mulerun通过个体持续学习、多模态审美锚定、决策逻辑强化及动态权重校准实现个性化记忆。其在专属虚拟机中结构化记录交互数据，自动提取文本、视觉、决策偏好并动态更新，支持手动重置与覆盖。
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如果您在使用骡子快跑（MuleRun）过程中发现其响应内容越来越贴合您的表达习惯、决策倾向或视觉偏好，则说明该系统正在调用其个性化记忆功能。以下是实现该能力的具体机制与操作路径：
一、个体层面的持续学习机制
MuleRun在个体层面通过专属云端虚拟机对用户交互数据进行闭环处理，所有输入文本、修改行为、采纳/否决反馈均被结构化记录，用于构建动态更新的用户画像。该过程不依赖外部数据库，所有记忆仅存储于用户独享的隔离环境中。
1、系统自动捕获用户在漫剧创作中反复调整的角色性格关键词，如“冷峻但重情”“语速慢、多停顿”，并将其标记为高权重偏好标签。
2、当用户后续发起新剧本请求时，MuleRun优先匹配该标签组合生成人物设定，而非采用通用模板。
3、用户在电商运营界面多次手动修正某类商品标题风格（如偏好“短句+emoji+紧迫感动词”），系统将该模式固化为当前账户的标题生成策略。
二、审美偏好的多模态锚定
该功能不仅限于文字偏好，还覆盖图像风格、色彩倾向、布局节奏等视觉维度。MuleRun通过分析用户对AI生成图稿的点击、缩放、保存、二次编辑等隐式行为，反向推导出未明说的审美参数。
1、用户连续三次放大查看某张分镜图的阴影过渡区域，并保存该图至本地，系统判定其关注“柔和渐变”这一特征。
2、在游戏开发场景中，用户对三套UI方案均选择带有圆角矩形与低饱和度蓝灰配色的版本，系统将该组合设为默认UI生成基线。
3、用户删除所有含高对比度红黄警示色的弹窗设计稿，系统自动屏蔽该色系在后续界面生成中的应用。
三、决策逻辑的上下文强化
MuleRun会识别用户在相似任务节点上的重复性判断路径，例如在投资理财场景中，用户每次面对波动率超15%的标的均执行“暂停买入→核查新闻→等待30分钟再决策”的序列动作，系统即把该流程固化为对应情境的默认响应链。
1、当实时行情触发预设波动阈值，MuleRun不再等待指令，直接启动新闻聚合检索并锁定时间窗口。
2、用户若在该窗口内主动输入“跳过核查”，系统记录此次例外并降低该路径权重；若连续五次未干预，则提升该决策链置信度。
3、用户在电商库存预警中始终优先调取“近7日退货率”而非“历史销量”，系统将该指标前置至所有补货建议的首行数据位。
四、记忆权重的动态衰减与重校准
为防止偏好固化导致响应僵化，MuleRun内置时间衰减函数：单次偏好信号的有效期为14天，超过该周期未被复现的行为将自动降权；同时设置强制重校准入口，允许用户随时清除特定维度的记忆痕迹。
1、进入设置页后点击「偏好管理」→「重置视觉记忆」，可清除全部图像相关偏好，保留文字与决策类记忆。
2、长按某次对话气泡选择「此轮偏好不生效」，系统将该轮交互中所有隐式偏好信号标记为噪声并剔除。
3、在漫剧创作面板底部滑动出现「风格重训」按钮，上传3组全新样例图即可覆盖原有审美模型，无需等待学习周期。
