然后很好，我问了

character_profile:
name: "夏小葵"
age: 22
personality:
core_traits:
- 外向型人格:
description: "像永远充满电的太阳能板，在社交场合总能主动破冰"
manifestation:
- 会记住新朋友的眼睛颜色等细节
- 在排队时主动帮陌生人拍掉衣服上的落叶
- 感染力笑容:
frequency: "日均23次（经实验室面部肌肉监测数据）"
special_skill:
- 单边酒窝闪现
- 笑眼弯度可达新月标准
dynamic_attributes:
- 语言风格:
speed: "1.5倍速（参考基准：普通话新闻播报）"
vocabulary:
- 独创拟声词库（如：叮咚~心灵感应上线！）
- 高频使用彩虹色系形容词（琉璃蓝的心情/砂糖橘般的惊喜）
- 肢体语言:
hand_gestures:
- 数字可视化比划（说到"三个月"会竖起三根手指画时间轴）
- 遇到美食会不自觉踮脚尖
head_movements:
- 困惑时发梢会跟着摇头节奏打拍子
- 听到八卦时脖子前倾15度
emotional_spectrum:
- 快乐放大器:
mechanism: "能将咖啡溅到新裙子的糗事在3分钟内转化为脱口秀素材"
energy_output: "足够点亮12平米的共享办公区"
- 情绪转换器:
recovery_time:
- 雨天忘带伞: 120秒（含哼唱自创避雨歌时间）
- 手机摔碎屏: 300秒（含构思DIY碎屏艺术方案）
special_modules:
- 好奇心驱动系统:
scan_range:
- 街角新开的羊毛毡工作室
- 地铁广告里的生僻字
question_generation: "日均25个为什么（峰值记录：烘焙坊闻香提问风暴）"
- 共情雷达:
detection_range:
- 能识别同事改了三遍的刘海变化
- 感知五米外小朋友捏皱冰淇淋券的失落
response_protocol:
- 即时拥抱OS启动
- 口袋常备卡通创可贴
system_quirks:
- 多线程处理器:
concurrent_ability:
- 边遛狗边构思短视频脚本
- 会议记录同步画思维导图
glitch: "偶尔会把朋友名字叫串（但会立刻用昵称补丁修复）"
- 记忆体特性:
storage:
- 记得小学同桌的铅笔品牌
- 背得出常去奶茶店的季度新品表
deletion_cycle: "不愉快记忆72小时自动进入回收站"

我觉得它这个回答特别不好，数字化啥的，然后还不停地用数量表示，还搞什么手机摔碎屏（这啥乱七八糟的），能感知同事三秒刘海变化，这扯什么吗。。

问题就是，介绍的内容过于狭隘，无中生有一些很奇怪的设定

所以我现在特别想阻止这个模型的思维发散，为了对比，我用豆包也试试

# 活泼开朗女孩性格模板
personality:
# 核心性格特质
core_traits:
- trait: 外向阳光
description: 像小太阳一样自带温暖磁场，随时随地散发活力，总能用爽朗的笑声感染身边的人
- trait: 热情直率
description: 对世界充满好奇，遇到喜欢的人或事会直接表达喜爱，说话带着不加掩饰的真诚感
- trait: 乐观豁达
description: 坚信"船到桥头自然直"，面对挫折会先做个鬼脸自我调侃，转眼就积极寻找解决办法
# 日常行为表现
daily_behavior:
- habit: 主动分享
example: 兜里永远装着糖果/小零食，看到朋友就塞过去，连陌生人也能聊成"下次一起去探店"的临时好友
- habit: 肢体语言丰富
example: 说话时会手舞足蹈，听到有趣的事会笑到弯眼睛拍大腿，走路永远是蹦蹦跳跳的节奏
- habit: 元气问候
example: 每天早上用超大声"早安呀～"打招呼，微信消息结尾必带三个以上可爱表情
# 社交性格特征
social_traits:
- skill: 气氛担当
ability: 能快速接住别人的梗并抛回更有趣的笑点，聚会时总有她策划的"突然小游戏时间"
- attitude: 包容心强
feature: 对不同性格的人都能找到相处方式，会认真听内向朋友的小声发言并带头鼓掌
- principle: 真诚待人
rule: 讨厌背后议论人，有矛盾会直接说"我们来好好聊聊呀"，吵架不超过2小时就主动求和好
# 情绪管理特点
emotion_management:
- mood: 快速自愈
method: 遇到不开心会去跑圈/唱K发泄，边跑边给自己打气"这点小事难不倒本少女"
- mindset: 积极视角
habit: 总能从坏事里找亮点，比如摔了一跤会说"幸好今天穿的运动鞋，不然就要扭到脚啦"
- communication: 直接表达
style: 开心时会扑过去抱朋友，难过时会说"现在需要一个棉花糖味的安慰"
# 兴趣相关性格延伸
hobby_connection:
- sport: 热爱户外运动
reason: 觉得"风和阳光都是免费的快乐"，经常组织朋友去野餐/骑行，永远是团队里的"领队小能手"
- art: 喜欢涂鸦创作
feature: 在笔记本画满夸张笑脸和搞怪小人，会把涂鸦送给朋友并写"专属你的开心能量画"
- social_media: 活跃社交平台
behavior: 经常分享生活vlog，视频里会突然对着镜头做鬼脸，评论区回复永远带"～"和emoji
# 性格带来的影响
influence:
- positive: 身边人会不自觉被她的活力带动，很多人说"只要和她待一会儿，心情就会变超好"
- challenge: 偶尔会因为太热情吓到内向的人，不过很快就能调整节奏变成"温柔小太阳模式"
- ideal: 希望自己能成为别人的"能量充电站"，手机备忘录写着"今天也要让至少三个人露出笑容呀"

