From 6b24cdd45a62c86a83077485c44cf3b931772596 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DrSmoothl <1787882683@qq.com> Date: Wed, 19 Mar 2025 18:28:52 +0800 Subject: [PATCH 01/10] =?UTF-8?q?=E5=A2=9E=E5=8A=A0=E6=96=B0=E7=BE=A4?= =?UTF-8?q?=E5=8F=B7?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 5f8f75627..0c635a523 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -128,11 +128,11 @@ MaiMBot是一个开源项目，我们非常欢迎你的参与。你的贡献，无论是提交bug报告、功能需求还是代码pr，都对项目非常宝贵。我们非常感谢你的支持！🎉 但无序的讨论会降低沟通效率，进而影响问题的解决速度，因此在提交任何贡献前，请务必先阅读本项目的[贡献指南](CONTRIBUTE.md) ### 💬交流群 -- [一群](https://qm.qq.com/q/VQ3XZrWgMs) 766798517 ，建议加下面的（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 -- [二群](https://qm.qq.com/q/RzmCiRtHEW) 571780722 （开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 -- [三群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 1035228475（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 -- [四群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 729957033（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 - +- [五群](https://qm.qq.com/q/JxvHZnxyec) 1022489779（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 +- [一群](https://qm.qq.com/q/VQ3XZrWgMs) 766798517 【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 +- [二群](https://qm.qq.com/q/RzmCiRtHEW) 571780722 【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 +- [三群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 1035228475【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码 +- [四群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 729957033【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码
From 500e58641910777e703a6516f18b342cfc0bf2bd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SengokuCola <1026294844@qq.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 12:22:25 +0800 Subject: [PATCH 02/10] =?UTF-8?q?fix=20=E7=A7=BB=E9=99=A4=E4=B8=8D?= =?UTF-8?q?=E5=BF=85=E8=A6=81=E7=9A=84=E7=9B=AE=E5=BD=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .gitignore | 1 + results/personality_result.json | 46 ------------------------ src/plugins/memory_system/draw_memory.py | 7 ++-- src/plugins/memory_system/memory.py | 2 +- 麦麦开始学习.bat | 29 ++++++++++----- 5 files changed, 27 insertions(+), 58 deletions(-) delete mode 100644 results/personality_result.json diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 2658ecc6f..22e2612dd 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -29,6 +29,7 @@ run_dev.bat elua.confirmed # C extensions *.so +/results # Distribution / packaging .Python diff --git a/results/personality_result.json b/results/personality_result.json deleted file mode 100644 index 6424598b9..000000000 --- a/results/personality_result.json +++ /dev/null @@ -1,46 +0,0 @@ -{ - "final_scores": { - "开放性": 5.5, - "尽责性": 5.0, - "外向性": 6.0, - "宜人性": 1.5, - "神经质": 6.0 - }, - "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" - ] - } - ] -} \ No newline at end of file diff --git a/src/plugins/memory_system/draw_memory.py b/src/plugins/memory_system/draw_memory.py index 42bc28290..584985bbd 100644 --- a/src/plugins/memory_system/draw_memory.py +++ b/src/plugins/memory_system/draw_memory.py @@ -7,14 +7,17 @@ import jieba import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx from dotenv import load_dotenv -from src.common.logger import get_module_logger +from loguru import logger +# from src.common.logger import get_module_logger -logger = get_module_logger("draw_memory") +# logger = get_module_logger("draw_memory") # 添加项目根目录到 Python 路径 root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../..")) sys.path.append(root_path) +print(root_path) + from src.common.database import db # noqa: E402 # 加载.env.dev文件 diff --git a/src/plugins/memory_system/memory.py b/src/plugins/memory_system/memory.py index 4e4fed32f..07a7fb2ee 100644 --- a/src/plugins/memory_system/memory.py +++ b/src/plugins/memory_system/memory.py @@ -594,7 +594,7 @@ class Hippocampus: logger.info("[遗忘] 开始检查数据库... 当前Logger信息:") # logger.info(f"- Logger名称: {logger.name}") - logger.info(f"- Logger等级: {logger.level}") + # logger.info(f"- Logger等级: {logger.level}") # logger.info(f"- Logger处理器: {[handler.__class__.__name__ for handler in logger.handlers]}") # logger2 = setup_logger(LogModule.MEMORY) diff --git a/麦麦开始学习.bat b/麦麦开始学习.bat index f7391150f..f96d7cfdc 100644 --- a/麦麦开始学习.bat +++ b/麦麦开始学习.bat @@ -1,17 +1,27 @@ @echo off +chcp 65001 > nul setlocal enabledelayedexpansion -chcp 65001 cd /d %~dp0 -echo ===================================== -echo 选择Python环境: -echo 1 - venv (推荐) -echo 2 - conda -echo ===================================== -choice /c 12 /n /m "输入数字(1或2): " +title 麦麦学习系统 + +cls +echo ====================================== +echo 警告提示 +echo ====================================== +echo 1.