secret 新增了人格测评两种模型

2025-03-20 21:19:43 +08:00
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commit f688362a0f
6 changed files with 362 additions and 51 deletions
--- 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"
      ]
    }
  ]
--- a/src/plugins/personality/big5_test.py
+++ 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()
--- 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")
--- a/src/plugins/personality/questionnaire.py
+++ 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"
+        }
+    }
+} 
--- 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}
--- a/src/plugins/personality/scene.py
+++ 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