用途：为工作区检测最合适的用户画像，以个性化 Alex 体验，包括侧边栏品牌、技能建议和 Active Context 配置。归属为可继承（VS Code heir），通过 persona、know your customer、project type detection、welcome screen、sidebar persona 触发。
主要能力：采用优先级链检测，从高到低依次为 Focus（活跃番茄钟主题，置信度0.95）、Goal（goals.json 中的会话目标，0.85）、Phase（ROADMAP 阶段关键词，0.75）、Project Goals（user-profile.json 学习目标，0.70）、Profile Cache（缓存 projectPersona，7天内）、Profile + Workspace（技术栈、专长、文件结构评分）、Default（开发者回退，0.50）。检测在首个可信匹配处停止，低优先级仅在高优先级返回 null 时运行。
可用画像包括：developer、academic、researcher、technical-writer、architect、data-engineer、devops、content-creator、fiction-writer、game-developer、project-manager、security、student、job-seeker、presenter、power-user。
工作区评分采用三种模式：Path（含 /，需用 fs.pathExists() 确认目录存在）、Extension（以 . 开头，对工作区条目做 endsWith()）、Filename（精确不区分大小写集合查找）。规则强调不得对工作区模式使用双向子串匹配，以免误判。
LLM 检测路径：调用 detectAndUpdateProjectPersona()（初始化/升级）时，从文件结构检测技术、收集项目上下文、发送结构化提示给 LLM（优先 GPT-4o > Claude Sonnet > 任意），解析 JSON 响应匹配或创建动态画像，保存为 user-profile.json 的 projectPersona，并通过 updatePersona() 更新 Active Context 的 persona 字段。
Active Context 会更新 persona 名称与置信度；Focus Trifectas 不在此过程自动分配，而是独立管理，因为 persona 是“用户是谁”（按项目），Focus 是“当前在做什么”（按会话）。欢迎视图显示置信度百分比和检测来源。
新增画像需在 personaDetection.ts 的 PERSONAS 数组添加字段，将画像 ID 加入 LLM 提示的 personaId 枚举，在 welcomeView.ts 的 skillNameMap 添加技能，并确保 .github/skills/ 存在匹配技能。已知问题包括 .github/ 子串匹配导致误判、缓存过期，已通过路径存在性检查、移除噪声信号和 7 天过期机制修复。限制：依赖工作区文件、LLM 可用性与缓存策略，具体支持平台与收费暂未提供。