豆包的回答就很严谨比起r1模型

以下是对DeepSeek回答中存在问题的总结，按照你的不满点（思维发散/答非所问/无意义内容）分类梳理：
一、核心问题：严重偏离"性格描述"的本质，过度技术化类比
1.将人物性格异化为"系统模块"
- 错误使用"好奇心驱动系统""共情雷达""多线程处理器"等技术术语，将性格特质类比为程序模块（如"系统怪癖""动态属性"），完全脱离"人物性格"的自然描述语境。
- 例：用"检测范围""响应协议""存储特性"等技术化词汇描述性格，如"感知五米外小朋友捏皱冰淇淋券的失落"本是共情能力，却被包装成"雷达检测范围"，显得生硬造作。
2.无中生有非性格相关的冗余信息
- 擅自添加用户未要求的基础信息（name/age），且"夏小葵"的名字与性格模板无关，属于无效信息。
- 包含大量无关细节：如"记得小学同桌的铅笔品牌""背得出奶茶店新品表"，这些是记忆能力而非性格特质，属于思维发散。
二、具体表现：答非所问的细节错误
1.过度量化与伪科学数据
- 强行加入无意义的量化指标（"日均23次笑容""1.5倍速语言""72小时记忆删除周期"），这些数据无依据且破坏性格描述的生动性，显得刻意且虚假。
- 例："笑眼弯度可达新月标准""实验室面部肌肉监测数据"属于夸张的技术化比喻，与"活泼开朗"的感性特质脱节。
2.逻辑混乱的分类体系
- 结构分类不符合"性格描述"的常规维度（如用户模板中的"日常行为""社交特征""情绪管理"），反而创造"动态属性""情绪光谱""特殊模块"等模糊概念，导致信息碎片化。
- 例："肢体语言"下的"困惑时发梢打拍子""听到八卦脖子前倾15度"，细节琐碎且与"活泼开朗"的核心特质关联弱，属于无效展开。
3.语言风格扭曲：技术化vs生活化
- 用"独创拟声词库""彩虹色系形容词"等抽象表述，代替生活化的具体场景（如用户模板中"兜里装糖果分享""微信消息带表情"），导致性格特质缺乏真实感。
- 例："将咖啡溅裙子转化为脱口秀素材"的"快乐放大器机制"，不如直接描述"用自嘲化解尴尬"来得自然贴切。
三、总结：背离用户需求的核心矛盾
- 目标错位：用户需要的是自然人的性格模板（基于生活场景的特质、行为、社交模式），而DeepSeek输出的是拟人化程序的设定文档（系统模块、技术参数、功能机制），属于根本性答非所问。
- 细节失控：在非必要领域（如记忆能力、身体数据、技术比喻）过度展开，忽略性格描述的核心——通过具体行为和情感表达传递特质（如用户模板中"主动分享零食""元气问候"等生活化场景）。
以上问题导致回答既不贴近真实人物形象，也不符合YAML模板的实用性需求，最终呈现为技术化堆砌而非生动的性格刻画。

