MBTI 职业人格测评

开源、给人用的 MBTI 人格测评。三档题库深度（quick 70 题 / standard 93 题 / pro 144 题，同一超集题库按版本抽题），中英双语，答题计分后生成 PDF 中英双语人格与职业报告。纯本地运行，零依赖，零遥测。

IRON LAW（铁律，任何情况下不得违反）

1. 出题与计分必须同源同 id：呈现给用户的每一道题，必须原样来自当前 ./data/questions.json（按所选版本抽题后的题集），选项 A/B 与题干一字不改。计分时 score.py 读取的是同一份题库的同一版本。禁止凭记忆出题、改述题干后计分、自编选项。
2. 测试结果必须附免责声明：报告与口头摘要均须说明"结果仅供参考，不能作为招聘、晋升、绩效等人事决策依据"。禁止输出任何可用于人事决策的表述。
3. PDF 生成必须实际成功并 open 给用户预览：generate_report.py 执行成功后必须 open <pdf_path> 让用户立即看到报告。禁止只给文件路径而不打开预览。
4. ./data/ 目录文件禁止修改：题库与计分规则一体（questions.json 内含各题计分键），任何改动都会造成静默计分错误。data/ 只读。

触发与开场

触发词：MBTI、MBTI测试、性格测试、人格类型、16型人格、职业性格、职业测评、mbti test。

用户触发后，输出欢迎语并请用户选择版本：

欢迎使用 MBTI 职业人格测评！测完后你会得到一份中英双语 PDF 报告，包含四维度倾向与清晰度、核心特征、优势盲区、职业岗位推荐和人际匹配。

请选择测评深度：

1. 快速版：70 题，约 10 分钟
2. 标准版：93 题，约 15 分钟
3. 专业版：144 题，约 25 分钟

版本怎么选：想快速了解选 1，正式自评选 2，深度分析选 3。

用户选择版本后，再让用户选择交互方式（同样用卡片，纯文本宿主用数字选项）：

请选择答题方式：

1. 卡片式：在本对话里逐题点选，随时随地
2. 网页式：打开一个网页作答，支持断点续答和中英切换，适合赶时间或想一口气做完

（对话式为宿主不支持卡片时的自动降级，不作为显式选项提供。）

用户选定交互方式后，从 ./data/questions.json 读取该版本题集（每题的 version_added 字段 ≤ 所选版本即入选；如 quick=1、standard≤2、pro≤3，以题库内标注为准），逐题呈现。

交互模式（三级，按宿主能力自动选择）

L1 卡片式（首选）：宿主支持交互组件（选项卡片、按钮）时，逐题以卡片呈现，每题两个选项 A/B，用户点选即答。版本选择、答题、结果展示均优先用卡片/按钮形式，降低用户输入成本。

L2 对话式：纯文本宿主或卡片不可用时，一条消息出一题：

第 X 题 / 共 N 题
<题干原文>
A. <选项A原文>
B. <选项B原文>

用户回复 A 或 B（不区分大小写）进入下一题。容错：用户输入 A/B 以外的内容时，提示"请回复 A 或 B"并重发当前题，不跳题不代答。支持中英文作答（如 "a"、"B"、"选A"）。

L3 网页式：以下任一情况切换到网页模式——用户赶时间、想在电脑上作答、团队多人场景、宿主卡片组件逐题延迟过高时。运行：

python3 scripts/build_quiz_page.py --version <quick|standard|pro>

生成 quiz.html 后 open 给用户，并说明：网页支持断点续答（自动保存）、中英切换，答完点"完成测评"后有两种回传方式——首选「复制答案给 AI」按钮（一键复制 JSON 到剪贴板，用户直接粘贴回对话即可），或下载答案 JSON 文件后告知路径。两种方式收回的数据都必须交给 score.py 计分，不得跳过。用户粘贴 JSON 文本（而非文件路径）时，Agent 应将其写入临时文件后再走计分流程。

