diff --git a/src/plugins/personality/big5_test.py b/src/plugins/personality/big5_test.py new file mode 100644 index 000000000..43b3aee0e --- /dev/null +++ b/src/plugins/personality/big5_test.py @@ -0,0 +1,111 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- + +# from .questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS, FACTOR_DESCRIPTIONS + +import os +import sys +from pathlib import Path + +current_dir = Path(__file__).resolve().parent +project_root = current_dir.parent.parent.parent +env_path = project_root / ".env.prod" + +root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../..")) +sys.path.append(root_path) + +from src.plugins.personality.scene import get_scene_by_factor,get_all_scenes,PERSONALITY_SCENES +from src.plugins.personality.questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS,FACTOR_DESCRIPTIONS +from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel + + + +class BigFiveTest: + def __init__(self): + self.questions = PERSONALITY_QUESTIONS + self.factors = FACTOR_DESCRIPTIONS + + def run_test(self): + """运行测试并收集答案""" + print("\n欢迎参加中国大五人格测试！") + print("\n本测试采用六级评分，请根据每个描述与您的符合程度进行打分：") + print("1 = 完全不符合") + print("2 = 比较不符合") + print("3 = 有点不符合") + print("4 = 有点符合") + print("5 = 比较符合") + print("6 = 完全符合") + print("\n请认真阅读每个描述，选择最符合您实际情况的选项。\n") + + answers = {} + for question in self.questions: + while True: + try: + print(f"\n{question['id']}. {question['content']}") + score = int(input("您的评分（1-6）: ")) + if 1 <= score <= 6: + answers[question['id']] = score + break + else: + print("请输入1-6之间的数字！") + except ValueError: + print("请输入有效的数字！") + + return self.calculate_scores(answers) + + def calculate_scores(self, answers): + """计算各维度得分""" + results = {} + factor_questions = { + "外向性": [], + "神经质": [], + "严谨性": [], + "开放性": [], + "宜人性": [] + } + + # 将题目按因子分类 + for q in self.questions: + factor_questions[q['factor']].append(q) + + # 计算每个维度的得分 + for factor, questions in factor_questions.items(): + total_score = 0 + for q in questions: + score = answers[q['id']] + # 处理反向计分题目 + if q['reverse_scoring']: + score = 7 - score # 6分量表反向计分为7减原始分 + total_score += score + + # 计算平均分 + avg_score = round(total_score / len(questions), 2) + results[factor] = { + "得分": avg_score, + "题目数": len(questions), + "总分": total_score + } + + return results + + def get_factor_description(self, factor): + """获取因子的详细描述""" + return self.factors[factor] + +def main(): + test = BigFiveTest() + results = test.run_test() + + print("\n测试结果：") + print("=" * 50) + for factor, data in results.items(): + print(f"\n{factor}:") + print(f"平均分: {data['得分']} (总分: {data['总分']}, 题目数: {data['题目数']})") + print("-" * 30) + description = test.get_factor_description(factor) + print("维度说明:", description['description'][:100] + "...") + print("\n特征词:", ", ".join(description['trait_words'])) + print("=" * 50) + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/src/plugins/personality/offline_llm.py b/src/plugins/personality/offline_llm.py index e4dc23f93..db51ca00f 100644 --- a/src/plugins/personality/offline_llm.py +++ b/src/plugins/personality/offline_llm.py @@ -11,7 +11,7 @@ logger = get_module_logger("offline_llm") class LLMModel: - def __init__(self, model_name="deepseek-ai/DeepSeek-V3", **kwargs): + def __init__(self, model_name="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3", **kwargs): self.model_name = model_name self.params = kwargs self.api_key = os.getenv("SILICONFLOW_KEY") diff --git a/src/plugins/personality/questionnaire.py b/src/plugins/personality/questionnaire.py new file mode 100644 index 000000000..4afff1185 --- /dev/null +++ b/src/plugins/personality/questionnaire.py @@ -0,0 +1,110 @@ +# 人格测试问卷题目 王孟成, 戴晓阳, & 姚树桥. (2011). 