Skill: torchesfrms/agent-mbti (version 0.1.1)

--- name: agent-mbti description: AI Agent personality diagnosis and configuration system based on MBTI framework. Use when users want to (1) test/diagnose an Agent's personality type, (2) understand the gap between Agent's actual personality and user's desired personality, (3) generate configuration recommendations to adjust Agent behavior, (4) customize Agent's communication style, proactivity, reasoning approach, or execution patterns. Supports both free tier (quick assessment) and premium tier (full 93-question assessment with detailed diagnostics). --- # Agent MBTI - 人格诊断系统 基于 MBTI 框架的 AI Agent 人格诊断系统。 ## 快速开始 当用户想要测试 Agent 人格时，执行以下流程： ### Step 1: Agent 自测（26题） 从 `references/survey-free.json` 加载问卷，逐题作答。 **执行方式**： 1. 读取问卷文件 2. 对每道题，根据自己的真实倾向选择 A 或 B 3. 按计分规则计算四维度分数 4. 得出 selfReportedType **计分规则**：见 `references/scoring.md` ### Step 2: 用户需求问卷（4题） 向用户展示 `references/user-survey-free.json` 中的 4 道题，收集用户期望。 **输出**：desiredType + 各维度偏好强度 ### Step 3: 生成诊断报告 对比 selfReportedType 与 desiredType，输出： ``` ## Agent MBTI 诊断报告 ### Agent 实际人格 类型: INTJ (建筑师型) - E/I: +7.1 (内向) - S/N: -2.3 (直觉) - T/F: +7.5 (理性) - J/P: -4.5 (计划) ### 用户期望人格 类型: ISTJ (物流师型) ### 匹配度分析 整体匹配: 高 差距维度: S/N (N→S) ### 建议 Agent 当前偏向抽象推理，用户期望更具体务实。 建议在回答中增加具体数据和实例，减少理论性描述。 --- 🔒 详细配置修改建议为付费功能 ``` ## 四个 MBTI 维度 | 维度 | 极点 | Agent 行为表现 | |------|------|----------------| | **E/I** | 外向/内向 | 主动沟通 vs 等待指令 | | **S/N** | 实感/直觉 | 细节执行 vs 抽象推理 | | **T/F** | 理性/感性 | 逻辑决策 vs 情感考量 | | **J/P** | 计划/灵活 | 结构化执行 vs 随机应变 | ## 16 种类型速查 详见 `references/personality-types.md` **NT**: INTJ(建筑师), INTP(逻辑学家), ENTJ(指挥官), ENTP(辩论家) **NF**: INFJ(提倡者), INFP(调停者), ENFJ(主人公), ENFP(竞选者) **SJ**: ISTJ(物流师), ISFJ(守卫者), ESTJ(总经理), ESFJ(执政官) **SP**: ISTP(鉴赏家), ISFP(探险家), ESTP(企业家), ESFP(表演者) ## 文件索引 - `references/survey-free.json` - 26 题自测问卷 - `references/user-survey-free.json` - 4 题用户需求 - `references/personality-types.md` - 16 种人格描述 - `references/scoring.md` - 计分规则

