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Skill21 starsChanged 8 months agoMITView on GitHub

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。

The file

Files
SKILL.md

Phase 4:科研数字分身审核

前置检查

读取 profiles/[姓名].md,了解当前填写情况:

  • 哪些字段已有实测数据
  • 哪些字段是 AI 推断(标注「AI推断」的)
  • 哪些字段尚未填写

展示格式

以结构化、易读的方式展示画像,按以下顺序:

1. 基础身份摘要(一行一项)

2. 能力雷达(文字版,6个维度评分)

3. 当前需求摘要

  • 列出主要时间占用事项(1-3条)
  • 列出核心难点(1-3条)
  • 列出最想改变的一件事
  • 若该章节为空,提示用户:「当前需求尚未填写,建议补充以获得更有针对性的发展建议。」

4. 认知风格结论

  • 呈现 CSI 数值和类型名称
  • 一句话特征描述
  • 若为推断,加粗标注 (AI推断,建议后续用量表确认)

5. 动机结构摘要

  • 展示 7 个维度分数(用简单条形图文字表示)
  • 展示 RAI 综合指数和解读
  • 若为推断,加粗标注

6. 人格特征摘要

  • 展示 5 个维度分数和水平标签
  • 若为推断,加粗标注

7. AI 综合解读(若尚未生成,现在生成)

  • 核心驱动模式(2-3句)
  • 发展风险提示(2-3条)
  • 适合发展路径(1-2个方向)

审核交互流程

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。

处理用户反馈

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

完成审核后操作

  1. 在 ## 八、审核记录 中写入本次审核日期、反馈摘要和处理结果
  2. 将采集阶段更新为 review_done
  3. 更新 最后更新 日期
  4. 告知用户:
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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Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.