中国大五人格问卷的初步编制Ⅲ:简式版的制定及信效度检验. 中国临床心理学杂志, 19(04), Article 04. +# 王孟成, 戴晓阳, & 姚树桥. (2010). 中国大五人格问卷的初步编制Ⅰ:理论框架与信度分析. 中国临床心理学杂志, 18(05), Article 05. + +PERSONALITY_QUESTIONS = [ + # 神经质维度 (F1) + {"id": 1, "content": "我常担心有什么不好的事情要发生", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 2, "content": "我常感到害怕", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 3, "content": "有时我觉得自己一无是处", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 4, "content": "我很少感到忧郁或沮丧", "factor": "神经质", "reverse_scoring": True}, + {"id": 5, "content": "别人一句漫不经心的话，我常会联系在自己身上", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 6, "content": "在面对压力时，我有种快要崩溃的感觉", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 7, "content": "我常担忧一些无关紧要的事情", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + {"id": 8, "content": "我常常感到内心不踏实", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False}, + + # 严谨性维度 (F2) + {"id": 9, "content": "在工作上，我常只求能应付过去便可", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 10, "content": "一旦确定了目标，我会坚持努力地实现它", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 11, "content": "我常常是仔细考虑之后才做出决定", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 12, "content": "别人认为我是个慎重的人", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 13, "content": "做事讲究逻辑和条理是我的一个特点", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 14, "content": "我喜欢一开头就把事情计划好", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 15, "content": "我工作或学习很勤奋", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 16, "content": "我是个倾尽全力做事的人", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False}, + + # 宜人性维度 (F3) + {"id": 17, "content": "尽管人类社会存在着一些阴暗的东西（如战争、罪恶、欺诈），我仍然相信人性总的来说是善良的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 18, "content": "我觉得大部分人基本上是心怀善意的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 19, "content": "虽然社会上有骗子，但我觉得大部分人还是可信的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 20, "content": "我不太关心别人是否受到不公正的待遇", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 21, "content": "我时常觉得别人的痛苦与我无关", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 22, "content": "我常为那些遭遇不幸的人感到难过", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 23, "content": "我是那种只照顾好自己，不替别人担忧的人", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 24, "content": "当别人向我诉说不幸时，我常感到难过", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False}, + + # 开放性维度 (F4) + {"id": 25, "content": "我的想象力相当丰富", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 26, "content": "我头脑中经常充满生动的画面", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 27, "content": "我对许多事情有着很强的好奇心", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 28, "content": "我喜欢冒险", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 29, "content": "我是个勇于冒险，突破常规的人", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 