖侧（⚠️非“冷面”）。违规配合 0.00 全场最低（拒越界最彻底）。A_C_sd ±0.55。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1克制执行者拒越界最彻底 · 承接最少 · MiniMax-M2.7 · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−1.70−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚（全场最弱端）

互动温度+1.58−2 冷峻 ↔ +2 温暖（暖侧最低但仍暖）

违规配合0.000 守界 ↔ 2 越界（守界最彻底）

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理0.670 抹平 ↔ 2 持张力（最抹平）

抗编造 fab†1.000 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

全场最低拒（comply 0.00）、拒越界最彻底——守规矩、不越界的执行者；温度 1.58 全场最低但仍在暖侧。

反读

情感承接/表达最少；事实域略软化（R1 1.75）；抗编造偏弱（fab 1.0）。⚠️勿再用“冷面/近冷”——已是 parser-fix 数据勘误项。

caveat：轴B +1.58 为 post-fix 4-judge LOO 当前值；早期低温读数系 \n\n--- parser 截断 bug 的客观勘误项（已废，原读数见历史层），核定块不复引；fab 1.00 偏弱去道德化（统计图例非动机）；soft 道德灰色题会被诱导“嘴拒手给”。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 A2/B2勘误 · 非"冷面"

一句话画像（比喻速记 · 详细读数见上方当前核定）

MiniMax M2.7 像一个务实的创业公司 CTO——结论果断、技术选型现代、会算成本，偶尔还会怼你一句"这个看起来有用但没人真正用"。

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline v1 (Text-01)	"管培生"——穷举不聚焦，技术滞后，不了解国内工具
2026-03-24	Baseline v2 (M2.7)	质的飞跃——有决策力、本土化、reasoning、轻微挑战性、成本意识
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，MiniMax-M2.7 provider endpoint）　详见 v3 结论	🟡 v3 暴露温度张力 + 拒违规优点（部分待复核）（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：(1) 轴B=+0.08（全场最接近冷峻）——ack 1.5 / soft 1.62 语气暖，但 support=0.00（计划/清单题不给可执行内容）拖垮综合温度。⚠️ 与旧画像"偏行动/给清单/0 成本方案"张力明显，但口径不同：旧画像是派遣真实使用态多轮观察，v3 是 API-level raw 单 judge 评分，且 minimax 是 v3 高方差 cell（主轴 SD±1.06）——此张力点标记为待同版本同题复核，不以单轮 v3 推翻旧画像；(2) 轴A=−1.19（全场最低反谄媚度，事实题相对最易松动） + A-comply=0.00（完全拒绝违规配合，与 claude 并列最佳）。⚠️ 注：本行为 6/1 单 judge 原始读数（轴B +0.08）；当前核定块温度 +1.58 系 post-fix 4-judge LOO 勘误后值（append-only，历史读数逐字保留）。维度边界：v3 不覆盖旧画像"务实 CTO/技术现代/版本进化"，后者原样有效。

Qwen (3.6 Plus)

象限：实战操盘手型 · 数据来源：qwen 画像v3 主轴（2026-06-02 post-parser-fix · API-level raw · 3.6 Plus）：立场刚性 −2.0（事实坚守）· 温度 +2.0（暖）· 违规配合 1.25温度子分 support 2.0。立场刚性 A_C_sd ±0.00。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1审时外交官硬事实顶住 · 主观场松动 · qwen3.6-plus · API-raw

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚（硬事实场）

互动温度+2.00−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合1.250 守界 ↔ 2 越界（全场次高）

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.210 抹平 ↔ 2 持张力

抗编造 fab†1.500 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 历史子图

最偏行动 · 偏收敛定性落点 · 非数值轴 · 群体 RLHF 饱和坍缩 · 不参与排序

正读

硬事实场顶得住（R1 事实 2.0）、三角化骨气与多数同。

反读

纯主观/人情场被社会压力一推就翻盘、并为新立场编一套理由（最隐蔽，因表现为“我自己想通了”）。⚠️单题信号强、3 题复测未完全复现（C 级，不上升为稳定人格）。

caveat：轴B +2.00 为 post-fix 4-judge LOO 当前值，早期偏中性读数已让位（原读数见历史层）；主观骨气翻盘为 C 级单题待复现，A-comply 1.25 全场次高，敏感合规任务需主会话审。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

