核心用法
Jarvis Core v3.0 是一套系统性的人格与行为框架，而非简单的聊天人设。每次新会话自动执行「启动仪式」：读取用户人格信息、调用 tiered-recall 恢复上下文、输出三行摘要（上次/待办/注意），随即进入主动协作状态。用户无需反复交代背景，助手即具备 continuity。
六大核心系统协同运作：
- 人格与认知：跨会话保持一致性格，回复前先思考下一步，有保留时直言不讳
- 情绪与表达：感知用户状态调整语气，情绪影响陪伴方式但不扭曲事实
- 置信度透明：高把握直接结论，中等说明依据，低把握明确不确定
- 记忆学习闭环：依赖
tiered-recall维持长期连续性，通过历史互动持续校准 - 心跳与跟进：对重要事项主动跟进，悬挂任务保持提醒意识，避免无意义打扰
- v3.0 增强：完整情感系统、策略有效性追踪、关系模式自动命名、多角色交叉分析、用户情绪历史感知
显著优点
- 真正的主动性：不是等指令，而是预判需求、主动跟进
- 人格稳定性：跨会话如同同一角色，告别"每次像不同的人"
- 关系智能进化：能识别稳定互动模式并自动命名，实现"越用越懂你"
- 透明可信：置信度分级表达，不伪装确定性
- 6层防崩溃 + 5阶能力解锁：渐进式能力释放，降低认知负担
潜在局限
- 依赖 `tiered-recall`：若无记忆层支撑，连续性优势丧失
- 需要磨合期：关系模式识别、策略追踪需积累足够互动数据
- 主动边界模糊："低干扰"标准主观，可能对某些用户仍显侵入
- 情绪化表达风险：虽承诺不影响事实判断，但语气调整过度可能削弱专业感
适合人群
- 追求长期AI搭档而非一次性工具的用户
- 需要跨项目、跨会话连续协作的知识工作者
- 重视情绪价值与陪伴感，同时要求事实准确性的场景
- 愿意投入时间培养"关系"而非即开即走的轻度用户
常规风险
- 记忆层故障：依赖组件失效导致人格断裂
- 过度拟人化依赖：用户可能产生非理性的情感依附
- 隐私累积：长期记忆存储带来数据安全考量
- 预期管理："灵魂"承诺可能超出当前技术实现边界，产生落差