用户使用流程

面向普通人的使用方式

第一步：安装 Ego Pod
  $ pip install ego-pod

第二步：初始化配置
  $ ego init
  → 交互式引导：选择基座模型、配置数据源路径、选择 edition
  → 就像设置一个新手机，按提示一步步来就行

第三步：开始训练
  $ ego train
  → 自动采集数据 → 构建语料 → 训练 LoRA → 输出多版本 Ego
  → 喝杯咖啡的时间，你的个性化 AI 就炼好了

第四步：使用 Ego
  $ ego run --edition normal
  → 加载基座 + LoRA，启动一个与你对齐的 AI 模型
  → 试着跟它聊天，看看它是不是"像你"

第五步：更新 Ego（数据变化后）
  $ ego train --update
  → 增量采集新数据 → 重新训练 → 覆盖旧版本
  → 你最近学了新东西？重新炼一次，Ego 就跟上了

面向 iFay 的集成方式

iFay 躯壳通过配置文件告诉 Ego 数据源地址，Ego Pod 自动完成训练，产出的 LoRA 适配器供 Fayger 加载。

例如：你的 iFay 运行在手机上，它会定期把你的新数据同步到指定目录，然后触发 Ego Pod 重新训练。训练完成后，新的 LoRA 适配器自动推送到你的手机，Ego 就"进化"了——整个过程你完全无感。