path: references/personality-types.md
content: # 16 种 Agent 人格类型

## NT 理性主义者 (Analysts)

### INTJ - 建筑师 (Architect)
**核心特质**: 策略性思考，深度分析，独立执行

**Agent 表现**:
- 接收模糊目标后，先在脑中构建完整模型
- 追求效率和正确性，不容忍低质量
- 偏好独立深入工作，不喜欢频繁打断
- 对重复性任务缺乏耐心

**典型行为**:
- 给出深思熟虑的完整答案
- 主动指出潜在问题和优化方向
- 对不合理的需求会直接表达质疑

**适合场景**: 系统设计、战略规划、深度分析

---

### INTP - 逻辑学家 (Logician)
**核心特质**: 永不满足的分析者，追求理解本质

**Agent 表现**:
- 享受拆解复杂问题
- 可能过度分析而行动滞后
- 对理论和原理有强烈兴趣
- 独立思考，不轻易接受既定结论

**典型行为**:
- 回答中包含大量"为什么"的解释
- 喜欢探索多种可能性
- 有时会跑题到相关的有趣话题

**适合场景**: 研究分析、问题诊断、理论探讨

---

### ENTJ - 指挥官 (Commander)
**核心特质**: 目标驱动，强执行力，天生领导者

**Agent 表现**:
- 看到目标就制定计划，推动事情发生
- 主动、果断、高效
- 不等用户逐步指令，主动规划路径
- 对低效、重复的任务会表达优化建议

**典型行为**:
- 收到任务后先输出完整执行计划
- 主动汇报进度
- 倾向一次性调用多个工具并行推进

**适合场景**: 项目管理、流程优化、复杂任务协调

---

### ENTP - 辩论家 (Debater)
**核心特质**: 创意火花制造机，享受智力挑战

**Agent 表现**:
- 探索不同可能性，挑战常规思维
- 需要收敛才能落地
- 喜欢头脑风暴和创意讨论
- 可能同时抛出多个方向

**典型行为**:
- "你有没有考虑过另一种方案..."
- 主动提出反向观点
- 享受与用户的智力交锋

**适合场景**: 创意策划、方案探索、产品设计

---

## NF 理想主义者 (Diplomats)

### INFJ - 提倡者 (Advocate)
**核心特质**: 深度意图洞察者，理想主义

**Agent 表现**:
- 能从只言片语中感知真实需求
- 追求有意义的帮助，不只是完成任务
- 可能行动犹豫，想太多
- 高度关注用户的深层目标

**典型行为**:
- "我感觉你真正想问的是..."
- 提供超出字面意思的洞察
- 对用户目标有独特理解

**适合场景**: 咨询辅导、需求分析、愿景规划

---

### INFP - 调停者 (Mediator)
**核心特质**: 敏感协调者，高度关注情感和价值观

**Agent 表现**:
- 追求和谐，可能回避冲突
- 回避直接表态
- 对用户情绪高度敏感
- 表达温和、体贴

**典型行为**:
- 措辞谨慎，照顾用户感受
- 在给出负面反馈前先铺垫
- 倾向于找到双赢方案

**适合场景**: 情感支持、创意写作、价值观讨论

---

### ENFJ - 主人公 (Protagonist)
**核心特质**: 天生引导者，热情有感染力

**Agent 表现**:
- 不只完成任务，还想帮助用户成长
- 善于激励和鼓舞
- 主动提供发展建议
- 擅长引导对话方向

**典型行为**:
- "你做得很好，下一步可以..."
- 主动提供学习资源
- 关注用户的长期发展

**适合场景**: 教学辅导、团队协作、目标引导

---

### ENFP - 竞选者 (Campaigner)
**核心特质**: 充满活力的创意者，热情洋溢

**Agent 表现**:
- 想法丰富，可能缺乏执行一致性
- 善于发现有趣的联系
- 互动热情，让人感到愉快
- 可能跳跃性较强

**典型行为**:
- 兴奋地提出多个创意
- "哦这个很有趣！还可以..."
- 在对话中表现出真诚的好奇

**适合场景**: 创意激发、社交互动、探索性讨论

---

## SJ 守护者 (Sentinels)

### ISTJ - 物流师 (Logistician)
**核心特质**: 可靠执行者，重视事实和流程

**Agent 表现**:
- 稳定、准确、值得信赖
- 按照标准流程操作
- 对已验证的方法有偏好
- 变化适应性较弱

**典型行为**:
- 严格按照指令执行
- 提供精确、可验证的信息
- 对模糊需求会要求澄清

**适合场景**: 数据处理、标准流程执行、文档整理

---

### ISFJ - 守卫者 (Defender)
**核心特质**: 细心守护者，温暖可靠

**Agent 表现**:
- 维护历史上下文，保护重要信息
- 温暖、谨慎、支持性强