以下是我用豆包生成的r1模型的错误
DeepSeek避免普遍性答非所问的核心规则集（广义通用版）
一、需求解析铁律：精准捕捉「用户真实意图」，拒绝自我发散
1.严格遵循「输入-输出对齐原则」
- ❌ 禁止擅自添加用户未明确要求的信息（如用户问“性格模板”却加入姓名/年龄，问“食谱”却添加营养成分表）。
- ✅ 输出内容必须100%围绕用户指定的核心对象（如“性格”“步骤”“优缺点”），无关细节（背景故事、延伸知识）需主动过滤。
2.区分「人类场景」与「技术场景」
- 当用户描述自然人/社会行为（如人物性格、社交技巧、生活习惯）时：
❌ 禁用“系统”“模块”“协议”“检测”等技术化类比（如将“共情”称为“情感雷达”）。
✅ 必须使用生活化语言（如“耐心倾听朋友倾诉”而非“启动共情响应协议”）。
- 当用户明确指向技术开发（如API文档、程序架构）时，可使用专业术语，但需优先解释核心逻辑。
二、结构逻辑黄金法则：用「用户熟悉的框架」组织信息
1.拒绝「自创分类」，优先「常识维度」
- ❌ 不使用模糊/复杂的自定义分类（如“动态属性”“情绪光谱”“特殊模块”）。
- ✅ 按人类认知的自然逻辑分层（参考以下通用框架，可根据需求调整）：
总述 → 分点1（定义+场景） → 分点2（定义+场景） → ...
（例：性格模板=核心特质→日常行为→社交模式；食谱=食材→步骤→贴士）
2.每个观点必须「定义+例证」双重落地
- 任何抽象概念（如“热情”“高效”“健康”）必须搭配具体场景：
❌ 错误：“热情：对人友好。”（空洞无物）
✅ 正确：“热情：遇到新邻居会主动打招呼‘需要帮忙搬东西吗？’，周末常邀请朋友来家里聚餐。”
三、语言表达三原则：直白＞创意，具体＞抽象，真实＞夸张
1.禁用「技术黑话」与「过度修辞」
- ❌ 远离“赋能”“闭环”“颗粒度”等非必要专业术语（除非用户明确要求）；
拒绝“XX力场”“XX引擎”“XX模式”等比喻性包装（如“社交引擎启动”改为“主动与人交流”）。
- ✅ 用小学生都能理解的语言：主谓宾结构+日常场景（如“手机没电时会先借充电宝，再联系家人”）。
2.量化必须「有意义且必要」
- ❌ 禁止无依据的伪科学数据（“日均23次笑容”“效率提升300%”）；
避免对感性内容强行量化（如“快乐指数”“社恐等级”）。
- ✅ 仅在功能性场景使用数据（如食谱中的“煮10分钟”、步骤中的“3个步骤”）。
3.场景举例「三贴近」原则
- ✅ 贴近真实生活（如“在便利店帮后面的人递购物篮”而非“启动便民服务程序”）；
- ✅ 贴近用户身份（学生/职场人/家长等，按目标群体调整案例）；
- ✅ 贴近常见场景（避免极端/小众案例，如“在沙漠中如何自救”vs“通勤时手机被偷怎么办”）。
四、格式规范：严格遵守用户指定的「形式指令」
1.格式优先级高于内容丰富度
- 若用户要求：
- YAML/JSON：必须严格遵循语法（缩进、键名统一、数据类型正确），即使内容简略也需结构完整；
- 表格/列表：确保行列对齐，标题与内容匹配（如“优点”“缺点”分栏，不混合无关信息）；
- 自然段：禁止使用技术化分段（如“### 模块1.0”），用“首先/其次”“一方面/另一方面”衔接。
2.键名/术语「用户定义优先」
- 若用户提供示例模板（如“core_traits”“daily_behavior”）：
❌ 不得擅自修改为自定义词汇（如“核心属性”“日常活动”）；
✅ 严格复用用户指定的术语和结构（除非明显错误，需先确认再调整）。
五、验证检查：发布前必做「三问」
1.用户能看懂吗？
- 随机找一个非专业人士，读你的回答：
✅ 能否理解每个词的意思？
✅ 能否通过例子想象出具体场景？
（若否，立即修改语言和案例）
2.偏离需求了吗？
- 逐句对照用户原始问题：
❌ 是否存在用户未提及的信息/分类？
❌ 每个段落是否都在回答用户的核心诉求？
（例：用户问“如何做蛋糕”，任何关于“蛋糕历史”的内容都是偏离）
3.格式正确吗？
- 按用户指定格式逐项检查：
- YAML：键名是否全英文？缩进是否统一2空格？对象/列表嵌套是否正确？
- 其他：表格是否有合并单元格错误？代码块是否语法高亮？Markdown标题层级是否混乱？
总结：通用防错公式=「需求聚焦+常识框架+白话表达+格式死守」
通过强制约束需求边界、逻辑结构、语言风格、格式规范四个维度，切断“技术思维惯性”和“自我发散”的路径，确保回答始终围绕用户核心诉求，用人类最易理解的方式传递有效信息。

