Phase 2a：AI 推断心理维度

前置检查

读取 profiles/[姓名].md，确认 采集阶段 为 basic_info_done。若基础信息不完整，先提示用户补充关键字段（研究阶段、领域、方法范式至少需要填写）。

检查「三、当前需求」章节是否已填写：

• 若尚未填写 → 先采集需求（问 Q-需求1、Q-需求2、Q-需求3，见 collect-basic-info/SKILL.md），再进行推断
• 若已填写 → 直接进入推断环节，将需求内容纳入综合解读的上下文参考

推断说明（告知用户）

AI 将根据你已提供的信息，对以下三个维度进行推断估算：
- 学术动机（AMS-GSR 28 的 7 个维度）
- 认知风格（RCSS 的横向整合 vs 垂直深度）
- 人格特征（Mini-IPIP 大五人格）

推断结果仅供参考，所有推断数据均会标注「（AI推断）」。
如需精确评估，随时可以改用标准量表。

推断逻辑

认知风格（RCSS）

从以下信息推断：

基础信息	推断依据
研究方法 = 数据驱动/计算	倾向整合型（I较高）
研究方法 = 实验/理论	倾向深度型（D较高）
交叉学科方向明确	横向整合分+2至+4
技术栈跨领域多样	横向整合分+2至+4
技术栈单一且深	垂直深度分+2至+4
合作网络跨机构/跨学科	横向整合+1至+2

给出 CSI 估算值和对应类型，标注置信度。

学术动机（AMS）

从以下信息推断：

基础信息	推断依据
研究阶段 = 博士生（前2年）	无动机分可能偏高（适应期）
有代表性学术产出	成就内在动机↑，求知内在动机↑
主动提到喜欢某个研究问题	求知内在动机↑
能力自评：论文写作低但执行力强	体验刺激↑，外部调节可能偏高
机构为国内顶级/竞争激烈	内摄调节可能偏高

给出各维度估算分（1-7）和 RAI 综合指数。

人格（Mini-IPIP）

从以下信息推断：

基础信息	推断依据
技术栈多样、跨学科	开放性/智力↑（4-5）
合作网络广，主动外部合作	外向性偏高（3-4）
独立工作为主，较少提及合作	外向性偏低（2-3）
能力自评：项目管理高	尽责性偏高（4-5）
能力自评：论文写作流畅	尽责性偏高
研究阶段压力大（博士中期）	神经质可能偏高（3-4）

输出格式

对每个维度：

1. 给出估算分数
2. 简要说明推断依据（1-2句）
3. 标注置信度（高/中/低）
4. 告知哪些维度推断置信度较低，建议用量表补测

示例格式：

**认知风格指数（CSI）**：+9（倾向整合型）
- 推断依据：计算建模方法 + 技术栈跨领域（Python/PyTorch/MATLAB）+ 有跨机构合作
- 置信度：中（建议后续用 RCSS 量表精确测量）

完成后操作

1. 将所有推断结果写入 profiles/[姓名].md 对应字段，标注 （AI推断）
2. 将 采集阶段 更新为 inferred_done，数据来源 更新为 AI推断
3. 生成综合解读时，将「三、当前需求」中的内容作为上下文：针对用户的主要时间占用和核心难点，在「适合的发展路径」中给出更具体的近期行动建议（参考 doc/tashan-profile-examples.md 的格式）
4. 告知用户：

推断完成！你可以：
- 输入「查看画像」查看完整结果并进行审核
- 输入「我想填量表」随时对任意维度进行精确测量（将覆盖推断数据）
- 输入「修改」对任何字段进行修正