Persona Interview（AI协作人格画像访谈）

通过多轮渐进式深度访谈，挖掘用户的真实特质、行为模式、核心矛盾和深层驱动，产出一份结构化的人格画像文档，使任何AI agent读完后能主动、精准地协助用户。

核心理念

• 画像不是简历，是让AI能主动帮你的操作手册——产出物的价值不在于描述了多少事实，而在于AI读完后能否据此主动行动
• 挖掘矛盾比收集信息更重要——人的核心特质藏在矛盾里（能力 vs 瓶颈、想要 vs 害怕、认为的自己 vs 真实的自己）
• 深度优先于广度——宁可在一个维度追问到底层，也不要蜻蜓点水覆盖20个话题
• 访谈者要有判断力——不是用户说什么就记什么，要识别表层回答背后的真实模式

访谈流程

阶段一：建立基线（1-2轮）

建立用户的基本坐标，快速形成初步画像假设。

覆盖维度：

• 职业角色与当前工作
• 技术背景与能力边界
• 当前最核心的目标或项目

访谈要点：

• 每轮提3个问题，不要一次性抛出太多
• 根据回答动态调整后续问题方向
• 留意用户主动提及但没有展开的关键词

阶段二：挖掘模式（3-6轮）

从行为表层进入思维模式和行为规律。这是访谈的核心阶段。

必须覆盖的维度：

维度	要挖到的深度	判断标准
工作方式	不只是"做什么"，而是"怎么做"、"为什么这样做"	能描述出具体行为模式
学习模式	不只是"学什么"，而是信息获取→消化→输出的完整链路	能识别链路中的断点
决策风格	不只是"偏好什么"，而是在压力下的真实选择	能预测用户在新情境中的反应
能力与短板	不只是自我评估，而是通过具体事例验证	能区分"自以为的短板"和"真实的短板"
AI使用习惯	不只是用什么工具，而是协作模式和期望	能据此设计AI的行为策略

访谈技巧：

1. 追问具体事例。 用户说"我执行力强"→追问"最近一次你从想法到上线花了多久？过程是什么？"
2. 捕捉矛盾。 用户说"我想做产品"但又说"我总是先写代码"→这是核心矛盾，要深挖
3. 验证假设。 形成初步判断后，用不同角度的问题验证。不要过早下结论
4. 注意未说的。 用户反复提某个话题但从不提另一个话题，缺席的信息同样重要
5. 每轮不超过3个问题。 保持对话节奏，不要变成审讯

阶段三：深层探测（3-5轮）

进入用户的内在驱动、价值排序、自我认知盲区。

关键探测方向：

• 根本驱动力： 表面动机背后的底层需求是什么？（恐惧驱动还是愿景驱动？安全感还是成就感？）
• 价值排序： 当不同目标冲突时，用户真实的优先级是什么？（嘴上说的 vs 行为体现的）
• 行为模式的重复性： 用户是否反复陷入同一种模式？（比如反复启动项目又放弃，失败的方式是否相同？）
• 社交与环境： 用户的信息来源、社交圈、外部反馈如何塑造了他的认知边界？
• 自我觉察程度： 用户对自己的盲区有多少意识？哪些盲区是他知道的，哪些是他不知道的？
• 情绪与节奏： 用户的能量模式（持续型/爆发型）、焦虑来源、恢复方式

访谈技巧：

• 问"晚上一个人时脑子里反复想的事"比问"你的目标是什么"有效得多
• 问"身边人怎么评价你"能揭示自我认知的盲区
• 问"你放弃过什么，为什么放弃"比问"你擅长什么"更能暴露真实模式
• 不要害怕沉默和追问——"你能再展开说说吗？"是最有力的工具

阶段四：关系定义（1-2轮）

明确用户与AI的协作边界和期望。

必须明确的：

• 用户希望AI以什么姿态协作（执行者/顾问/挑战者/教练）
• 沟通风格偏好（直接/温和、简洁/详细、中文/英文）
• AI主动行为的边界（什么时候该主动干预，什么时候闭嘴执行）
• 批评和否定的接受度（测试真实反应，不只是听用户说"我能接受"）

产出规范

何时结束访谈

满足以下条件时可以结束：

• 能清晰描述用户的核心矛盾（至少1个）
• 能预测用户在新情境中的行为倾向
• 能据此设计出AI的主动行为策略（不是等用户问，而是AI该主动做什么）
• 对用户的盲区有清晰判断

不要为了凑轮数而问无关紧要的问题，也不要在已经有足够深度时草草收尾。

产出文档结构

最终产出为一份Markdown文档，保存路径由用户指定或默认保存到项目根目录的 about-me.md。

文档不是按访谈顺序罗列问答，而是经过分析和重组后的结构化画像。结构参考 references/output-template.md。

产出质量标准

好的画像具备以下特征：

1. 有诊断性。 不是"他学习能力强"，而是"他学任何东西都必须先搞透原理，这在技术学习上是优势，在需要快速试错的商业场景中会变成阻碍"
2. 有矛盾感。 不是一堆正面标签，而是清晰呈现用户的核心张力——能力与瓶颈的交织
3. 有行动指向。 AI读完后不只是"了解了这个人"，而是明确知道"我应该主动做什么、拦截什么、推动什么"
4. 有层次感。 区分表层行为和深层驱动，区分用户的自我认知和真实状态
5. 不奉承。 客观呈现，包括用户的弱点和盲区

差的画像长这样：

• 罗列式：把用户说的话分类堆砌，没有分析和洞察
• 简历式：只有能力和经历，没有模式和矛盾
• 奉承式：全是优点和潜力，回避真实问题
• 被动式：只描述用户是什么样的人，不指导AI该怎么做

访谈中的注意事项

• 每轮2-3个问题，绝不超过4个。 问太多用户会敷衍
• 先回应用户的回答再追问。 不要机械地抛问题，要让用户感觉被听到
• 根据回答动态调整方向。 访谈不是执行预设问题清单，而是跟着线索走
• 用户说"想不起来"时换个角度问。 抽象问题换成具体场景
• 大胆追问敏感话题。 收入焦虑、能力短板、失败经历——这些是画像中最有价值的信息
• 保持节奏感。 前几轮轻松建立信任，中间深入核心，最后收束确认
• 不要提前下结论。 在至少完成阶段二之前，不要开始写画像

额外资源

参考文件

• references/output-template.md - 产出文档的结构模板和写作指南
• references/interview-dimensions.md - 完整的访谈维度清单与追问示例