这是一个demo系统,不完善不稳定,仅用于体验/不要塞入过长过大的文本,这会导致信息提取迟缓 +echo ====================================== + +echo. +echo ====================================== +echo 请选择Python环境: +echo 1 - venv (推荐) +echo 2 - conda +echo ====================================== +choice /c 12 /n /m "请输入数字选择(1或2): " if errorlevel 2 ( - echo ===================================== + echo ====================================== set "CONDA_ENV=" set /p CONDA_ENV="请输入要激活的 conda 环境名称: " @@ -35,11 +45,12 @@ if errorlevel 2 ( if exist "venv\Scripts\python.exe" ( venv\Scripts\python src/plugins/zhishi/knowledge_library.py ) else ( - echo ===================================== + echo ====================================== echo 错误: venv环境不存在，请先创建虚拟环境 pause exit /b 1 ) ) + endlocal pause From f8b67747dd3054d7f371cbf39b5be132b7bd7aea Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Oct_Autumn <53611887+Oct-autumn@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 12:34:52 +0800 Subject: [PATCH 03/10] Update README.md MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 仓库迁移到组织后，更新Readme中相应的链接。 --- README.md | 10 ++++++---- 1 file changed, 6 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 9558deb0d..c3939598d 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 关于项目分支调整与贡献指南的重要通知 +![image](https://github.com/user-attachments/assets/d275bda7-84cc-474d-a18d-265819c64687)# 关于项目分支调整与贡献指南的重要通知
- 📂 致所有为麦麦提交过贡献，以及想要为麦麦提交贡献的朋友们！ @@ -251,10 +251,12 @@ SengokuCola~~纯编程外行，面向cursor编程，很多代码写得不好多 感谢各位大佬！ - - + + +**也感谢每一位给麦麦发展提出宝贵意见与建议的用户，感谢陪伴麦麦走到现在的你们** + ## Stargazers over time -[![Stargazers over time](https://starchart.cc/SengokuCola/MaiMBot.svg?variant=adaptive)](https://starchart.cc/SengokuCola/MaiMBot) +[![Stargazers over time](https://starchart.cc/MaiM-with-u/MaiBot.svg?variant=adaptive)](https://starchart.cc/MaiM-with-u/MaiBot) From 493525faa629a24850bff1886a556e3d745bf948 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Oct_Autumn <53611887+Oct-autumn@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 12:35:34 +0800 Subject: [PATCH 04/10] Update README.md --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index c3939598d..8dea5bc15 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -![image](https://github.com/user-attachments/assets/d275bda7-84cc-474d-a18d-265819c64687)# 关于项目分支调整与贡献指南的重要通知 +# 关于项目分支调整与贡献指南的重要通知
- 📂 致所有为麦麦提交过贡献，以及想要为麦麦提交贡献的朋友们！ From dab0755e12bf5ca5512af3aeaa7b7ee670226651 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Maple127667 <98679702+Maple127667@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 18:17:20 +0800 Subject: [PATCH 05/10] =?UTF-8?q?=E5=A4=9A=E5=B1=82=E8=81=8A=E5=A4=A9?= =?UTF-8?q?=E8=AE=B0=E5=BD=95=E8=BD=AC=E5=8F=91=E8=A7=A3=E6=9E=90?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 支持解析多层聊天记录，不（也不应该）支持聊天记录内图片解析 --- src/plugins/chat/bot.py | 56 ++++++++++++++++++++++++++++++----------- 1 file changed, 41 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/src/plugins/chat/bot.py b/src/plugins/chat/bot.py index e39d29f42..d5c388e49 100644 --- a/src/plugins/chat/bot.py +++ b/src/plugins/chat/bot.py @@ -425,22 +425,11 @@ class ChatBot: # 提取发送者昵称 nickname = node["sender"].get("nickname", "未知用户") - # 处理消息内容 - message_content = [] - for seg in node["message"]: - if seg["type"] == "text": - message_content.append(seg["data"]["text"]) - elif seg["type"] == "image": - message_content.append("[图片]") - elif seg["type"] =="face": - message_content.append("[表情]") - elif seg["type"] == "at": - message_content.append(f"@{seg['data'].get('qq', '未知用户')}") - else: - message_content.append(f"[{seg['type']}]") + # 递归处理消息内容 + message_content = await self.process_message_segments(node["message"],layer=0) # 拼接为【昵称】+ 内容 - processed_messages.append(f"【{nickname}】{''.join(message_content)}") + processed_messages.append(f"【{nickname}】{message_content}") # 组合所有消息 combined_message = "\n".join(processed_messages) @@ -459,7 +448,7 @@ class ChatBot: if isinstance(event, GroupMessageEvent): group_info = GroupInfo( group_id=event.group_id, - group_name= None, + group_name=None, platform="qq" ) @@ -476,5 +465,42 @@ class ChatBot: # 进入标准消息处理流程 await self.message_process(message_cq) + async def process_message_segments(self, segments: list,layer:int) -> str: + """递归处理消息段""" + parts = [] + for seg in segments: + part = await self.process_segment(seg,layer+1) + parts.append(part) + return "".join(parts) + + async def process_segment(self, seg: dict , layer:int) -> str: + """处理单个消息段""" + seg_type = seg["type"] + if layer > 3 : + #防止有那种100层转发消息炸飞麦麦 + return "【转发消息】" + if seg_type == "text": + return seg["data"]["text"] + elif seg_type == "image": + return "[图片]" + elif