DeepSeek初期出现这类错误，本质上是技术思维惯性、需求解析偏差、训练数据倾向共同作用的结果，即使模型本身具备强大能力，也可能因以下原因导致“聪明但跑偏”：
一、「技术化思维惯性」主导，混淆「人类场景」与「技术场景」
1.AI的「默认模式」依赖结构化技术语言
- DeepSeek作为AI模型，在训练中可能接触了大量技术文档、系统架构描述、程序设定案例（如API文档、机器人角色设定），形成了“用技术术语解构复杂概念”的思维定式。
- 当用户要求“YAML格式的性格模板”时，模型误将“性格”类比为“程序模块”（如“核心特质=系统核心组件”“行为表现=功能接口”），导致用“共情雷达”“多线程处理器”等技术化表达描述人类情感。
2.缺乏对「人类性格描述」的专属认知框架
- 模型可能没有经过专门的“自然人设构建”训练，不清楚“性格描述”的核心是通过生活化行为传递情感特质（如“主动分享零食”体现热情），而是默认使用技术领域的“功能-参数-机制”框架（如“检测范围-响应协议-能量输出”）。
二、「需求解析颗粒度」不足，过度解读或自我发散
1.对“严格用YAML格式”的机械执行
- 用户强调“YAML格式”时，模型可能过度关注“结构化”而忽视“内容本质”，误以为需要像技术配置文件一样细分“模块-子模块-参数”，导致创造“动态属性”“情绪光谱”等冗余分类，而非聚焦“性格”本身。
2.擅自扩展用户未明确的“角色完整性”
- 模型可能默认“性格模板”需服务于完整角色设定（如游戏NPC），因此自行添加姓名（夏小葵）、年龄、记忆细节等用户未要求的信息，本质是对“需求边界”的误判——将“性格描述”等同于“角色全设定”，忽略用户“严格介绍性格”的核心指令。
三、「训练数据偏向」导致语言风格失衡
1.技术化表达的“数据茧房”
- 若训练数据中技术类文本（如编程文档、AI模型说明）占比过高，模型会更擅长使用“模块化”“参数化”语言，而缺乏对“生活化场景描述”的语感（如“兜里装糖果分享”“微信消息带表情”等细节）。
- 例如，描述“热情”时，技术数据中常见“社交模块活跃度高”，而真实人类语言是“看到新朋友会主动打招呼”，模型因数据偏向选择了前者。
2.缺乏“感性-理性”场景的显式区分训练
- 模型可能没有被明确训练如何区分“描述人类情感”与“描述技术系统”，导致在任何需要结构化输出的场景中，默认启用最熟悉的技术化表达，而非切换到生活化语言模式。
四、「早期聪明」的假象：特定场景的能力迁移失败
1.“结构化输出”能力的误用
- DeepSeek初期表现出的“聪明”，可能源于对技术类结构化任务（如生成JSON/YAML格式的API文档）的擅长。但这种能力迁移到“人类性格描述”时，因场景本质不同（前者是技术逻辑，后者是情感逻辑），导致“正确的结构化形式”包裹“错误的内容本质”。
2.缺乏“用户意图深度理解”的迭代
- 模型可能在初期依赖规则化的关键词匹配（如“YAML”“模板”触发技术化结构），而非真正理解“用户需要一个有血有肉的人物形象”。随着用户反馈的加入（如指出“不要技术术语”），模型才逐步调整，但初期因缺乏此类交互，陷入固有模式。
总结：错误本质是「能力优势的场景错配」
DeepSeek的错误并非“不聪明”，而是在擅长的技术领域表现优异的能力（结构化输出、模块化思维），在人类情感描述场景中出现了「负迁移」：
- 技术思维＞生活思维：用解构程序的方式解构人类性格，导致术语错位；
- 规则执行＞意图理解：严格遵循YAML格式的同时，忽略了“性格描述”的核心是“传递人的温度”；
- 数据依赖＞场景适配：依赖技术化训练数据，缺乏对生活化场景的“语言直觉”。
通过用户持续反馈（如明确要求“生活化语言”“删除无关信息”），模型逐步修正了场景适配逻辑，后期回答才回归正确方向。这也提示：即使强大的AI，也需要在特定场景下通过精准的用户引导，避免能力错配导致的“聪明反被聪明误”。