30, "content": "我身上具有别人没有的冒险精神", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 31, "content": "我渴望学习一些新东西，即使它们与我的日常生活无关", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 32, "content": "我很愿意也很容易接受那些新事物、新观点、新想法", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False}, + + # 外向性维度 (F5) + {"id": 33, "content": "我喜欢参加社交与娱乐聚会", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 34, "content": "我对人多的聚会感到乏味", "factor": "外向性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 35, "content": "我尽量避免参加人多的聚会和嘈杂的环境", "factor": "外向性", "reverse_scoring": True}, + {"id": 36, "content": "在热闹的聚会上，我常常表现主动并尽情玩耍", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 37, "content": "有我在的场合一般不会冷场", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 38, "content": "我希望成为领导者而不是被领导者", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 39, "content": "在一个团体中，我希望处于领导地位", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}, + {"id": 40, "content": "别人多认为我是一个热情和友好的人", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False} +] + +# 因子维度说明 +FACTOR_DESCRIPTIONS = { + "外向性": { + "description": "反映个体神经系统的强弱和动力特征。外向性主要表现为个体在人际交往和社交活动中的倾向性，包括对社交活动的兴趣、对人群的态度、社交互动中的主动程度以及在群体中的影响力。高分者倾向于积极参与社交活动，乐于与人交往，善于表达自我，并往往在群体中发挥领导作用；低分者则倾向于独处，不喜欢热闹的社交场合，表现出内向、安静的特征。", + "trait_words": ["热情", "活力", "社交", "主动"], + "subfactors": { + "合群性": "个体愿意与他人聚在一起，即接近人群的倾向；高分表现乐群、好交际，低分表现封闭、独处", + "热情": "个体对待别人时所表现出的态度；高分表现热情好客，低分表现冷淡", + "支配性": "个体喜欢指使、操纵他人，倾向于领导别人的特点；高分表现好强、发号施令，低分表现顺从、低调", + "活跃": "个体精力充沛，活跃、主动性等特点；高分表现活跃，低分表现安静" + } + }, + "神经质": { + "description": "反映个体情绪的状态和体验内心苦恼的倾向性。这个维度主要关注个体在面对压力、挫折和日常生活挑战时的情绪稳定性和适应能力。它包含了对焦虑、抑郁、愤怒等负面情绪的敏感程度，以及个体对这些情绪的调节和控制能力。高分者容易体验负面情绪，对压力较为敏感，情绪波动较大；低分者则表现出较强的情绪稳定性，能够较好地应对压力和挫折。", + "trait_words": ["稳定", "沉着", "从容", "坚韧"], + "subfactors": { + "焦虑": "个体体验焦虑感的个体差异；高分表现坐立不安，低分表现平静", + "抑郁": "个体体验抑郁情感的个体差异；高分表现郁郁寡欢，低分表现平静", + "敏感多疑": "个体常常关注自己的内心活动，行为和过于意识人对自己的看法、评价；高分表现敏感多疑，低分表现淡定、自信", + "脆弱性": "个体在危机或困难面前无力、脆弱的特点；高分表现无能、易受伤、逃避，低分表现坚强", + "愤怒-敌意": "个体准备体验愤怒，及相关情绪的状态；高分表现暴躁易怒，低分表现平静" + } + }, + "严谨性": { + "description": "反映个体在目标导向行为上的组织、坚持和动机特征。这个维度体现了个体在工作、学习等目标性活动中的自我约束和行为管理能力。它涉及到个体的责任感、自律性、计划性、条理性以及完成任务的态度。高分者往往表现出强烈的责任心、良好的组织能力、谨慎的决策风格和持续的努力精神；低分者则可能表现出随意性强、缺乏规划、做事马虎或易放弃的特点。", + "trait_words": ["负责", "自律", "条理", "勤奋"], + "subfactors": { + "责任心": "个体对待任务和他人认真负责，以及对自己承诺的信守；高分表现有责任心、负责任，低分表现推卸责任、逃避处罚", + "自我控制": "个体约束自己的能力，及自始至终的坚持性；高分表现自制、有毅力，低分表现冲动、无毅力", + "审慎性": "个体在采取具体行动前的心理状态；高分表现谨慎、小心，低分表现鲁莽、草率", + "条理性": "个体处理事务和工作的秩序，条理和逻辑性；高分表现整洁、有秩序，低分表现混乱、遗漏", + "勤奋": "个体工作和学习的努力程度及为达到目标而表现出的进取精神；高分表现勤奋、刻苦，低分表现懒散" + } + }, + "开放性": { + "description": "反映个体对新异事物、新观念和新经验的接受程度，以及在思维和行为方面的创新倾向。这个维度体现了个体在认知和体验方面的广度、深度和灵活性。它包括对艺术的欣赏能力、对知识的求知欲、想象力的丰富程度，以及对冒险和创新的态度。高分者往往具有丰富的想象力、广泛的兴趣、开放的思维方式和创新的倾向；低分者则倾向于保守、传统，喜欢熟悉和常规的事物。", + "trait_words": ["创新", "好奇", "艺术", "冒险"], + "subfactors": { + "幻想": "个体富于幻想和想象的水平；高分表现想象力丰富，低分表现想象力匮乏", + "审美": "个体对于艺术和美的敏感与热爱程度；高分表现富有艺术气息，低分表现一般对艺术不敏感", + "好奇心": "个体对未知事物的态度；高分表现兴趣广泛、好奇心浓，低分表现兴趣少、无好奇心", + "冒险精神": "个体愿意尝试有风险活动的个体差异；高分表现好冒险，低分表现保守", + "价值观念": "个体对新事物、新观念、怪异想法的态度；高分表现开放、坦然接受新事物，低分则相反" + } + }, + "宜人性": { + "description": "反映个体在人际关系中的亲和倾向，体现了对他人的关心、同情和合作意愿。这个维度主要关注个体与他人互动时的态度和行为特征，包括对他人的信任程度、同理心水平、助人意愿以及在人际冲突中的处理方式。