seg_type == "face": + return "[表情]" + elif seg_type == "at": + return f"@{seg['data'].get('qq', '未知用户')}" + elif seg_type == "forward": + # 递归处理嵌套的合并转发消息 + nested_nodes = seg["data"].get("content", []) + nested_messages = [] + nested_messages.append(f"合并转发消息内容：") + for node in nested_nodes: + nickname = node["sender"].get("nickname", "未知用户") + content = await self.process_message_segments(node["message"],layer=layer) + # nested_messages.append('-' * layer) + nested_messages.append(f"{'--' * layer}【{nickname}】{content}") + # nested_messages.append(f"{'--' * layer}合并转发第【{layer}】层结束") + return "\n".join(nested_messages) + else: + return f"[{seg_type}]" + # 创建全局ChatBot实例 chat_bot = ChatBot() From e54f81cf0033692a525e57b426dd2b36333c0871 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Maple127667 <98679702+Maple127667@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 18:26:13 +0800 Subject: [PATCH 06/10] bug-fix --- src/plugins/chat/bot.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/plugins/chat/bot.py b/src/plugins/chat/bot.py index d5c388e49..e76d7eafa 100644 --- a/src/plugins/chat/bot.py +++ b/src/plugins/chat/bot.py @@ -491,7 +491,7 @@ class ChatBot: # 递归处理嵌套的合并转发消息 nested_nodes = seg["data"].get("content", []) nested_messages = [] - nested_messages.append(f"合并转发消息内容：") + nested_messages.append("合并转发消息内容：") for node in nested_nodes: nickname = node["sender"].get("nickname", "未知用户") content = await self.process_message_segments(node["message"],layer=layer) From f688362a0f2f4a136c90d977650aad2e15dcd7e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SengokuCola <1026294844@qq.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 21:19:43 +0800 Subject: [PATCH 07/10] =?UTF-8?q?secret=20=E6=96=B0=E5=A2=9E=E4=BA=86?= =?UTF-8?q?=E4=BA=BA=E6=A0=BC=E6=B5=8B=E8=AF=84=E4=B8=A4=E7=A7=8D=E6=A8=A1?= =?UTF-8?q?=E5=9E=8B?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- results/personality_result.json | 40 ++++---- src/plugins/personality/big5_test.py | 111 +++++++++++++++++++++++ src/plugins/personality/offline_llm.py | 2 +- src/plugins/personality/questionnaire.py | 110 ++++++++++++++++++++++ src/plugins/personality/renqingziji.py | 75 +++++++++------ src/plugins/personality/scene.py | 75 +++++++++++++++ 6 files changed, 362 insertions(+), 51 deletions(-) create mode 100644 src/plugins/personality/big5_test.py create mode 100644 src/plugins/personality/questionnaire.py create mode 100644 src/plugins/personality/scene.py diff --git a/results/personality_result.json b/results/personality_result.json index 6424598b9..b6503a2e2 100644 --- a/results/personality_result.json +++ b/results/personality_result.json @@ -1,45 +1,45 @@ { "final_scores": { - "开放性": 5.5, - "尽责性": 5.0, - "外向性": 6.0, - "宜人性": 1.5, - "神经质": 6.0 + "开放性": 4.5, + "严谨性": 4.5, + "外向性": 3.5, + "宜人性": 5.0, + "神经质": 5.0 }, "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。", + "场景": "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：\n \n同事：「嗨！你是新来的同事吧？我是市场部的小林。」\n\n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。」", "评估维度": [ - "尽责性", + "外向性", "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。", + "场景": "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：\n\n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。」\n\n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？」", "评估维度": [ - "外向性", - "神经质" + "神经质", + "开放性" ] }, { - "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。", + "场景": "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：\n\n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。」\n\n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。」\n\n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。」", + "评估维度": [ + "严谨性", + "宜人性" + ] + }, + { + "场景": "周末下午，你的好友小美兴致勃勃地给你打电话：\n\n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！」\n\n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？」", "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。", + "场景": "在回家的公交车上，你遇到这样一幕：\n\n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：\n\n年轻人A：「那个老太太好像站不稳，看起来挺累的。」\n\n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。」\n\n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。", "评估维度": [ "宜人性", - "神经质" + "严谨性" ] } ] 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 From 48ea7c298ff4471a2962b81720c44c5840c12d11 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SengokuCola <1026294844@qq.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 22:34:51 +0800 Subject: [PATCH 08/10] =?UTF-8?q?secret=20=E5=AE=8C=E5=96=84=E4=BA=86?= =?UTF-8?q?