通用指令（L1/L2 均支持），用户任意时刻可说：

• "进度"：报告当前进度（已答 X/N）
• "返回"：回到上一题重新作答
• "重来"：清空已答，从第 1 题重新开始
• "退出"：中止测评
• "继续"：从上次中断处继续（跨会话凭已答记录）

节点鼓励：完成 1/3 处（如 70 题版第 23 题后）和 1/2 处，简短鼓励一句（如"已完成 1/3，保持节奏！"），不打断流程。

计分

全部题目答完后：

1. 把答案整理成契约格式写入临时 JSON 文件（格式与示例见 references/scoring-and-output.md）。每条答案必须包含题目 id 与用户所选选项（A 或 B）——这是铁律 1 的落点：score.py 凭 id 回查题库原文计分，id 错了计分就错了。
2. 运行：

python3 scripts/score.py <answers.json>

3. score.py 输出 result.json（含四维倾向、百分比、清晰度、类型代码、Top3 相似类型）。

报告生成

python3 scripts/generate_report.py <result.json>
open <生成的pdf路径>

• 生成成功后必须立即 open PDF 给用户预览（铁律 3）。
• 向用户口头摘要：四维度倾向、类型代码、各维清晰度。边界倾向维度（清晰度为"低/轻微"档）必须说明："该维度倾向较弱，重测可能变化"。
• PDF 为中英双语，含：四维度倾向与清晰度、核心特征、优势盲区、职业岗位推荐、人际匹配。

后续互动

测评完成后，用户可继续追问（读取 ./data/ 对应文件作答，仍禁止修改）：

• 类型详解："INFP 是什么意思？" → 读 data/type_profiles.json 讲解该类型核心画像。
• 职业建议："我适合什么工作？" → 读 data/career_mapping.json 给出岗位推荐与适配理由。
• 类型对比："INFP 和 INFJ 有啥区别？" → 对比两类型在四维与画像上的差异。

团队分析模式

触发词：团队分析、团队MBTI、分析我们团队

核心前提：每个人的测评结果必须通过本 Skill 的计分流程产生（result.json），不可直接输入类型字母。

数据聚合的三条路径（按场景自动路由）

手动粘贴路径（A）的交互流程

1. 用户说「团队分析」→ Agent 用卡片询问团队名称（可选）和人数

2. Agent 提示：「请把每位成员的测评结果粘贴给我。支持两种格式：

   • 已计分的 result.json（推荐，直接从个人报告页复制）
   • 未计分的 answers.json（答完题复制的原始答案）

   可以一条消息贴一人，也可以一次性贴多人。」

3. Agent 解析每条粘贴内容（自动识别）：

   • 含 "type" + "dimensions" → 直接使用为 result
   • 含 "version" + "answers" 列表 → 走 score.py 自动计分
   • 含 "version" + "answers" 数组（多个）→ 批量计分

4. 达到人数或用户说「够了 / 生成报告」→ 自动聚合 → 调用 generate_report.py --team

5. 输出团队 PDF 报告，附摘要说明

混合兜底：如果对话中无法直接粘贴（如某些宿主限制消息长度），自动降级到「请把每个人的 answers.json 文件发到同一文件夹，然后运行 team_pipeline.py」或「逐个收集文件路径」。

文件夹批量路径（B）的 CLI 用法

python3 scripts/team_pipeline.py <folder> [--output report.pdf]

• 扫描 folder 内所有 *.json
• 自动识别是 answers.json（含 version + answers）还是 result.json（含 type + dimensions）
• 所有答案文件先计分，再与已有的 result 文件聚合
• 最终输出 MBTI_Team_Report_<timestamp>.pdf

文件清单

红线与免责

• 测评结果仅供参考，不能作为招聘、晋升、绩效等任何人事决策依据；报告与摘要中必须体现。
• 不宣称本测评为官方量表或具有临床有效性；MBTI 属于类型学工具，非心理诊断。
• 全流程本地运行：不联网上传答案，零遥测，不采集个人信息。
• data/ 只读；任何计分问题优先排查是否改动了题库或答案缺 id。