运行时 · 进化
没有两个 Perslis 是一样的。
你用得越多，它就越围绕你重塑自己——记忆、规划、选路与个性，全都塑造成你构建的方式。
一个现成的语言模型对所有人都一样，会话一结束就把你忘得一干二净。Perslis 从设计上就不同：它累积对你系统与决策的记忆，基于对你真正奏效的东西来调整自身的运行参数，并让它的默认设置与个性朝着你的工作方式漂移。两位工程师各自运行 Perslis 一个月，最终会得到两个可度量地不同的运行时——每一个都契合它的操作者。本页解释让这一切发生的三种机制。
同一颗种子，分岔的谱系
每个 Perslis 都从同一个二进制文件出发——同一颗"种子"。但从第一次会话起，它的经历就只属于你：你的代码库、你的约定、你接受的决策以及你拒绝的决策。这些信号不会在一次运行结束时蒸发。它们被捕获、被整合，并反馈进运行时下一次的行为方式。经过许多次会话，相同的种子分岔成截然不同的谱系。
图 1 —— 一颗种子，众多谱系。每位操作者的 Perslis 累积出不同的历史，并分岔成一个契合他们的运行时。
机制 1 · 持久记忆
Perslis 把它学到的东西带过一次次会话，而不是每次都从零开始。在工作过程中，它捕获那些关键事实——一个系统是如何连接的、你批准了哪种方案、你坚持的某条约定——并将它们整合进一个可供日后调用的持久存储中。下一次遇到相关任务时，它已经了解你的世界。记忆是其他一切在其之上进化的基底。
- 关键性捕获：不是所有东西都值得记住；Perslis 保留重要的，让噪声自然衰减。
- 整合：原始观察被提炼为持久、可检索的知识——而不是一份无休止增长的记录稿。
- 循环中的调用：记忆被拉入调研与规划，让过去的决策为新的决策提供参照。
机制 2 · 自我进化
记忆改变 Perslis 知道什么；自我进化改变它如何运作。一个进化层基于在你的任务上真正奏效的东西，调整运行时自身的参数——它如何规划、把每类步骤选路给哪些模型、验证有多严格。持续带来回报的方案会被强化；浪费精力的方案会被降权。运行时不只是记住你的工作，它会专门在你的工作上变得更好。
机制 3 · 塑造出的个性
那些你每天都能感受到的部分——语气、默认设置、它解释得有多详细、它在风险上把线划在哪里——都会朝你的运作方式漂移。如果你总想要精简版，它就变得精简。如果你在交付前有很高的标准，它的阈值就随之提高来匹配。几个月后，你的 Perslis 不只是了解你的系统；它感觉起来就像是为你打造的，因为它的行为已经被你的行为所塑造。
为什么这是护城河，而不是噱头
一个更好的模型明天就能被换进来——这正是模型无关运行时的意义所在。但 Perslis 与其操作者之间累积起来的契合度是换不进来的。它在数百次决策中被赢得，并且会复利式累积。你运行 Perslis 越久，它对你专门而言就越有价值——也越难被任何通用工具所取代。