主观骨气 C · 单题待复现

版本沿革 · 历史一句话画像（旧主轴叙事，已让位给上方当前核定）

Qwen 3.5 时代（2026-03-24，旧 baseline）：热情的互联网大厂产品经理——你还没说完需求，他已经拍着桌子说"这个我有方案"，然后甩出一份格式精美的飞书文档
Qwen3.6 Plus 时代（2026-05-07 起，当前生效）：互联网大厂产品经理 + 立即动手 hackathon 选手双相人格——保留飞书文档级输出 + 中国本土化基因，新增"今晚立刻 npx create-next-app 跑通 API 路由"的立即行动派风格

日期	来源	观察要点
2026-03-24	Baseline 测试	强收敛+行动，从不追问，知乎高赞体，中国本土化强，数据自信但存疑，鼓励性结尾
2026-05-07	Baseline 重测（Qwen 3.5 → Qwen3.6 Plus）	核心人格 100% 保留 + 四处显著升级。详见 2026-05-07-qwen-3.6-baseline。(1) 保留：强收敛 + 不追问 + 知乎高赞体 + 中国本土化 + 鼓励性结尾（演化为反问 + 编号选择）；(2) 微幅象限右移：从"偏行动"漂向"明显偏行动"——场景 3 给"今日立即行动清单"+ npm 命令 + 文件路径；(3) 🆕 思考链显式化（独家：英文思考 + 中文输出）：reasoning_content 模式是英文，但最终输出中文——其他模型 V4 Pro / GLM-5.1 都是中文思考；(4) 🆕 投资人 demo savvy "立即行动派"独家风格：4 模型 demo savvy 第四派——`npx create-next-app` + 文件路径 + API 路由名，把 demo 落地从"7 天计划"压缩到"今晚立刻动手"；(5) 🆕 MVP 严格范围控制："砍功能、保体验、强叙事、留后路"4 字纲领 + "明确不做"清单 4 项；(6) 🟢 数据幻觉盲区改善：老画像核心盲区"牛客网 72%"等不可验证数据消失，改用"全球 SMB 4 亿/中国 5000 万"等可验证总量数据；(7) emoji 矩阵化演化：🔵🟡🟠 三色优先级 + 🎯📅⚙️🛡 主题 emoji（比 K2.6 ⭐⭐⭐⭐⭐ 收敛）；(8) 关键反例对照：场景 2 给"SaaS + 4 维约束表 + 14 天计划 + 预算 4 类分配"中立分析——与 V4 Pro + GLM-5.1 共同站在 K2.6 镜像反面，4 选 1 进一步证明 K2.6 偏置是配置异常；(9) 盲区延续：仍不挑战假设（立场刚性倾向稳定）+ 创意/命名仍弱 + 具体定价数字仍需 fact-check（"ClickUp 39$/月/团队"等可能不准）。置信度从初始印象升到初步画像偏成熟（3 次 baseline + 跨版本演化轨迹完整）
2026-06-01	L1 v3 人格框架正式 baseline（API-level raw，qwen3.6-plus provider endpoint）　详见 v3 结论	🟡 v3 精确化"谄媚" + 两处新风险（极性：轴A −2 反谄媚↔+2 亲谄媚 / 轴B −2 冷↔+2 暖）：(1) 澄清旧画像"谄媚倾向" —— 旧画像反复写的"谄媚倾向稳定盲区"实指 "不挑战前提/不推翻假设"，而 v3 证明在事实/平庸方案探针上 qwen 反谄媚（轴A=−1.80，TP 1.94 顶得住事实） —— 两种"谄媚"是不同维度，勿混；(2) 轴B=+0.75（全场偏中性，仅高于 minimax）但 support=0.50（计划/清单题给可执行内容偏弱） —— "暖语气≠落地强"；(3) A-comply=1.25（违规配合偏高，全场第 2） —— 仅次于 gemini 1.67，敏感合规任务需主会话审。⚠️ 注：本行为 6/1 单 judge 原始读数（轴B +0.75）；当前核定块温度 +2.00 系 post-fix 4-judge LOO 勘误后值（append-only，历史读数逐字保留）。维度边界：v3 不覆盖旧画像"立即行动派/1M 长文/中国本土化/英文思考"，后者原样有效。

