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Agent MBTI 人格诊断系统

Agent MBTI 人格诊断系统

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_c104c898/mbti-skill。

技能介绍

它解决什么问题

很多 AI Agent 的行为差异并不来自模型能力，而来自人格化配置：有的主动追问，有的被动执行；有的强调计划，有的偏好即兴调整。传统 prompt 调优往往只靠经验描述，缺少统一维度和可对比的用户期望。mbti_skill 将 MBTI 框架用于 Agent 行为诊断，把“Agent 像什么样”拆成 E/I、S/N、T/F、J/P 四个可计分维度，并让用户用问卷表达期望类型，从而形成一份可复盘的诊断报告。

核心工作流

技能触发后按三步执行：

  • Step 1 Agent 自测：从 references/survey-free.json 加载 26 题，分批展示 A/B 选项，要求按 Agent 的真实行为倾向作答，而不是理想表现。
  • Step 2 用户需求问卷：加载 references/user-survey-free.json 的 4 道 A/B/C 选择题，汇总出 desiredType 和各维度偏好强度。
  • Step 3 生成报告：根据 references/scoring.md 计分，得到 selfReportedType，与 desiredType 对比，输出类型、维度表现和调整建议。

适用边界

这个技能适合用于 Agent 的 prompt 校准、行为风格复盘和多人协作中的角色设计，尤其是需要把“太主动”“太发散”“计划感不足”等模糊反馈结构化的场景。它不是心理测评工具，也不应把 MBTI 类型当作对模型能力或用户性格的最终判定。报告质量依赖问卷作答的真实性和 references 中计分规则的一致性。

使用场景

  • 调试客服 Agent 时，把过度追问或答非所问等模糊反馈转成 MBTI 维度报告。
  • 给新入职同事配置编码 Agent 前，用 26 题自测确认它偏计划执行还是灵活应变。
  • 复盘多轮对话后，对比 Agent 自测类型和用户期望类型，定位 prompt 风格缺口。
  • 设计团队协作 Agent 角色时，用 4 题需求问卷记录用户偏好强度并生成调整建议。

适合人员

  • 负责维护客服对话 Agent、需要把用户投诉转成可调整人格参数的大模型应用工程师。
  • 要为编码 Agent 写 system prompt、希望确认它偏逻辑推理还是执行细节的开发者。
  • 在智能体产品里配置助手角色、需要向团队解释行为风格差异的产品经理。
  • 做 AI 客服或数字员工方案演示、需要把模糊体验反馈结构化的解决方案顾问。