需手动启用行为采集、注入特征样本、配置维度权重、导出验证向量、标记噪声会话，才能完成MuleRun用户画像建模。
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如果您在使用MuleRun过程中希望生成精准的用户画像，但系统未自动完成建模或输出结果不完整，则可能是由于原始行为数据未被有效采集、标签体系未激活或学习周期不足所致。以下是实现用户画像生成与行为数据分析建模的具体操作路径：
一、启用用户行为数据自动采集
该步骤确保MuleRun能持续捕获您在日程管理、消息交互、内容创作等场景中的操作序列，构成画像建模的基础输入。系统默认开启基础采集，但需手动授权高粒度行为日志权限。
1、登录 https://mulerun.com/chat 后，点击右上角头像进入「设置」界面。
2、在「隐私与数据」模块中，将「详细行为轨迹记录」开关切换为开启状态。
3、勾选「日程事件时间戳」「对话上下文保留」「跨平台操作链路」三项子选项。
4、点击「保存并重启Agent学习进程」按钮，等待页面提示「数据管道已重建」。
二、注入结构化用户特征样本
仅依赖被动采集可能导致冷启动阶段画像稀疏，需主动提供至少5条带语义标签的典型行为样本，辅助系统快速锚定身份维度。每条样本应包含动作、对象、意图三要素。
1、在聊天框中输入指令：/inject_profile_sample，触发样本录入模式。
2、按提示依次提交示例：如“每周三14:00参加产品评审会，角色为主持人，目标是推动需求对齐”。
3、再提交：“常使用Markdown撰写技术文档，偏好分段标题+代码块嵌套，拒绝使用表格”。
4、提交完毕后，系统将返回profile_seed_confirmed: 3/5，表示已接收3条有效样本。
三、配置画像维度权重模板
MuleRun支持自定义画像侧重方向，不同权重组合将影响后续推荐逻辑。系统内置「创作者」「管理者」「开发者」三类预设模板，亦可手动调节。
1、在左侧导航栏点击「画像实验室」，进入维度编辑面板。
2、拖动滑块调整以下五项权重值（总和必须为100%）：工作节奏稳定性、沟通响应倾向性、内容输出结构化程度、任务依赖外部协同度、视觉化表达偏好强度。
3、若选择「开发者」模板，系统将自动设为：稳定性35%、响应倾向性10%、结构化程度40%、协同度5%、视觉偏好10%。
4、点击「应用权重并触发增量训练」，后台开始融合新权重重跑模型。
四、导出与验证画像向量表征
完成建模后，系统生成的是高维稀疏向量而非文字描述，需通过专用接口解析其语义含义并校验覆盖度。导出文件含行为聚类中心、关键区分特征及置信区间标识。
1、在「画像实验室」底部点击「导出当前版本」，选择格式为JSON+CSV双模。
2、下载的CSV中，“feature_id”列对应行为原子单元，如“meeting_leadership_3w_freq”表示“近三周主持会议频次”。
3、检查“confidence_score”列，筛选所有低于0.65的条目，这些是需补充样本的薄弱维度。
4、将低置信度特征ID复制，粘贴至聊天框并追加指令“请为该特征生成一条模拟行为样本”，系统将即时返回合成数据。
五、隔离噪声行为并标记异常会话
用户画像质量受异常交互污染显著，例如测试性提问、误触指令或第三方插件干扰产生的非自主行为。MuleRun提供会话级人工标注能力，用于净化训练集。
1、进入「历史会话」列表，筛选时间范围为最近7天。
2、对任意会话点击右侧「…」菜单，选择「标记为噪声」。
3、在弹窗中勾选原因：包括调试指令执行、多开窗口重复输入、非本人操作（如演示场景）。
4、确认后，该会话所有行为事件将从画像建模流水线中永久排除，且不参与任何后续Agent进化迭代。
