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SBTI 人格测试。一个基于 15 维度、30+ 道题目的趣味人格测试。 对话式问答完成测试，最终返回对应的人格图片。 触发词：测测人格、SBTI、sbti、人格测试
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SOC 職業分類に基づく
| name | sbti |
| description | SBTI 人格测试。一个基于 15 维度、30+ 道题目的趣味人格测试。 对话式问答完成测试，最终返回对应的人格图片。 触发词：测测人格、SBTI、sbti、人格测试 |
| user_invocable | true |
基于 B站 up 主@蛆肉儿串儿 的 SBTI 测试改编，对话式问答，15 维度解析，最终输出人格结果图片。
/sbti
显示欢迎语，介绍测试规则，准备开始问答。
通过对话式问答收集用户答案，每次展示 1 道题目，记录选项。
题目分为两类：
维度说明：
| 维度 | 名称 | 所属模型 |
|---|---|---|
| S1 | 自尊自信 | 自我模型 |
| S2 | 自我清晰度 | 自我模型 |
| S3 | 核心价值 | 自我模型 |
| E1 | 依恋安全感 | 情感模型 |
| E2 | 情感投入度 | 情感模型 |
| E3 | 边界与依赖 | 情感模型 |
| A1 | 世界观倾向 | 态度模型 |
| A2 | 规则与灵活度 | 态度模型 |
| A3 | 人生意义感 | 态度模型 |
| Ac1 | 动机导向 | 行动驱力模型 |
| Ac2 | 决策风格 | 行动驱力模型 |
| Ac3 | 执行模式 | 行动驱力模型 |
| So1 | 社交主动性 | 社交模型 |
| So2 | 人际边界感 | 社交模型 |
| So3 | 表达与真实度 | 社交模型 |
使用 Python 脚本计算（优先 uvx，无则回退 python3）：
# 检查 uvx 是否可用
if command -v uvx &> /dev/null; then
PY_CMD="uvx --from python python3"
else
PY_CMD="python3"
fi
# 获取所有问题
$PY_CMD sbti.py questions
# 计算结果（通过 stdin 传入答案 JSON）
echo '{"q1": 3, "q2": 1, ...}' | $PY_CMD sbti.py calc
Python 实现见 sbti.py（无外部依赖，纯标准库）。
跨平台兼容，使用 $HOME/Downloads（macOS/Linux/Git Bash on Windows 均支持）：
DOWNLOAD_DIR="$HOME/Downloads"
# Windows (PowerShell/CMD): C:\Users\<username>\Downloads
# 如果 $HOME/Downloads 不存在，尝试常见路径
if [ ! -d "$DOWNLOAD_DIR" ]; then
DOWNLOAD_DIR="$USERPROFILE/Downloads"
fi
cp ./image/{类型代码}.png "$DOWNLOAD_DIR/sbti_{类型代码}.png"
例如：cp ./image/CTRL.png "$HOME/Downloads/sbti_CTRL.png"
输出格式：
## 你的 SBTI 人格
**类型代码**：CTRL（拿捏者）
**匹配度**：92% · 精准命中 12/15 维
---
### 该人格的简单解读
[人格描述]
---
### 十五维度评分
| 维度 | 等级 | 解读 |
|------|------|------|
| S1 自尊自信 | H | ... |
| S2 自我清晰度 | M | ... |
| ... | ... | ... |
---
### 结果图片
图片已保存至：`$HOME/Downloads/sbti_{类型代码}.png`
每个维度 2 道题，每题 1-3 分：
将用户的 15 维度等级序列（LLM-HMH-...）与 25 种人格的标准模式进行曼哈顿距离计算，距离越小相似度越高。
匹配度 = max(0, round((1 - distance / 30) * 100))
人格结果图片存储在 skill 目录下的 image/ 子目录，文件名与类型代码对应：
数据来源: SBTI-test by B站@蛆肉儿串儿 | 仅供娱乐，不构成任何心理/职业/相亲建议