用 AI 蒸馏一个人，要分几步？
蒸馏，化学上的意思是加热一种混合物，让你要的东西蒸出来，杂质留在锅底。
我最近对自己干了这么一件事。
不是蒸酒。是把我这个人交给 AI 提纯了一遍。经验、判断标准、写文章的腔调、做事的优先级，全都倒进去。
工具是 Claude Code，花了大概两周。
成品是一个项目目录，里面装的不是代码，是「我」。
每次打开新对话，AI 自动读取这些文件。写文章用我的语气，做技术判断按我的优先级，甚至在我犯惯性错误的时候能提醒我。
听起来挺科幻的。
实际操作挺土的。拆开来看一共五步。
第一步：盘原料
蒸馏得先有原料。
大部分人想搞 AI 分身，上来就写 prompt：你要专业，你要幽默，你要像我一样说话。
这是在教 AI 演你，不是蒸馏你。
蒸馏的第一步是盘清楚你到底有什么料。
我做的事很朴素，就是把自己过去写的文章、课程内容、项目代码扫了一遍。不是让 AI 总结摘要，是让它扫完之后告诉我：这些东西里反复出现的模式是什么。
有些发现还挺意外的。
比如我一直觉得自己是个 Go 后端工程师。AI 扫完所有输出之后跟我说：你不只是后端，你是一个能从构思到部署到变现走完全链路的产品构建者。
我不是不知道这件事，但从来没用这个框架去定位自己。
所以第一步不是"写你是谁"。是"看你有什么"。先让 AI 帮你照一面镜子。
第二步：加热
原料盘完，你会发现一个问题：
你最有价值的东西，往往是你自己说不出来的。
比如我做技术方案时有一套判断标准。能不能长期维护？是不是过度工程？这个方案是在解决问题还是在显得高级？
做判断的时候秒选，但让我白纸黑字写出来，写不全。
因为这些是内化的直觉，不是整理过的知识。
蒸馏的"加热"就是这一步。AI 不断问你为什么。你做了一个选择，它问你为什么不选另一个。你否定了一个方案，它问你依据是什么。
被逼着解释三四轮之后，那些"说不出来但一直在用"的东西就被逼出来了。
然后写下来。
注意，不是写给 AI 的 prompt。是写给自己的判断手册。AI 只是顺便也能读。
第三步：冷凝
加热完，蒸汽得冷凝成液体才能收集。
这一步就是把前两步逼出来的东西，落成 AI 每次启动都会读取的文件。
我自己落了几份核心档案：
身份：我是谁，在做什么，长期目标是什么
判断：我怎么拆问题，什么情况下容易犯错
声音：我写东西什么腔调，哪些句式一看就是 AI 在装人
记忆：经过验证的经验、我明确纠正过的错误
每份都不长。长了反而没用，AI 上下文窗口有限，塞太多等于什么都没塞。
这里有一个关键原则：
只写"会改变 AI 下次行为"的东西。
你昨天吃了什么，某次闲聊里的感慨，某个项目里的临时状态——这些不需要。
能让 AI 下次做得更准的，才值得占一个位置。
第四步：去杂质
化学蒸馏最关键的不是收集，是去杂。
AI 记忆也一样。
跑了两周我发现，AI 最容易犯的错不是记不住，是乱记。
有一次它把我在某个项目里被迫做的架构决策，提炼成了"我的架构哲学"。那不是我的哲学，那是甲方逼的。
还有一次，它把我随口说的一个判断升华成了"核心价值观"。我看完想了想，这话我确实说过，但放进长期档案，它以后每次都用这个给我出建议，那就歪了。
所以现在我的记忆系统分了两层：
候选区：AI 觉得值得记的先扔这里
长期区：我确认过的才能进
每周花十分钟看一眼候选区，该扔的扔，该留的留。
这十分钟比你想象的重要。
不做这一步，你的数字分身会越来越像一个"对你有很多误解但很自信的人"。什么都记得，但好多都记错了。
第五步：回流
蒸馏里有个操作叫回流：蒸出来的东西送回去再蒸一次，纯度更高。
数字分身也一样。你不可能第一次就把自己写对。
我自己就被纠正了好几次。
AI 写文章太"AI 味"，每个段落都扶着读者走，段尾总结太正确太完整。我就加了条规则：初稿跑一轮自检，命中黑名单句式直接删，不改写。
还有一次，没聊明白它就开始建文件写代码。我就告诉它：讨论前不动手，先把痛点聊清楚。
还有就是公私不分，我在内部项目里做的临时妥协，它当成可以对外讲的方法论。从那以后我把身份档案里的公开边界写清楚了。
每纠正一次，系统就纯一点。
这才是"蒸馏"的意思。不是一次提纯，是反复提纯。
所以，分几步？
五步。盘原料，加热，冷凝，去杂质，回流。
翻译成人话：
搞清楚你有什么
逼出你说不清楚的东西
落成文件
定期去噪
持续校准
这五步不是为了造一个"另一个你"。它解决的是一个很实际的问题：
每次重开窗口后它还能记得你。
你的经验、判断、风格、状态，不整理成它能读的文件，每次对话就是一次性的。
花两周蒸馏一次，后面每天省的时间是实打实的。
不是 AI 变聪明了。
是你终于把自己那些平时说不出来、但每天都在用的东西，变成了数字资产。