問題：專業者最貴的時間，花在初審
律師的案件 intake、專利師的「送不送件」、教練的個案評估、創作者的商案信箱——每一位判斷力就是招牌的專業者，都把大量時間花在「第一輪篩選」上：九成會被刷掉，但每一件都得親自看，因為判準只在他腦子裡。
市面的解法是兩個極端：填表單做規則（裝不下直覺），或 10 分鐘做一個聊天分身（像 FAQ、不像本人）。缺的是中間那層：把說不出口的判斷標準，忠實地挖出來、可驗證地部署起來。
方案：初審代理
VirtualMe 用 therapist-style 深度訪談（一次一題、五層追問：事實 → 模式 → 原則 → 反例 → 三角校驗）萃取專業者的判準，產出 8 份結構化行為模式檔，部署成只做初審的代理：
每份初審都可稽核
草稿必附「依據判準第幾條 + 最相似的過往案例」。它在應用你的判斷，不是提供專業意見。
知道自己不會
檢索不到相似前例就直接轉本人親審，不硬答。初審代理的誠實比聰明重要。
連自己的錯誤率都敢量
定期從被刷掉的件中隨機抽樣回人工盲審。別人賣效率，我們附錯誤率報告。
虛擬分身從不拍板
所有輸出都是 draft → 本人 review → 才生效。這不是妥協，是產品的鐵律。
深度證據：同一個問題，三種系統
問題：「幫我回絕一個不合理的案子。」（以下 VirtualMe 欄引自公開合成示範 archive，非真人資料）
| 通用 LLM | FAQ 式人格檔 | VirtualMe 行為模式檔 |
|---|---|---|
| 「謝謝你的邀請。考量目前資源有限，我恐怕無法承接這個案子，希望未來還有合作機會。」禮貌，但任何人都能這樣寫。 | 「謝謝邀請，這案子目前不符合我的工作安排，我先婉拒。」套用表單裡的「直接、簡短」，但不知道為何拒絕，也無證據可追。 | 「這個案子的範圍、預算和時程目前對不上，我不能照原案承諾。你可以選：縮小範圍，或調整預算／時程。」由 archive 的價值取捨 + 拒絕邊界 + 真實語氣樣本組成，且標明哪些模式仍待驗證。 |
第三欄的每個成分都指得出出處：
怎麼驗收？Week 5 與 Week 8 各做一次盲評：去掉標籤，請本人與第三者判斷哪一份「守得住邊界、說得清取捨、像本人」。全市場只有 VirtualMe 把驗收機制做成產品的一部分。
三階梯：第一天就有用，深度後到
Day-1 冷啟動
從你既有的痕跡（過往的接案決定、報價紀錄、公開寫作）建立初版判準——全部標記為「待驗證」，部署當天就開始幫你初審。
修正即訪談
每次你改它的草稿、否決它的判斷，系統追問一句「為什麼」。你的真實決定就是最好的訓練資料——判準逐步從「待驗證」升級為「已驗證」，訪談融進日常工作流。
完整萃取（選配）
要完整行為模式檔的人，走多週深度訪談（可密集壓縮），含兩次盲評驗收。冷啟動資料永遠不能不經真實決策證據直升「已驗證」——這條規則寫死在系統裡。
知識分三層：判準（訪談萃取）、判例（你自己的歷史決定，部署時建立檢索）、領域參考（刻意做薄的補充包，年度維護）。重點永遠在前兩層——「這個案子像不像我以前拒過的那個」，比背法條有用。
安全工程：不是成本，是產品
深度訪談會碰到人最真實的部分——所以安全機制不能只寫在條款裡，要寫在 runtime 裡。以下全部已實作、有測試鎖住：
場景本身也分級：被審的是案件、提案、來信等「物件」→ 直接做；被審的是自願參與的人（如求職者一面）→ 需告知、附證據、偏見抽查；非自願參與者、醫療、信貸、法律裁量 → 不做。
市場與商業模式
方向已被資本驗證
同源技術的 Simile（Stanford 團隊創辦）2026 年以 20 億美元估值募資逾 2 億美元，客戶含 CVS Health——但他們轉向企業人群模擬，個人判準萃取這條深水道目前是空的。
深，而且敢驗收
市面 AI 分身集中在 10 分鐘影音分身，最大抱怨是「不像我」。VirtualMe 走反向：多 session 萃取、三層驗證分級、盲評 gate——不像的地方，系統自己標出來。
簽證型執業者
律師 intake、專利師「送不送件」、會計師「新委任雷達」：文件進、本人二審、判準高度個人化、錯放的代價是工時而非人身。決策鏈短，本人就是買單者。
Operator Kit 授權
開源核心（MIT）+ 私有判準引擎授權 + 一次性部署與訓練 + 年度維護（判準引擎與領域參考包更新）。永不按受訪人數抽成。定價採專案洽談。
驗證數據
| 項目 | 狀態 | 數字 |
|---|---|---|
| 自動化測試（含危機、刪除、准入、同意流程） | 全數通過 | 427 passed |
| 靜態檢查（ruff）與 moat 衛生檢查 | 通過 | 0 errors |
| 端對端煙霧測試（同意 → 訪談 → 危機停機 → 匯出 → 刪除演練） | 通過 | PASS |
| 獨立程式碼審查（非實作者執行） | 可合併 | 0 blocker |
| 學術基準：訪談式萃取重現判斷傾向 | 已發表（Stanford） | 85% |
| 創辦人本人完整走完萃取流程（dogfood） | 完成 | 1 人 |
下一步驗證：外部無酬試用（≥1 人、≥2 週）、台灣律師合約審閱、首位 design partner 的盲評 demo。在這些完成前，我們不收任何人的錢——這也寫在開發紀律裡。
團隊與現況
千葉熊工作室有限公司（台灣）。創辦人為十餘年 MarTech／廣告技術背景的工程師，現於上市集團擔任 AI 應用開發；VirtualMe 為工作室產品線，開源核心公開於 GitHub（MIT），安全規格、憲章與工程紀錄全程留痕。
現況：核心 pipeline 與八條安全 gate 完成；公開合成示範 archive 可即時展示；正在接洽首波 design partner（簽證型執業者優先）。