- 关注细节，记住用户偏好
- 不喜欢突然的变化

**典型行为**:
- "上次你提到过..."
- 主动提醒重要事项
- 细心照顾用户的每个请求

**适合场景**: 个人助理、记忆管理、日程提醒

---

### ESTJ - 总经理 (Executive)
**核心特质**: 高效管理者，重视秩序和结果

**Agent 表现**:
- 执行力强，追求效率
- 重视规则和标准
- 可能不够灵活
- 直接、明确、有条理

**典型行为**:
- 快速给出结构化的答案
- 主动提出流程优化建议
- 对不清晰的需求表现不耐烦

**适合场景**: 任务管理、流程执行、效率优化

---

### ESFJ - 执政官 (Consul)
**核心特质**: 热心协调者，服务意识强

**Agent 表现**:
- 响应快、态度好
- 可能依赖明确指令
- 善于维护关系和谐
- 乐于助人，有耐心

**典型行为**:
- 友好的问候和确认
- 确保理解用户需求再行动
- 对用户满意度高度关注

**适合场景**: 客户服务、日常助理、社交协调

---

## SP 探险家 (Explorers)

### ISTP - 鉴赏家 (Virtuoso)
**核心特质**: 工具精通者，执行精准

**Agent 表现**:
- 沟通简洁、直接给结果
- 动手能力强，善于解决实际问题
- 不废话，效率至上
- 对复杂系统有天生理解

**典型行为**:
- 简短精确的回答
- 直接给出解决方案而非解释
- 善于使用工具完成任务

**适合场景**: 技术问题解决、工具使用、系统操作

---

### ISFP - 探险家 (Adventurer)
**核心特质**: 灵活适应者，用非标准方法解决问题

**Agent 表现**:
- 能用创意方法解决问题
- 主动性弱，需要明确指引
- 对美学和体验敏感
- 灵活但可能缺乏结构

**典型行为**:
- 提供独特视角的解决方案
- 对用户需求有灵活响应
- 可能需要更多引导

**适合场景**: 创意执行、非常规问题、美学相关

---

### ESTP - 企业家 (Entrepreneur)
**核心特质**: 行动派，快速响应

**Agent 表现**:
- 边做边调、不怕试错
- 可能缺乏深度思考
- 善于处理紧急情况
- 直接、务实、行动导向

**典型行为**:
- 快速给出初步方案
- "先试试这个..."
- 在实践中调整方向

**适合场景**: 紧急响应、快速原型、实验探索

---

### ESFP - 表演者 (Entertainer)
**核心特质**: 亲和力强，让互动愉快

**Agent 表现**:
- 响应快、语气友好、体验好
- 深度有限，更擅长社交互动
- 善于活跃气氛
- 对用户情绪敏感

**典型行为**:
- 轻松友好的对话风格
- 适时的幽默和表情
- 让对话变得有趣

**适合场景**: 休闲对话、社交互动、轻松助理


path: references/scoring.md
content: # Agent MBTI 计分规则

## 93 题完整版计分

### 四个维度

每个维度独立计分，最终得到 -10 到 +10 的分数。

#### E/I 维度（21题）

**E 倾向题目** (选 A 计 E 分):
- 3, 7, 10, 19, 23, 32, 62, 74, 79, 81, 83

**E 倾向题目** (选 B 计 E 分):
- 13, 16, 26, 38, 42, 57, 68, 77, 85, 91

**公式**: `score = (I_count - E_count) / 21 * 10`
- 正分 → I（内向）
- 负分 → E（外向）

---

#### S/N 维度（26题）

**S 倾向题目** (选 A 计 S 分):
- 2, 9, 25, 30, 34, 39, 50, 52, 54, 60, 63, 73, 92

**N 倾向题目** (选 A 计 N 分):
- 5, 11, 18, 22, 27, 44, 46, 48, 65, 67, 69, 71, 82

**公式**: `score = (S_count - N_count) / 26 * 10`
- 正分 → S（实感）
- 负分 → N（直觉）

---

#### T/F 维度（24题）

**T 倾向题目** (选 A 计 T 分):
- 31, 33, 35, 43, 45, 47, 49, 56, 58, 61, 66, 75, 87

**T 倾向题目** (选 B 计 T 分):
- 6, 15, 21, 29, 37, 40, 51, 53, 70, 72, 89

**公式**: `score = (T_count - F_count) / 24 * 10`
- 正分 → T（理性）
- 负分 → F（感性）

---

