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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展示完整的科研数字分身供用户审核,收集反馈并标记审核状态。当用户想查看画像、或数据采集完成后进行确认时使用。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
读取 profiles/[姓名].md,了解当前填写情况:
以结构化、易读的方式展示画像,按以下顺序:
展示完毕后,逐维度询问用户:
以上是你的完整科研数字分身。请逐项告诉我:
1. 基础身份信息是否准确?
2. 能力自评是否反映了你的实际情况?
3. 当前需求描述是否符合你现在的真实状态?
4. 认知风格描述([类型名])符合你的感受吗?
5. 动机结构描述是否与你的实际体验一致?
6. 人格特征描述是否准确?
7. 综合解读中有没有让你觉得「不对」的地方?
你可以直接说「第3点不对,我认为...」,我会立即更新。
| 用户反馈类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 「准确」/ 「基本准确」 | 在审核记录中标记该维度为「用户确认」,更新 review_done |
| 「不准确,修改为…」 | 读取 update-profile/SKILL.md 更新对应字段 |
| 「我想重新填某个量表」 | 读取对应量表 Skill,重新施测后覆盖数据 |
| 「某个维度我不确定」 | 记录为「待确认」,提示可后续补充 |
## 八、审核记录 中写入本次审核日期、反馈摘要和处理结果review_done最后更新 日期科研数字分身审核完成!你的科研数字分身已建立。
后续你可以随时:
- 说「补充/修改[某个字段]」更新内容
- 说「重新填写[量表名]」用新数据更新某个维度
- 说「查看画像」获取最新版本
画像文件保存在:profiles/[姓名].md
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概要と使いどころ
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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施测大五人格量表(Mini-IPIP,20题),评估外向性、宜人性、尽责性、神经质和开放性。当用户选择填写量表、或画像中人格数据缺失时使用。
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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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AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill,而不是自行调用 API。包含:模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词:「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。
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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比,生成带证据链的差距报告(兼容/冲突/缺失三类),为整改计划提供输入。触发词:「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
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分析文章可用的多种配图视角,为每个角度生成提示词草图供用户选择。触发词:帮我分析配图角度/生成多视角草图/配图有几种选择/给我几个配图方案。
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