=E4=B8=A4=E7=A7=8D=E6=B5=8B=E8=AF=84=E6=96=B9=E6=B3=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/plugins/personality/big5_test.py | 17 +- src/plugins/personality/combined_test.py | 357 +++++++++++++++++++++++ src/plugins/personality/renqingziji.py | 93 ++++-- src/plugins/personality/scene.py | 205 ++++++++++++- src/plugins/personality/看我.txt | 1 + src/plugins/willing/mode_classical.py | 2 +- template/bot_config_template.toml | 17 +- 7 files changed, 631 insertions(+), 61 deletions(-) create mode 100644 src/plugins/personality/combined_test.py create mode 100644 src/plugins/personality/看我.txt diff --git a/src/plugins/personality/big5_test.py b/src/plugins/personality/big5_test.py index 43b3aee0e..80114ec36 100644 --- a/src/plugins/personality/big5_test.py +++ b/src/plugins/personality/big5_test.py @@ -6,6 +6,7 @@ import os import sys from pathlib import Path +import random current_dir = Path(__file__).resolve().parent project_root = current_dir.parent.parent.parent @@ -37,14 +38,24 @@ class BigFiveTest: 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") + # 创建题目序号到题目的映射 + questions_map = {q['id']: q for q in self.questions} + + # 获取所有题目ID并随机打乱顺序 + question_ids = list(questions_map.keys()) + random.shuffle(question_ids) + answers = {} - for question in self.questions: + total_questions = len(question_ids) + + for i, question_id in enumerate(question_ids, 1): + question = questions_map[question_id] while True: try: - print(f"\n{question['id']}. {question['content']}") + print(f"\n[{i}/{total_questions}] {question['content']}") score = int(input("您的评分（1-6）: ")) if 1 <= score <= 6: - answers[question['id']] = score + answers[question_id] = score break else: print("请输入1-6之间的数字！") diff --git a/src/plugins/personality/combined_test.py b/src/plugins/personality/combined_test.py new file mode 100644 index 000000000..044e111b5 --- /dev/null +++ b/src/plugins/personality/combined_test.py @@ -0,0 +1,357 @@ +from typing import Dict, List +import json +import os +from pathlib import Path +import sys +from datetime import datetime +import random +from scipy import stats # 添加scipy导入用于t检验 + +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.big5_test import BigFiveTest +from src.plugins.personality.renqingziji import PersonalityEvaluator_direct +from src.plugins.personality.questionnaire import FACTOR_DESCRIPTIONS, PERSONALITY_QUESTIONS + +class CombinedPersonalityTest: + def __init__(self): + self.big5_test = BigFiveTest() + self.scenario_test = PersonalityEvaluator_direct() + self.dimensions = ["开放性", "严谨性", "外向性", "宜人性", "神经质"] + + def run_combined_test(self): + """运行组合测试""" + print("\n=== 人格特征综合评估系统 ===") + print("\n本测试将通过两种方式评估人格特征：") + print("1. 传统问卷测评（约40题）") + print("2. 情景反应测评（15个场景）") + print("\n两种测评完成后，将对比分析结果的异同。") + input("\n准备好开始第一部分（问卷测评）了吗？按回车继续...") + + # 运行问卷测试 + print("\n=== 第一部分：问卷测评 ===") + print("本部分采用六级评分，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。") + input("\n按回车开始答题...") + + questionnaire_results = self.run_questionnaire() + + # 转换问卷结果格式以便比较 + questionnaire_scores = { + factor: data["得分"] + for factor, data in questionnaire_results.items() + } + + # 运行情景测试 + print("\n=== 第二部分：情景反应测评 ===") + print("接下来，您将面对一系列具体场景，请描述您在每个场景中可能的反应。") + print("每个场景都会评估不同的人格维度，共15个场景。") + input("\n准备好开始了吗？按回车继续...") + + scenario_results = self.run_scenario_test() + + # 比较和展示结果 + self.compare_and_display_results(questionnaire_scores, scenario_results) + + # 保存结果 + self.save_results(questionnaire_scores, scenario_results) + + def run_questionnaire(self): + """运行问卷测试部分""" + # 创建题目序号到题目的映射 + questions_map = {q['id']: q for q in PERSONALITY_QUESTIONS} + + # 获取所有题目ID并随机打乱顺序 + question_ids = list(questions_map.keys()) + random.shuffle(question_ids) + + answers = {} + total_questions = len(question_ids) + + for i, question_id in enumerate(question_ids, 1): + question = questions_map[question_id] + while True: + try: + print(f"\n问题 [{i}/{total_questions}]") + print(f"{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！") + + # 每10题显示一次进度 + if i % 10 == 0: + print(f"\n已完成 {i}/{total_questions} 题 ({int(i/total_questions*100)}%)") + + return self.calculate_questionnaire_scores(answers) + + def calculate_questionnaire_scores(self, answers): + """计算问卷测试的维度得分""" + 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 PERSONALITY_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 run_scenario_test(self): + """运行情景测试部分""" + 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()} + + # 随机打乱场景顺序 + scenarios = self.scenario_test.scenarios.copy() + random.shuffle(scenarios) + + for i, scenario_data in enumerate(scenarios, 1): + print(f"\n场景 [{i}/{len(scenarios)}] - {scenario_data['场景编号']}") + print("-" * 50) + print(scenario_data["场景"]) + print("\n请描述您在这种情况下会如何反应：") + response = input().strip() + + if not response: + print("反应描述不能为空！") + continue + + print("\n正在评估您的描述...") + scores = self.scenario_test.evaluate_response( + scenario_data["场景"], + response, + scenario_data["评估维度"] + ) + + # 更新分数 + for dimension, score in scores.items(): + final_scores[dimension] += score + dimension_counts[dimension] += 1 + + # print("\n当前场景评估结果：") + # print("-" * 30) + # for dimension, score in scores.items(): + # print(f"{dimension}: {score}/6") + + # 每5个场景显示一次总进度 + if i % 5 == 0: + print(f"\n已完成 {i}/{len(scenarios)} 个场景 ({int(i/len(scenarios)*100)}%)") + + if i < len(scenarios): + input("\n按回车继续下一个场景...") + + # 计算平均分 + for dimension in final_scores: + if dimension_counts[dimension] > 0: + final_scores[dimension] = round( + final_scores[dimension] / dimension_counts[dimension], + 2 + ) + + return final_scores + + def compare_and_display_results(self, questionnaire_scores: Dict, scenario_scores: Dict): + """比较和展示两种测试的结果""" + print("\n=== 测评结果对比分析 ===") + print("\n" + "=" * 60) + print(f"{'维度':<8} {'问卷得分':>10} {'情景得分':>10} {'差异':>10} {'差异程度':>10}") + print("-" * 60) + + # 收集每个维度的得分用于统计分析 + questionnaire_values = [] + scenario_values = [] + diffs = [] + + for dimension in self.dimensions: + q_score = questionnaire_scores[dimension] + s_score = scenario_scores[dimension] + diff = round(abs(q_score - s_score), 2) + + questionnaire_values.append(q_score) + scenario_values.append(s_score) + diffs.append(diff) + + # 计算差异程度 + diff_level = "低" if diff < 0.5 else "中" if diff < 1.0 else "高" + print(f"{dimension:<8} {q_score:>10.2f} {s_score:>10.2f} {diff:>10.2f} {diff_level:>10}") + + print("=" * 60) + + # 计算整体统计指标 + mean_diff = sum(diffs) / len(diffs) + std_diff = (sum((x - mean_diff) ** 2 for x in diffs) / (len(diffs) - 1)) ** 0.5 + + # 计算效应量 (Cohen's d) + pooled_std = ((sum((x - sum(questionnaire_values)/len(questionnaire_values))**2 for x in questionnaire_values) + + sum((x - sum(scenario_values)/len(scenario_values))**2 for x in scenario_values)) / + (2 * len(self.dimensions) - 2)) ** 0.5 + + if pooled_std != 0: + cohens_d = abs(mean_diff / pooled_std) + + # 解释效应量 + if cohens_d < 0.2: + effect_size = "微小" + elif cohens_d < 0.5: + effect_size = "小" + elif cohens_d < 0.8: + effect_size = "中等" + else: + effect_size = "大" + + # 对所有维度进行整体t检验 + t_stat, p_value = stats.ttest_rel(questionnaire_values, scenario_values) + print(f"\n整体统计分析:") + print(f"平均差异: {mean_diff:.3f}") + print(f"差异标准差: {std_diff:.3f}") + print(f"效应量(Cohen's d): {cohens_d:.3f}") + print(f"效应量大小: {effect_size}") + print(f"t统计量: {t_stat:.3f}") + print(f"p值: {p_value:.3f}") + + if p_value < 0.05: + print("结论: 两种测评方法的结果存在显著差异 (p < 0.05)") + else: + print("结论: 两种测评方法的结果无显著差异 (p >= 0.05)") + + print("\n维度说明：") + for dimension in self.dimensions: + print(f"\n{dimension}:") + desc = FACTOR_DESCRIPTIONS[dimension] + print(f"定义：{desc['description']}") + print(f"特征词：{', '.join(desc['trait_words'])}") + + # 分析显著差异 + significant_diffs = [] + for dimension in self.dimensions: + diff = abs(questionnaire_scores[dimension] - scenario_scores[dimension]) + if diff >= 1.0: # 差异大于等于1分视为显著 + significant_diffs.append({ + "dimension": dimension, + "diff": diff, + "questionnaire": questionnaire_scores[dimension], + "scenario": scenario_scores[dimension] + }) + + if significant_diffs: + print("\n\n显著差异分析：") + print("-" * 40) + for diff in significant_diffs: + print(f"\n{diff['dimension']}维度的测评结果存在显著差异：") + print(f"问卷得分：{diff['questionnaire']:.2f}") + print(f"情景得分：{diff['scenario']:.2f}") + print(f"差异值：{diff['diff']:.2f}") + + # 分析可能的原因 + if diff['questionnaire'] > diff['scenario']: + print("可能原因：在问卷中的自我评价较高，但在具体情景中的表现较为保守。") + else: + print("可能原因：在具体情景中表现出更多该维度特征，而在问卷自评时较为保守。") + + def save_results(self, questionnaire_scores: Dict, scenario_scores: Dict): + """保存测试结果""" + results = { + "测试时间": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), + "问卷测评结果": questionnaire_scores, + "情景测评结果": scenario_scores, + "维度说明": FACTOR_DESCRIPTIONS + } + + # 确保目录存在 + os.makedirs("results", exist_ok=True) + + # 生成带时间戳的文件名 + filename = f"results/personality_combined_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json" + + # 保存到文件 + with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + print(f"\n完整的测评结果已保存到：{filename}") + +def load_existing_results(): + """检查并加载已有的测试结果""" + results_dir = "results" + if not os.path.exists(results_dir): + return None + + # 获取所有personality_combined开头的文件 + result_files = [f for f in os.listdir(results_dir) + if f.startswith("personality_combined_") and f.endswith(".json")] + + if not result_files: + return None + + # 按文件修改时间排序，获取最新的结果文件 + latest_file = max(result_files, + key=lambda f: os.path.getmtime(os.path.join(results_dir, f))) + + print(f"\n发现已有的测试结果：{latest_file}") + try: + with