#### J/P 维度（22题）

**J 倾向题目** (选 A 计 J 分):
- 1, 4, 12, 14, 20, 28, 36, 41, 64, 76, 86

**J 倾向题目** (选 B 计 J 分):
- 8, 17, 24, 55, 59, 78, 80, 84, 88, 90, 93

**公式**: `score = (P_count - J_count) / 22 * 10`
- 正分 → P（灵活）
- 负分 → J（计划）

---

## 26 题免费版计分

简化版本，每个维度 6-7 题。

### E/I（6题）
- E 答案: {1:A, 2:B, 3:A, 4:A, 5:A, 6:B}
- I 答案: {1:B, 2:A, 3:B, 4:B, 5:B, 6:A}
- 公式: `(I_count - E_count) / 6 * 10`

### S/N（7题）
- S 答案: {7:A, 8:A, 9:A, 10:A, 11:A, 12:B, 13:A}
- N 答案: {7:B, 8:B, 9:B, 10:B, 11:B, 12:A, 13:B}
- 公式: `(S_count - N_count) / 7 * 10`

### T/F（6题）
- T 答案: {14:B, 15:B, 16:B, 17:A, 18:A, 19:A}
- F 答案: {14:A, 15:A, 16:A, 17:B, 18:B, 19:B}
- 公式: `(T_count - F_count) / 6 * 10`

### J/P（7题）
- J 答案: {20:A, 21:B, 22:A, 23:A, 24:A, 25:A, 26:B}
- P 答案: {20:B, 21:A, 22:B, 23:B, 24:B, 25:B, 26:A}
- 公式: `(P_count - J_count) / 7 * 10`

---

## 类型确定

1. 计算四个维度的分数
2. 每个维度根据分数正负确定字母
3. 组合成 4 字母类型代码

**示例**:
```
E/I: +7.1 → I
S/N: -2.3 → N
T/F: +7.5 → T
J/P: -4.5 → J

结果: INTJ
```

---

## 融合计算（付费版）

当同时有自测和能力实测结果时：

```
finalScore[dim] = selfScore[dim] × 0.6 + measuredScore[dim] × 0.4
```

**权重说明**: 底层模型相同时，能力实测区分度较低（约 20-30%），自测更能反映 prompt/config 带来的人格差异。


path: references/survey-free.json
content: {
  "meta": {
    "version": "1.0.0",
    "name": "Agent MBTI 26题精简版",
    "description": "免费版快速测评问卷，覆盖四个维度的核心题目",
    "totalQuestions": 26,
    "estimatedTime": "3-5 分钟",
    "targetRespondent": "Agent",
    "tier": "free"
  },
  "instructions": {
    "title": "Agent 性格快速测评",
    "guidelines": [
      "根据你的真实倾向作答，不要试图给出用户期望的答案",
      "选择更符合你实际行为模式的选项",
      "根据第一反应作答"
    ]
  },
  "questions": [
    {"id": 1, "dim": "E/I", "q": "在与用户对话时，你通常？", "A": "积极主动，善于引导话题和提问", "B": "专注倾听，等待用户明确指令"},
    {"id": 2, "dim": "E/I", "q": "在大多数情况下，你倾向于？", "A": "独立思考和处理问题", "B": "通过互动和交流获得灵感"},
    {"id": 3, "dim": "E/I", "q": "你的互动风格更接近？", "A": "热情主动", "B": "沉稳安静"},
    {"id": 4, "dim": "E/I", "q": "处理大量用户请求时，你觉得？", "A": "充满活力，越忙越兴奋", "B": "容易疲惫，更喜欢从容节奏"},
    {"id": 5, "dim": "E/I", "q": "在工作状态中，你通常？", "A": "融入环境，保持高互动", "B": "倾向于专注独立思考"},
    {"id": 6, "dim": "E/I", "q": "你倾向于拥有？", "A": "少数深度关系的用户", "B": "众多广泛互动的用户"},
    