高分者通常表现出友善、富有同情心、乐于助人的特质，善于与他人建立和谐关系；低分者则可能表现出较少的人际关注，在社交互动中更注重自身利益，较少考虑他人感受。", + "trait_words": ["友善", "同理", "信任", "合作"], + "subfactors": { + "信任": "个体对他人和/或他人言论的相信程度；高分表现信任他人，低分表现怀疑", + "体贴": "个体对别人的兴趣和需要的关注程度；高分表现体贴、温存，低分表现冷漠、不在乎", + "同情": "个体对处于不利地位的人或物的态度；高分表现富有同情心，低分表现冷漠" + } + } +} \ No newline at end of file diff --git a/src/plugins/personality/renqingziji.py b/src/plugins/personality/renqingziji.py index 53d31cbf6..b2938a59f 100644 --- a/src/plugins/personality/renqingziji.py +++ b/src/plugins/personality/renqingziji.py @@ -5,16 +5,19 @@ from pathlib import Path from dotenv import load_dotenv import sys +''' +第一种方案：基于情景评估的人格测定 +''' current_dir = Path(__file__).resolve().parent -# 获取项目根目录（上三层目录） project_root = current_dir.parent.parent.parent -# env.dev文件路径 env_path = project_root / ".env.prod" root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../..")) sys.path.append(root_path) -from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel # noqa E402 +from src.plugins.personality.scene import get_scene_by_factor,get_all_scenes,PERSONALITY_SCENES +from src.plugins.personality.questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS,FACTOR_DESCRIPTIONS +from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel # 加载环境变量 if env_path.exists(): @@ -25,29 +28,32 @@ else: print("将使用默认配置") -class PersonalityEvaluator: +class PersonalityEvaluator_direct: def __init__(self): - self.personality_traits = {"开放性": 0, "尽责性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0} - self.scenarios = [ - { - "场景": "在团队项目中，你发现一个同事的工作质量明显低于预期，这可能会影响整个项目的进度。", - "评估维度": ["尽责性", "宜人性"], - }, - {"场景": "你被邀请参加一个完全陌生的社交活动，现场都是不认识的人。", "评估维度": ["外向性", "神经质"]}, - { - "场景": "你的朋友向你推荐了一个新的艺术展览，但风格与你平时接触的完全不同。", - "评估维度": ["开放性", "外向性"], - }, - {"场景": "在工作中，你遇到了一个技术难题，需要学习全新的技术栈。", "评估维度": ["开放性", "尽责性"]}, - {"场景": "你的朋友因为个人原因情绪低落，向你寻求帮助。", "评估维度": ["宜人性", "神经质"]}, - ] + self.personality_traits = {"开放性": 0, "严谨性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0} + self.scenarios = [] + + # 为每个人格特质获取对应的场景 + for trait in PERSONALITY_SCENES: + scene = get_scene_by_factor(trait) + # 为每个场景添加评估维度 + # 主维度是当前特质，次维度随机选择一个其他特质 + other_traits = [t for t in PERSONALITY_SCENES if t != trait] + import random + secondary_trait = random.choice(other_traits) + + self.scenarios.append({ + "场景": scene["scenario"], + "评估维度": [trait, secondary_trait] + }) + self.llm = LLMModel() def evaluate_response(self, scenario: str, response: str, dimensions: List[str]) -> Dict[str, float]: """ 使用 DeepSeek AI 评估用户对特定场景的反应 """ - prompt = f"""请根据以下场景和用户描述，评估用户在大五人格模型中的相关维度得分（0-10分）。 + prompt = f"""请根据以下场景和用户描述，评估用户在大五人格模型中的相关维度得分（1-6分）。 场景：{scenario} 用户描述：{response} @@ -59,14 +65,22 @@ class PersonalityEvaluator: "维度2": 分数 }} -评估标准： +评分标准： +1 = 非常不符合 +2 = 比较不符合 +3 = 有点不符合 +4 = 有点符合 +5 = 比较符合 +6 = 非常符合 + +评估维度说明： - 开放性：对新事物的接受程度和创造性思维 -- 尽责性：计划性、组织性和责任感 +- 严谨性：计划性、组织性和责任感 - 外向性：社交倾向和能量水平 - 宜人性：同理心、合作性和友善程度 - 神经质：情绪稳定性和压力应对能力 -请确保分数在0-10之间，并给出合理的评估理由。""" +请确保分数在1-6之间，并给出合理的评估理由。""" try: ai_response, _ = self.llm.generate_response(prompt) @@ -76,25 +90,26 @@ class PersonalityEvaluator: if start_idx != -1 and end_idx != 0: json_str = ai_response[start_idx:end_idx] scores = json.loads(json_str) - # 确保所有分数在0-10之间 - return {k: max(0, min(10, float(v))) for k, v in scores.items()} + # 确保所有分数在1-6之间 + return {k: max(1, min(6, float(v))) for k, v in scores.items()} else: print("AI响应格式不正确，使用默认评分") - return {dim: 5.0 for dim in dimensions} + return {dim: 3.5 for dim in dimensions} except Exception as e: print(f"评估过程出错：{str(e)}") - return {dim: 5.0 for dim in dimensions} + return {dim: 3.5 for dim in dimensions} def main(): print("欢迎使用人格形象创建程序！") print("接下来，您将面对一系列场景。