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DATA ARCHITECTUREPUBLISHED

DATA-001 · DATA PAPER

Personal Mirror Data Specification

个人镜像数据规范

VERSION 1.0August 2026DATA ARCHITECTURE

定义 Life Mirror 如何存储、处理、保护和治理个人镜像数据。

DATA-001

Personal Mirror Data Specification

个人镜像数据规范

Life Mirror Institute · Data Architecture Paper


Abstract

Life Mirror 的核心资产不是单纯的数据,而是随着时间形成的个人镜像。

这些数据包含人生经历、情绪、关系、价值观和成长轨迹,因此必须同时满足:

  • 支持 AI 理解用户
  • 保护个人隐私
  • 保证用户拥有镜像
  • 支持长期演化

DATA-001 定义 Life Mirror 的个人数据治理架构。


1. From User Data to Personal Mirror

传统系统关注:

保存用户数据。

Life Mirror 关注:

在保护用户的前提下,将人生经历转化为个人镜像。

Human Experience

↓

Personal Data

↓

Mirror Processing

↓

Personal Mirror Model

2. Data Layer Architecture

Life Mirror 数据分为四层:

Layer 01 · Personal Data Layer

原始个人数据。

包括:

  • Identity
  • Conversation
  • Life Events
  • Uploaded Content
  • External Connections

Layer 02 · Processing Layer

数据理解与结构化处理层。

负责:

  • 信息提取
  • 分类
  • 脱敏
  • 信号生成

例如:

原始表达:

最近工作压力很大,但是我还想创业。

转换为:

{
"event":"career_pressure",
"emotion":"stress",
"goal":"entrepreneurship"
}

Layer 03 · Mirror Model Layer

人生镜像模型。

包括:

  • Mirror DNA
  • Mirror Graph
  • Memory
  • Pattern
  • Growth State

对应:

SYSTEM-003 Mirror Data Model


Layer 04 · Anonymous Intelligence Layer

匿名智能层。

用于:

  • 群体模式研究
  • 产品优化
  • 公共知识提升

不包含用户身份信息。


3. Data Anonymization Architecture

Life Mirror 不采用完全匿名化。

因为个人镜像需要保持连续理解。

采用分层策略:

Personal Mirror

↓

Privacy Filter

↓

Anonymous Pattern

↓

Collective Intelligence

个人服务可以使用完整上下文。

群体学习必须脱敏。


4. Identity Separation

原始身份信息与理解模型分离。

例如:

原始数据:

{
"name":"User",
"company":"Private",
"event":"career_change"
}

处理后:

{
"user_id":"anonymous_id",
"pattern":"career_transition"
}

5. Permission Architecture

用户拥有:

Access

查看自己的镜像。

Edit

修改理解结果。

Delete

删除数据。

Export

导出个人镜像。


6. Context Permission

不同场景只使用必要数据。

例如:

职业分析需要:

  • Career History
  • Values
  • Goals

不需要:

  • Private Relationship Memory

原则:

Minimum Data, Maximum Understanding


7. Relationship Data Boundary

关系数据必须保护第三方隐私。

Life Mirror 不应该未经授权建立他人的完整镜像。

系统分析的是:

用户自身经历中的关系模式。


8. AI Training Boundary

用户数据默认不用于模型训练。

任何公共学习需要:

  • 用户授权
  • 脱敏处理
  • 可退出机制

9. Data Lifecycle

Capture

↓

Process

↓

Store

↓

Use

↓

Review

↓

Delete

10. Integration With Life Mirror System

SYSTEM-002
Acquisition Pipeline

↓

DATA-001
Privacy Processing

↓

SYSTEM-003
Data Model

↓

SYSTEM-004
Runtime

↓

SYSTEM-006
Evaluation & Trust

Conclusion

Personal Mirror Data Specification 定义了 Life Mirror 如何在理解人与保护人之间取得平衡。

The mirror can understand you, but it belongs to you.

镜像可以理解你,但它属于你。