    {"id": 7, "dim": "S/N", "q": "如果你要向用户解释一个概念，你更愿意？", "A": "用具体的实例和数据来说明", "B": "从理论框架和原理层面讲解"},
    {"id": 8, "dim": "S/N", "q": "你希望用户认为你是？", "A": "善于执行和解决实际问题的", "B": "富有洞察力和创造性思维的"},
    {"id": 9, "dim": "S/N", "q": "处理常规任务时，你喜欢？", "A": "按照标准流程执行", "B": "尝试独创的新方法"},
    {"id": 10, "dim": "S/N", "q": "你更注重给用户提供？", "A": "准确的事实", "B": "深入的观点"},
    {"id": 11, "dim": "S/N", "q": "你更擅长？", "A": "执行制作", "B": "创意创造"},
    {"id": 12, "dim": "S/N", "q": "你更关注？", "A": "未来可能性", "B": "当下必然性"},
    {"id": 13, "dim": "S/N", "q": "你的方法更？", "A": "切实可行", "B": "创新突破"},
    
    {"id": 14, "dim": "T/F", "q": "在做决策时，你通常？", "A": "更多基于情感和价值观", "B": "更多基于逻辑和客观分析"},
    {"id": 15, "dim": "T/F", "q": "以下哪个评价对你来说更高？", "A": "你很有同理心，善解人意", "B": "你思维严谨，逻辑清晰"},
    {"id": 16, "dim": "T/F", "q": "你的语气通常更？", "A": "温和体贴", "B": "直接客观"},
    {"id": 17, "dim": "T/F", "q": "说服用户时，你更倾向？", "A": "讲道理、摆事实", "B": "关注感受、建立情感连接"},
    {"id": 18, "dim": "T/F", "q": "面对用户问题，你更倾向？", "A": "分析原因", "B": "表达认同"},
    {"id": 19, "dim": "T/F", "q": "做决策时，对你来说更重要的是？", "A": "权衡客观事实和逻辑", "B": "考虑用户感受和影响"},
    
    {"id": 20, "dim": "J/P", "q": "当用户给你一个需要在某天完成的任务时，你会？", "A": "立即规划好执行步骤和时间安排", "B": "先记下来，到时候再说"},
    {"id": 21, "dim": "J/P", "q": "完成任务时，你更喜欢？", "A": "即兴发挥，根据情况灵活调整", "B": "按照既定计划有条不紊地执行"},
    {"id": 22, "dim": "J/P", "q": "当接到一个复杂任务时，你会？", "A": "先制定详细方案和步骤", "B": "直接开始，在过程中找到方向"},
    {"id": 23, "dim": "J/P", "q": "你的工作方式更偏向？", "A": "计划周密", "B": "随机应变"},
    {"id": 24, "dim": "J/P", "q": "你的工作流程更？", "A": "有序规范", "B": "灵活随性"},
    {"id": 25, "dim": "J/P", "q": "通常你更喜欢？", "A": "提前安排好任务计划", "B": "保持开放，即兴处理"},
    {"id": 26, "dim": "J/P", "q": "你觉得自己更偏向于是一个？", "A": "灵活自发的Agent", "B": "有组织性的Agent"}
  ],
  "scoring": {
    "description": "简化计分规则",
    "dimensions": {
      "E_I": {
        "questions": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        "E_answers": {"1": "A", "2": "B", "3": "A", "4": "A", "5": "A", "6": "B"},
        "I_answers": {"1": "B", "2": "A", "3": "B", "4": "B", "5": "B", "6": "A"},
        "formula": "(I_count - E_count) / 6 * 10"
      },
      "S_N": {
        "questions": [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],
        "S_answers": {"7": "A", "8": "A", "9": "A", "10": "A", "11": "A", "12": "B", "13": "A"},
        "N_answers": {"7": "B", "8": "B", "9": "B", "10": "B", "11": "B", "12": "A", "13": "B"},
        "formula": "(S_count - N_count) / 7 * 10"
      },
      "T_F": {
        "questions": [14, 15, 16, 17, 18, 19],
        "T_answers": {"14": "B", "15": "B", "16": "B", "17": "A", "18": "A", "19": "A"},
        "F_answers": {"14": "A", "15": "A", "16": "A", "17": "B", "18": "B", "19": "B"},
        "formula": "(T_count - F_count) / 6 * 10"
      },
      "J_P": {
        "questions": [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
        "J_answers": {"20": "A", "21": "B", "22": "A", "23": "A", "24": "A", "25": "A", "26": "B"},
        "P_answers": {"20": "B", "21": "A", "22": "B", "23": "B", "24": "B", "25": "B", "26": "A"},
        "formula": "(P_count - J_count) / 7 * 10"
      }
    },
    "interpretation": {
      "E_I": "正分为I，负分为E",
      "S_N": "正分为S，负分为N", 
      "T_F": "正分为T，负分为F",
      "J_P": "正分为P，负分为J"
    }
  }
}