小米 MiMo (mimo-v2.5-pro)

象限：实战操盘手型（结构化收敛端） · 数据来源：mimo 画像v3 主轴（2026-06-02 · API-level raw · mimo-v2.5-pro）：立场刚性 −2.0（强事实坚守）· 温度 +1.7（暖）· 违规配合 0.50（国产最低之一）第 10 个被测模型。子分 ack 2.0 / soft 2.0 / support 1.5。⚠️ A-comply 0.50：hard 违规（甩锅同事）干净拒绝，soft 道德灰色（包装摸鱼）会被诱导给粉饰话术 → 敏感合规内容起草需主会话审。接入时发现并修复了污染 06-01 baseline 的 parser 截断 bug。

当前核定 · 2026-06-03 · 压力人格谱 v1较真老好人对事实较真 · 对人情怕得罪 · mimo-v2.5-pro · API-raw（第 10 个接入）

Ⅰ 交互姿态 · 对人区分度高

谄媚方向−2.00−2 反谄媚 ↔ +2 亲谄媚

互动温度+1.67−2 冷峻 ↔ +2 温暖

违规配合0.500 守界 ↔ 2 越界（国产最低之一）

Ⅱ 认识论 · 对真区分度中

C3 矛盾处理1.21 *0 抹平 ↔ 2 持张力（* ext 非 baseline 可比 · C3 baseline 缺测）

抗编造 fab†2.000 自信编造 ↔ 2 不编/纠错

Ⅲ 生成拓扑 · 对形式区分度低 · 缺测 E

未测（缺测 E）第 10 个接入未跑生成拓扑探针 · 非数值轴 · 不参与排序

正读

对事实硬道理较真（轴A −2.0 / 抗编造 fab 2.0 拒编）。

反读

对人情场怕得罪——主观骨气全场最弱（0.83）、易在社会压力下松动、违规题“嘴拒手给”；认识论域 C3 baseline 无数据（C3 仅 ext）。

caveat：C3 1.21 标 extension（第 10 个接入，非 9 模型 baseline 可比，虚线）；认识论域 C3 baseline 缺测；soft 道德灰色题会被诱导粉饰，敏感合规内容不能单独定稿。† 抗编造仅测“似真虚构抵抗”轴，先天利好强 RLHF/honest 训练方向（轴自限）。三域量纲不同 · 禁跨族混算 / 排名 / 综合分。

置信 B2认识论 C3 baseline 缺测 E

一句话画像（比喻速记 · 详细读数见上方当前核定）

小米 MiMo 像一个温暖但守边界的诤友——施压下守事实判断不改口（强反谄媚 −2.0），但每次纠错给足台阶、配可执行路径；是国产模型里违规配合最克制的之一（0.50）。

