施测学术动机量表（AMS-GSR 28），采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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TashanGKD/tashan-cursor-skills212026年4月1日 更新
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administer-rcss
施测科研人员认知风格量表（RCSS），评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。
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- SKILL.md2.9 KB
SKILL.md（原文）
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Phase 2b：施测 RCSS（认知风格量表）
前置准备
读取 doc/researcher-cognitive-style.md 获取量表详情和解读标准。
量表说明（告知用户）
接下来是「科研人员认知风格量表」（RCSS），共 8 题，约 3-5 分钟。
请用 1-7 分作答：
1 = 完全不同意 4 = 中立 7 = 完全同意
题目评估你在科研中的思维习惯：偏向「跨领域整合」还是「专业深耕」。
施测（一次性呈现全部 8 题）
RCSS 题量少，可一次全部呈现：
维度 A：横向整合
| 编号 | 题目 | 你的评分（1-7） |
|---|---|---|
| A1 | 我习惯于在非本专业的领域（如 CS、数学、统计、工程学等）中寻找可以跨界使用的灵感或方法。 | |
| A2 | 在处理科研障碍时，我倾向于跳出当前具体问题，试图构建一个更宏大、更通用的理论框架或模型。 | |
| A3 | 我认为跨学科的"连接"能力比单一学科的"深度"在现代科学研究中更为稀缺和重要。 | |
| A4 | 我倾向于将不同的算法、模型和理论"组装"在一起，形成一套完整的系统或解决方案。 |
维度 B：垂直深度
| 编号 | 题目 | 你的评分（1-7） |
|---|---|---|
| B1 | 我更喜欢深耕一个垂直细分领域，成为那个领域里掌握技术细节最精准、最全面的专家。 | |
| B2 | 我更喜欢针对某个具体的模型、数据集或物理现象进行极致的参数调优、数学建模或实验验证。 | |
| B3 | 我更喜欢一个人安静地钻研极其复杂的数学推导、代码细节或实验操作，而不喜欢频繁讨论宏观架构或跨领域联想。 | |
| B4 | 我认为把一件技术小事做到极致的"工匠精神"是科研工作者的最高准则。 |
请用户回复格式：A1:分数, A2:分数, A3:分数, A4:分数, B1:分数, B2:分数, B3:分数, B4:分数
计分
I（横向整合分） = A1 + A2 + A3 + A4 （范围 4-28）
D（垂直深度分） = B1 + B2 + B3 + B4 （范围 4-28）
CSI = I - D （范围 -24 到 +24）
类型判定（参考 doc/researcher-cognitive-style.md）：
| CSI 区间 | 类型 |
|---|---|
| +17 至 +24 | 强整合型 |
| +8 至 +16 | 倾向整合型 |
| -7 至 +7 | 平衡型 |
| -16 至 -8 | 倾向深度型 |
| -24 至 -17 | 强深度型 |
同时分析双维度剖面（高I高D / 高I低D / 低I高D / 低I低D）。
完成后操作
- 将 I、D、CSI 和类型解读写入画像文件
## 三、认知风格字段 - 删除该字段的
（AI推断）标注（如有） - 将
采集阶段更新为包含rcss_done - 给出 2-3 句认知风格特征描述
- 引导用户进行下一步
レビュー
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