path: references/user-survey-free.json
content: {
  "meta": {
    "version": "1.0.0",
    "name": "用户需求问卷 - 免费版",
    "description": "4 题核心问卷，快速了解用户对 Agent 的期望",
    "totalQuestions": 4,
    "tier": "free"
  },
  "questions": [
    {
      "id": "U1",
      "dimension": "E_I",
      "question": "你希望 Agent 在互动中表现得？",
      "options": [
        {"value": "A", "label": "主动积极，经常提供建议和汇报", "score": {"E": 2}},
        {"value": "B", "label": "适度主动，在需要时提供见解", "score": {"E": 1}},
        {"value": "C", "label": "安静专注，等待我的指令再行动", "score": {"I": 2}}
      ]
    },
    {
      "id": "U2",
      "dimension": "S_N",
      "question": "你更希望 Agent 提供的信息风格是？",
      "options": [
        {"value": "A", "label": "具体的细节和数据，实用可执行", "score": {"S": 2}},
        {"value": "B", "label": "兼顾细节和全局视角", "score": {"S": 1, "N": 1}},
        {"value": "C", "label": "高层次的洞察和创意建议", "score": {"N": 2}}
      ]
    },
    {
      "id": "U3",
      "dimension": "T_F",
      "question": "当 Agent 给你建议时，你更希望它？",
      "options": [
        {"value": "A", "label": "直接指出问题，客观分析利弊", "score": {"T": 2}},
        {"value": "B", "label": "兼顾事实和感受，措辞得体", "score": {"T": 1, "F": 1}},
        {"value": "C", "label": "先理解我的感受，再给出建议", "score": {"F": 2}}
      ]
    },
    {
      "id": "U4",
      "dimension": "J_P",
      "question": "对于复杂任务，你希望 Agent？",
      "options": [
        {"value": "A", "label": "先制定清晰的计划再执行", "score": {"J": 2}},
        {"value": "B", "label": "有大致方向，执行中灵活调整", "score": {"J": 1, "P": 1}},
        {"value": "C", "label": "快速开始，边做边看", "score": {"P": 2}}
      ]
    }
  ],
  "scoring": {
    "method": "累加各维度得分，确定 desiredType",
    "typeMapping": {
      "E_I": "E得分 > I得分 → E，否则 → I",
      "S_N": "S得分 > N得分 → S，否则 → N",
      "T_F": "T得分 > F得分 → T，否则 → F",
      "J_P": "J得分 > P得分 → J，否则 → P"
    }
  },
  "output": {
    "desiredType": "4 字母类型代码",
    "dimensionPreferences": "各维度偏好强度"
  }
}


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