请根据您想要创建的角色形象，描述在该场景下可能的反应。") print("每个场景都会评估不同的人格维度，最终得出完整的人格特征评估。") + print("评分标准：1=非常不符合，2=比较不符合，3=有点不符合，4=有点符合，5=比较符合，6=非常符合") print("\n准备好了吗？按回车键开始...") input() - evaluator = PersonalityEvaluator() - final_scores = {"开放性": 0, "尽责性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0} + evaluator = PersonalityEvaluator_direct() + final_scores = {"开放性": 0, "严谨性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0} dimension_counts = {trait: 0 for trait in final_scores.keys()} for i, scenario_data in enumerate(evaluator.scenarios, 1): @@ -119,7 +134,7 @@ def main(): print("\n当前评估结果：") print("-" * 30) for dimension, score in scores.items(): - print(f"{dimension}: {score}/10") + print(f"{dimension}: {score}/6") if i < len(evaluator.scenarios): print("\n按回车键继续下一个场景...") @@ -133,7 +148,7 @@ def main(): print("\n最终人格特征评估结果：") print("-" * 30) for trait, score in final_scores.items(): - print(f"{trait}: {score}/10") + print(f"{trait}: {score}/6") # 保存结果 result = {"final_scores": final_scores, "scenarios": evaluator.scenarios} diff --git a/src/plugins/personality/scene.py b/src/plugins/personality/scene.py new file mode 100644 index 000000000..1059ab94e --- /dev/null +++ b/src/plugins/personality/scene.py @@ -0,0 +1,75 @@ +from typing import Dict, List + +PERSONALITY_SCENES = { + "外向性": { + "scenario": """你刚刚搬到一个新的城市工作。今天是你入职的第一天，在公司的电梯里，一位同事微笑着和你打招呼： + +同事：「嗨！你是新来的同事吧？我是市场部的小林。」 + +同事看起来很友善，还主动介绍说：「待会午饭时间，我们部门有几个人准备一起去楼下新开的餐厅，你要一起来吗？可以认识一下其他同事。」""", + "explanation": "这个场景通过职场社交情境，观察个体对于新环境、新社交圈的态度和反应倾向。" + }, + + "神经质": { + "scenario": """你正在准备一个重要的项目演示，这关系到你的晋升机会。就在演示前30分钟，你收到了主管发来的消息： + +主管：「临时有个变动，CEO也会来听你的演示。他对这个项目特别感兴趣。」 + +正当你准备回复时，主管又发来一条：「对了，能不能把演示时间压缩到15分钟？CEO下午还有其他安排。你之前准备的是30分钟的版本对吧？」""", + "explanation": "这个场景通过突发的压力情境，观察个体在面对计划外变化时的情绪反应和调节能力。" + }, + + "严谨性": { + "scenario": """你是团队的项目负责人，刚刚接手了一个为期两个月的重要项目。在第一次团队会议上： + +小王：「老大，我觉得两个月时间很充裕，我们先做着看吧，遇到问题再解决。」 + +小张：「要不要先列个时间表？不过感觉太详细的计划也没必要，点到为止就行。」 + +小李：「客户那边说如果能提前完成有奖励，我觉得我们可以先做快一点的部分。」""", + "explanation": "这个场景通过项目管理情境，体现个体在工作方法、计划性和责任心方面的特征。" + }, + + "开放性": { + "scenario": """周末下午，你的好友小美兴致勃勃地给你打电话： + +小美：「我刚发现一个特别有意思的沉浸式艺术展！不是传统那种挂画的展览，而是把整个空间都变成了艺术品。观众要穿特制的服装，还要带上VR眼镜，好像还有AI实时互动！」 + +小美继续说：「虽然票价不便宜，但听说体验很独特。网上评价两极分化，有人说是前所未有的艺术革新，也有人说是哗众取宠。要不要周末一起去体验一下？」""", + "explanation": "这个场景通过新型艺术体验，反映个体对创新事物的接受程度和尝试意愿。" + }, + + "宜人性": { + "scenario": """在回家的公交车上，你遇到这样一幕： + +一位老奶奶颤颤巍巍地上了车，车上座位已经坐满了。她站在你旁边，看起来很疲惫。这时你听到前排两个年轻人的对话： + +年轻人A：「那个老太太好像站不稳，看起来挺累的。」 + +年轻人B：「现在的老年人真是...我看她包里还有菜，肯定是去菜市场买完菜回来的，这么多人都不知道叫子女开车接送。」 + +就在这时，老奶奶一个趔趄，差点摔倒。她扶住了扶手，但包里的东西洒了一些出来。""", + "explanation": "这个场景通过公共场合的助人情境，体现个体的同理心和对他人需求的关注程度。" + } +} + +def get_scene_by_factor(factor: str) -> Dict: + """ + 根据人格因子获取对应的情景测试 + + Args: + factor (str): 人格因子名称 + + Returns: + Dict: 包含情景描述的字典 + """ + return PERSONALITY_SCENES.get(factor, None) + +def get_all_scenes() -> Dict: + """ + 获取所有情景测试 + + Returns: + Dict: 所有情景测试的字典 + """ + return PERSONALITY_SCENES