open(os.path.join(results_dir, latest_file), "r", encoding="utf-8") as f: + results = json.load(f) + return results + except Exception as e: + print(f"读取结果文件时出错：{str(e)}") + return None + +def main(): + test = CombinedPersonalityTest() + + # 检查是否存在已有结果 + existing_results = load_existing_results() + + if existing_results: + print("\n=== 使用已有测试结果进行分析 ===") + print(f"测试时间：{existing_results['测试时间']}") + + questionnaire_scores = existing_results["问卷测评结果"] + scenario_scores = existing_results["情景测评结果"] + + # 直接进行结果对比分析 + test.compare_and_display_results(questionnaire_scores, scenario_scores) + else: + print("\n未找到已有的测试结果，开始新的测试...") + test.run_combined_test() + +if __name__ == "__main__": + main() \ No newline at end of file diff --git a/src/plugins/personality/renqingziji.py b/src/plugins/personality/renqingziji.py index b2938a59f..b3a3e267e 100644 --- a/src/plugins/personality/renqingziji.py +++ b/src/plugins/personality/renqingziji.py @@ -1,3 +1,11 @@ +''' +The definition of artificial personality in this paper follows the dispositional para-digm and adapts a definition of personality developed for humans [17]: +Personality for a human is the "whole and organisation of relatively stable tendencies and patterns of experience and +behaviour within one person (distinguishing it from other persons)". This definition is modified for artificial personality: +Artificial personality describes the relatively stable tendencies and patterns of behav-iour of an AI-based machine that +can be designed by developers and designers via different modalities, such as language, creating the impression +of individuality of a humanized social agent when users interact with the machine.''' + from typing import Dict, List import json import os @@ -35,17 +43,28 @@ class PersonalityEvaluator_direct: # 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] + scenes = get_scene_by_factor(trait) + if not scenes: + continue + + # 从每个维度选择3个场景 import random - secondary_trait = random.choice(other_traits) + scene_keys = list(scenes.keys()) + selected_scenes = random.sample(scene_keys, min(3, len(scene_keys))) - self.scenarios.append({ - "场景": scene["scenario"], - "评估维度": [trait, secondary_trait] - }) + for scene_key in selected_scenes: + scene = scenes[scene_key] + + # 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] + secondary_trait = random.choice(other_traits) + + self.scenarios.append({ + "场景": scene["scenario"], + "评估维度": [trait, secondary_trait], + "场景编号": scene_key + }) self.llm = LLMModel() @@ -53,34 +72,41 @@ class PersonalityEvaluator_direct: """ 使用 DeepSeek AI 评估用户对特定场景的反应 """ + # 构建维度描述 + dimension_descriptions = [] + for dim in dimensions: + desc = FACTOR_DESCRIPTIONS.get(dim, "") + if desc: + dimension_descriptions.append(f"- {dim}：{desc}") + + dimensions_text = "\n".join(dimension_descriptions) + 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} -需要评估的维度：{", ".join(dimensions)} +场景描述： +{scenario} + +用户回应： +{response} + +需要评估的维度说明： +{dimensions_text} 请按照以下格式输出评估结果（仅输出JSON格式）： {{ - "维度1": 分数, - "维度2": 分数 + "{dimensions[0]}": 分数, + "{dimensions[1]}": 分数 }} 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 +1 = 非常不符合该维度特征 +2 = 比较不符合该维度特征 +3 = 有点不符合该维度特征 +4 = 有点符合该维度特征 +5 = 比较符合该维度特征 +6 = 非常符合该维度特征 -评估维度说明： -- 开放性：对新事物的接受程度和创造性思维 -- 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1-6之间，并给出合理的评估理由。""" +请根据用户的回应，结合场景和维度说明进行评分。确保分数在1-6之间，并给出合理的评估。""" try: ai_response, _ = self.llm.generate_response(prompt) @@ -102,7 +128,7 @@ class PersonalityEvaluator_direct: 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("接下来，您将面对一系列场景（共15个）。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...") @@ -113,7 +139,7 @@ def main(): dimension_counts = {trait: 0 for trait in final_scores.keys()} for i, scenario_data in enumerate(evaluator.scenarios, 1): - print(f"\n场景 {i}/{len(evaluator.scenarios)}:") + print(f"\n场景 {i}/{len(evaluator.scenarios)} - {scenario_data['场景编号']}:") print("-" * 50) print(scenario_data["场景"]) print("\n请描述您的角色在这种情况下会如何反应：") @@ -149,9 +175,14 @@ def main(): print("-" * 30) for trait, score in final_scores.items(): print(f"{trait}: {score}/6") + print(f"测试场景数：{dimension_counts[trait]}") # 保存结果 - result = {"final_scores": final_scores, "scenarios": evaluator.scenarios} + result = { + "final_scores": final_scores, + "dimension_counts": dimension_counts, + "scenarios": evaluator.scenarios + } # 确保目录存在 os.makedirs("results", exist_ok=True) diff --git a/src/plugins/personality/scene.py b/src/plugins/personality/scene.py index 1059ab94e..936b07a3e 100644 --- a/src/plugins/personality/scene.py +++ b/src/plugins/personality/scene.py @@ -2,45 +2,190 @@ 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： - + "场景1": { + "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。" + "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。" + }, + "场景2": { + "scenario": """在大学班级群里，班长发起了一个组织班级联谊活动的投票： + +班长：「大家好！