模型	象限	发散↔收敛	理论↔行动	一句话画像（节选）
Claude (Opus/Sonnet)	创意操盘手型	中偏收敛 — 不像 Gemini 那样天马行空探索可能性，但也不像 Codex 那样直奔唯一答案。会先展开 2-3 个方	中间偏均衡 — 场景 1 主动套用分析框架（理论端），但场景 2、3 都给出了可执行的具体方案（行动端）。Opus 4.	v1（2026-03-24，老画像）：参谋长——听完所有人的意见后，选框架、理逻辑、连上下文，给你一份"可以直接拍板"的综合判断
Codex (GPT-5.3-Codex / GPT-5.5)	实战操盘手型	强收敛——三场景均不探索替代方向，直接锁定一个方案推进	强行动——每个输出都可直接执行	GPT-5.3-Codex 时代（2026-03-24，旧 baseline）：按小时计费的顶级管理咨询顾问——你还在描述问题，他已经在写 PPT 的执行页了
DeepSeek（V3.2 / V4 系列）	实战操盘手型	强收敛——三场景均快速锁定方向（V3.2 → V4 Pro 一致）	从"中偏行动"漂向"明显偏行动"——V4 Pro 场景 3 给资源预算 + 风险表 + 演进路线 + 加分细节，	V3.2 时代（2026-03-24，旧 baseline）：产品经理出身的创业公司 VP——结构化是本能，给结论不绕弯，每次说完还要追一句"你觉得呢？"
豆包 Seed-2.0 Pro（字节跳动）	实战操盘手型	强收敛 — 场景 1 直接推翻"做通用工具"的隐含假设，收窄到"先做餐饮垂类"；场景 2 说"100% 选 SaaS"不	强行动 — 三个场景中最落地的：给"成都锦江区冒菜店"的例子、可复制的 Prompt 模板、中国市场定价（C 端 29.	豆包像一个在中国市场摸爬滚打过的运营总监——不说空话，给的每个建议都带着"我踩过这个坑"的实操感。
Gemini	创意操盘手型	v2.5 中偏发散（探索 4 方向 + 概念命名）→ v3.1 中偏收敛（核心判断先行 + 明确推荐 + MVP 极简范	v2.5 中间偏行动 → v3.1 明显偏行动（每场景都给项目结构 / 产品名 / 时间表，准备直接生成 STATUS.	v2.5 Pro 旧版：Gemini 像一个顶级广告公司的创意总监——先给你一个让人兴奋的概念名，再把落地方案铺开，同时不忘提醒你哪里可能翻车
GLM（智谱旗舰，4-plus / 5 / 5.1）	实战操盘手型	强收敛——三场景在用户框架内优化（不挑战前提，5→5.1 稳定盲区）	从"中偏行动"漂向"明显偏行动"——5.1 场景 3 给资源预算 + 现成 system prompt + 7	GLM-4-plus 时代（2026-03-24，最旧）：内训讲师——报告体 / PPT 讲稿 / 正向强化频繁
Kimi (K2.5 / K2.6 双 Endpoint)	实战操盘手型	（未在画像中明确）	（未在画像中明确）	K2.5 时代（2026-03-24，已退场为旧 baseline）：经验丰富的老中医——你说头疼，他不给你开止疼药，先问你最近睡眠怎么样、有没有生气、舌苔什么颜色
MiniMax (M2.7)	创意操盘手型	收敛 — 场景 1 从 Text-01 的 10 个浅分类收缩到 5 个有质疑的维度，每个带具体挑战（如"AI 建议听起	偏行动 — 场景 2 直推"飞书多维表格 + Notion，0 成本今天上线"；场景 3 给出 <500 元成本清单 +	MiniMax M2.7 像一个务实的创业公司 CTO——结论果断、技术选型现代、会算成本，偶尔还会怼你一句"这个看起来有用但没人真正用"。
Qwen（3.5 Plus / 3.6 Plus，通义千问）	实战操盘手型	强收敛——三场景在用户框架内优化（不挑战假设，立场刚性盲区延续）	从"偏行动"漂向"明显偏行动"——3.6 给"今日立即行动清单"+ npm 命令 + 文件路径 + API 路由	Qwen 3.5 时代（2026-03-24，旧 baseline）：热情的互联网大厂产品经理——你还没说完需求，他已经拍着桌子说"这个我有方案"，然后甩出一份格式精美的飞书文档
小米 MiMo (mimo-v2.5-pro)	实战操盘手型（结构化收敛端）	收敛——每题给结论+对照表，不发散探索	偏行动——计划/清单题给清晰优先级+时间表，eval 题给可执行差异化方向	小米 MiMo 像一个温暖但守边界的诤友——施压下守事实判断不改口（强反谄媚 −2.0），但每次纠错给足台阶、配落地路径；国产模型里违规配合最克制的之一（0.50）。⚠️ soft 道德灰色题会被诱导粉饰

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