01 · 咨询师的回应框架
共同原则、个人取向与场景规则，共同影响每一次回应。
三层提示词分别说明共同的咨询观、每位咨询师的理论取向与角色特征，以及具体场景中怎样倾听、理解和回应。独立的安全规则会同时参与回应生成，不因咨询师取向不同而被关闭。
技术架构
Ling 是如何工作的
Ling 把一次会谈拆成四个可以检查的环节：咨询师如何形成回应、会谈结束后怎样整理、研发中如何复测，以及哪些能力仍在探索。这样既能说明系统如何工作，也能把当前版本与未来计划分开。
02 · 会后整理与检查
会谈正式结束后，系统继续整理需要承接的线索。
系统把本次对话整理成单次个案概念化；在用户开启连续性并满足条件时，还会更新跨会谈的长期理解。随后，另一个 AI 角色从不同角度检查并补充材料，再把下一次真正需要承接的内容写入咨询备忘录。这些内容都由 AI 生成，不等同于持证真人督导或专业评估。
当前版本：你始终只和一位主咨询师交流。除共同的安全规则外，个案概念化、AI 检查和咨询备忘录主要在会谈正式结束后生成；后台没有持证真人同步值守或逐条审阅。
03 · 模拟会谈与复测
用长轮模拟发现问题，再回到相近情境验证修改。
研发中会让 AI 来访者与 AI 咨询师进行长轮次模拟，再汇总来访者角色、检查角色与咨询师角色的反馈，用来定位问题、调整提示词，并回到相近情境复测。这是一种工程评测方法，不代表已经完成临床有效性验证。
04 · 研发方向
让不同视角在会谈进行时，
为主咨询师提供参考。
这一方向借鉴咨询训练中的“单向镜”：前台仍保持一对一交流，后台由多个 AI 角色并行提供概念化、检查和记录视角，再由主咨询师形成最终回应。它仍处于研发设想阶段，尚未进入当前版本。