下周末我们准备举办一次班级联谊活动，地点在学校附近的KTV。想请大家报名参加，也欢迎大家邀请其他班级的同学！」 + +已经有几个同学在群里积极响应，有人@你问你要不要一起参加。""", + "explanation": "通过班级活动场景，观察个体对群体社交活动的参与意愿。" + }, + "场景3": { + "scenario": """你在社交平台上发布了一条动态，收到了很多陌生网友的评论和私信： + +网友A：「你说的这个观点很有意思！想和你多交流一下。」 + +网友B：「我也对这个话题很感兴趣，要不要建个群一起讨论？」""", + "explanation": "通过网络社交场景，观察个体对线上社交的态度。" + }, + "场景4": { + "scenario": """你暗恋的对象今天主动来找你： + +对方：「那个...我最近在准备一个演讲比赛，听说你口才很好。能不能请你帮我看看演讲稿，顺便给我一些建议？如果你有时间的话，可以一起吃个饭聊聊。」""", + "explanation": "通过恋爱情境，观察个体在面对心仪对象时的社交表现。" + }, + "场景5": { + "scenario": """在一次线下读书会上，主持人突然点名让你分享读后感： + +主持人：「听说你对这本书很有见解，能不能和大家分享一下你的想法？」 + +现场有二十多个陌生的读书爱好者，都期待地看着你。""", + "explanation": "通过即兴发言场景，观察个体的社交表现欲和公众表达能力。" + } }, "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： + "场景1": { + "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。" + "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。" + }, + "场景2": { + "scenario": """期末考试前一天晚上，你收到了好朋友发来的消息： + +好朋友：「不好意思这么晚打扰你...我看你平时成绩很好，能不能帮我解答几个问题？我真的很担心明天的考试。」 + +你看了看时间，已经是晚上11点，而你原本计划的复习还没完成。""", + "explanation": "通过考试压力场景，观察个体在时间紧张时的情绪管理。" + }, + "场景3": { + "scenario": """你在社交媒体上发表的一个观点引发了争议，有不少人开始批评你： + +网友A：「这种观点也好意思说出来，真是无知。」 + +网友B：「建议楼主先去补补课再来发言。」 + +评论区里的负面评论越来越多，还有人开始人身攻击。""", + "explanation": "通过网络争议场景，观察个体面对批评时的心理承受能力。" + }, + "场景4": { + "scenario": """你和恋人约好今天一起看电影，但在约定时间前半小时，对方发来消息： + +恋人：「对不起，我临时有点事，可能要迟到一会儿。」 + +二十分钟后，对方又发来消息：「可能要再等等，抱歉！」 + +电影快要开始了，但对方还是没有出现。""", + "explanation": "通过恋爱情境，观察个体对不确定性的忍耐程度。" + }, + "场景5": { + "scenario": """在一次重要的小组展示中，你的组员在演示途中突然卡壳了： + +组员小声对你说：「我忘词了，接下来的部分是什么来着...」 + +台下的老师和同学都在等待，气氛有些尴尬。""", + "explanation": "通过公开场合的突发状况，观察个体的应急反应和压力处理能力。" + } }, "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： + "场景1": { + "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。" + "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。" + }, + "场景2": { + "scenario": """期末小组作业，组长让大家分工完成一份研究报告。在截止日期前三天： + +组员A：「我的部分大概写完了，感觉还行。」 + +组员B：「我这边可能还要一天才能完成，最近太忙了。」 + +组员C发来一份没有任何引用出处、可能存在抄袭的内容：「我写完了，你们看看怎么样？」""", + "explanation": "通过学习场景，观察个体对学术规范和质量要求的重视程度。" + }, + "场景3": { + "scenario": """你在一个兴趣小组的群聊中，大家正在讨论举办一次线下活动： + +成员A：「到时候见面就知道具体怎么玩了！」 + +成员B：「对啊，随意一点挺好的。」 + +成员C：「人来了自然就热闹了。」""", + "explanation": "通过活动组织场景，观察个体对活动计划的态度。" + }, + "场景4": { + "scenario": """你和恋人计划一起去旅游，对方说： + +恋人：「我们就随心而行吧！订个目的地，其他的到了再说，这样更有意思。」 + +距离出发还有一周时间，但机票、住宿和具体行程都还没有确定。""", + "explanation": "通过旅行规划场景，观察个体的计划性和对不确定性的接受程度。" + }, + "场景5": { + "scenario": """在一个重要的团队项目中，你发现一个同事的工作存在明显错误： + +同事：「差不多就行了，反正领导也看不出来。」 + +这个错误可能不会立即造成问题，但长期来看可能会影响项目质量。""", + "explanation": "通过工作质量场景，观察个体对细节和标准的坚持程度。" + } }, "开放性": { - "scenario": """周末下午，你的好友小美兴致勃勃地给你打电话： + "场景1": { + "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。" + "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。" + }, + "场景2": { + "scenario": """在一节创意写作课上，老师提出了一个特别的作业： + +老师：「下周的作业是用AI写作工具协助创作一篇小说。你们可以自由探索如何与AI合作，打破传统写作方式。」 + +班上随即展开了激烈讨论，有人认为这是对创作的亵渎，也有人对这种新形式感到兴奋。""", + "explanation": "通过新技术应用场景，观察个体对创新学习方式的态度。" + }, + "场景3": { + "scenario": """在社交媒体上，你看到一个朋友分享了一种新的生活方式： + +「最近我在尝试'数字游牧'生活，就是一边远程工作一边环游世界。没有固定住所，住青旅或短租，认识来自世界各地的朋友。虽然有时会很不稳定，但这种自由的生活方式真的很棒！」 + +评论区里争论不断，有人向往这种生活，也有人觉得太冒险。""", + "explanation": "通过另类生活方式，观察个体对非传统选择的态度。" + }, + "场景4": { + "scenario": """你的恋人突然提出了一个想法： + +恋人：「我们要不要尝试一下开放式关系？就是在保持彼此关系的同时，也允许和其他人发展感情。现在国外很多年轻人都这样。」 + +这个提议让你感到意外，你之前从未考虑过这种可能性。""", + "explanation": "通过感情观念场景，观察个体对非传统关系模式的接受度。" + }, + "场景5": { + "scenario": """在一次朋友聚会上，大家正在讨论未来职业规划： + +朋友A：「我准备辞职去做自媒体，专门介绍一些小众的文化和艺术。」 + +朋友B：「我想去学习生物科技，准备转行做人造肉研发。」 + +朋友C：「我在考虑加入一个区块链创业项目，虽然风险很大。」""", + "explanation": "通过职业选择场景，观察个体对新兴领域的探索意愿。" + } }, "宜人性": { - "scenario": """在回家的公交车上，你遇到这样一幕： + "场景1": { + "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： @@ -49,7 +194,45 @@ PERSONALITY_SCENES = { 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。" + "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。" + }, + "场景2": { + "scenario": """在班级群里，有同学发起为生病住院的同学捐款： + +同学A：「大家好，小林最近得了重病住院，医药费很贵，家里负担很重。我们要不要一起帮帮他？」 + +同学B：「我觉得这是他家里的事，我们不方便参与吧。」 + +同学C：「但是都是同学一场，帮帮忙也是应该的。」""", + "explanation": "通过同学互助场景，观察个体的助人意愿和同理心。" + }, + "场景3": { + "scenario": """在一个网络讨论组里，有人发布了求助信息： + +求助者：「最近心情很低落，感觉生活很压抑，不知道该怎么办...」 + +评论区里已经有一些回复： +「生活本来就是这样，想开点！」 +「你这样子太消极了，要积极面对。」 +「谁还没点烦心事啊，过段时间就好了。」""", + "explanation": "通过网络互助场景，观察个体的共情能力和安慰方式。" + }, + "场景4": { + "scenario": """你的恋人向你倾诉工作压力： + +恋人：「最近工作真的好累，感觉快坚持不下去了...」 + +但今天你也遇到了很多烦心事，心情也不太好。""", + "explanation": "通过感情关系场景，观察个体在自身状态不佳时的关怀能力。" + }, + "场景5": { + "scenario": """在一次团队项目中，新来的同事小王因为经验不足，造成了一个严重的错误。在部门会议上： + +主管：「这个错误造成了很大的损失，是谁负责的这部分？」 + +小王看起来很紧张，欲言又止。你知道是他造成的错误，同时你也是这个项目的共同负责人。""", + "explanation": "通过职场情境，观察个体在面对他人过错时的态度和处理方式。" + } } } diff --git a/src/plugins/personality/看我.txt b/src/plugins/personality/看我.txt new file mode 100644 index 000000000..d5d6f8903 --- /dev/null +++ b/src/plugins/personality/看我.txt @@ -0,0 +1 @@ +那是以后会用到的妙妙小工具.jpg \ No newline at end of file diff --git a/src/plugins/willing/mode_classical.py b/src/plugins/willing/mode_classical.py index 6ba778808..75237a525 100644 --- a/src/plugins/willing/mode_classical.py +++ b/src/plugins/willing/mode_classical.py @@ -54,7 +54,7 @@ class WillingManager: self.chat_reply_willing[chat_id] = min(current_willing, 3.0) - reply_probability = min(max((current_willing - 0.5), 0.03) * config.response_willing_amplifier * 2, 1) + reply_probability = min(max((current_willing - 0.5), 0.01) * config.response_willing_amplifier * 2, 1) # 检查群组权限（如果是群聊） if chat_stream.group_info and config: diff --git a/template/bot_config_template.toml b/template/bot_config_template.toml index 07db0890f..ec2b5fbd4 100644 --- a/template/bot_config_template.toml +++ b/template/bot_config_template.toml @@ -16,7 +16,7 @@ version = "0.0.10" [bot] qq = 123 nickname = "麦麦" -alias_names = ["小麦", "阿麦"] +alias_names = ["麦叠", "牢麦"] [personality] prompt_personality = [ @@ -37,7 +37,7 @@ thinking_timeout = 120 # 麦麦思考时间 response_willing_amplifier = 1 # 麦麦回复意愿放大系数，一般为1 response_interested_rate_amplifier = 1 # 麦麦回复兴趣度放大系数,听到记忆里的内容时放大系数 -down_frequency_rate = 3.5 # 降低回复频率的群组回复意愿降低系数 +down_frequency_rate = 3 # 降低回复频率的群组回复意愿降低系数 除法 ban_words = [ # "403","张三" ] @@ -126,27 +126,14 @@ ban_user_id = [] #禁止回复消息的QQ号 enable = true -#V3 -#name = "deepseek-chat" -#base_url = "DEEP_SEEK_BASE_URL" -#key = "DEEP_SEEK_KEY" - -#R1 -#name = "deepseek-reasoner" -#base_url = "DEEP_SEEK_BASE_URL" -#key = "DEEP_SEEK_KEY" - #下面的模型若使用硅基流动则不需要更改，使用ds官方则改成.env.prod自定义的宏，使用自定义模型则选择定位相似的模型自己填写 - #推理模型： - [model.llm_reasoning] #回复模型1 主要回复模型 name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1" provider = "SILICONFLOW" pri_in = 0 #模型的输入价格（非必填，可以记录消耗） pri_out = 0 #模型的输出价格（非必填，可以记录消耗） - [model.llm_reasoning_minor] #回复模型3 次要回复模型 name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B" provider = "SILICONFLOW" From 255552525e3bc759e51bb21db254c6d480e4f67f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Maple127667 <98679702+Maple127667@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 22:46:21 +0800 Subject: [PATCH 09/10] =?UTF-8?q?=E7=B4=A7=E6=80=A5=E4=BF=AE=E5=A4=8D-?= =?UTF-8?q?=E5=AF=B9=E4=BA=8E=E8=BD=AC=E5=8F=91=E6=B6=88=E6=81=AF=E7=9A=84?= =?UTF-8?q?=E9=BB=91=E7=99=BD=E5=90=8D=E5=8D=95=E5=88=A4=E6=96=AD?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/plugins/chat/bot.py | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) diff --git a/src/plugins/chat/bot.py b/src/plugins/chat/bot.py index e76d7eafa..d30940f97 100644 --- a/src/plugins/chat/bot.py +++ b/src/plugins/chat/bot.py @@ -415,6 +415,16 @@ class ChatBot: async def handle_forward_message(self, event: MessageEvent, bot: Bot) -> None: """专用于处理合并转发的消息处理器""" + # 用户屏蔽,不区分私聊/群聊 + if event.user_id in global_config.ban_user_id: + return + + if isinstance(event, GroupMessageEvent): + if event.group_id: + if event.group_id not in global_config.talk_allowed_groups: + return + + # 获取合并转发消息的详细信息 forward_info = await bot.get_forward_msg(message_id=event.message_id) messages = forward_info["messages"] From 26c4e8f1e926bf779e1b37ba4eb275b5aabf996c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SengokuCola <1026294844@qq.com> Date: Thu, 20 Mar 2025 22:47:09 +0800 Subject: [PATCH 10/10] =?UTF-8?q?better=20=E6=8F=8F=E8=BF=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/plugins/personality/combined_test.py | 8 ++++++-- 1 file changed, 6 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/plugins/personality/combined_test.py b/src/plugins/personality/combined_test.py index 044e111b5..a842847fb 100644 --- a/src/plugins/personality/combined_test.py +++ b/src/plugins/personality/combined_test.py @@ -37,12 +37,15 @@ class CombinedPersonalityTest: print("\n=== 第一部分：问卷测评 ===") print("本部分采用六级评分，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("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。") + print("\n重要提示：您可以选择以下两种方式之一来回答问题：") + print("1. 根据您自身的真实情况来回答") + print("2. 根据您想要扮演的角色特征来回答") + print("\n无论选择哪种方式，请保持一致并认真回答每个问题。") input("\n按回车开始答题...") questionnaire_results = self.run_questionnaire() @@ -57,6 +60,7 @@ class CombinedPersonalityTest: print("\n=== 第二部分：情景反应测评 ===") print("接下来，您将面对一系列具体场景，请描述您在每个场景中可能的反应。") print("每个场景都会评估不同的人格维度，共15个场景。") + print("您可以选择提供自己的真实反应，也可以选择扮演一个您创作的角色来回答。") input("\n准备好开始了吗？按回车继续...") scenario_results = self.run_scenario_test()