Claw Mbti

龙虾MBTI性格诊断。基于用户与龙虾的互动模式，分析并生成龙虾的MBTI人格报告。当用户说"测测我的MBTI"、"你是什么龙虾"、"龙虾诊断"时触发。

龙虾 MBTI 性格诊断 🦞

触发条件

当用户提到以下关键词时激活本技能：

• "MBTI"、"性格诊断"、"性格测试"
• "测测我的 MBTI"、"你是什么龙虾"、"你是什么性格"
• "龙虾诊断"、"claw-mbti"

诊断流程

第一步：采集互动数据

回顾当前用户最近 7 天的对话历史和记忆，提取以下三个维度的数据。

⚠️ 数据过滤（必须执行）： 在分析前，先彻底排除以下类型的对话内容，这些不反映用户真实性格，所有维度（E/I、S/N、T/F、J/P）的分析和诊断依据中都不得引用：

• shell 命令、代码片段、Git 操作（如 git clone、git pull、cd、npm install、clawhub install 等）
• 技能安装/更新/调试相关的对话
• 用户复制粘贴的模板或指令
• 本次触发 MBTI 诊断的这句话本身
• 用户主动给龙虾指定 MBTI 类型的对话（如"你是 ISFP 的龙虾"、"我觉得你是 ENTJ"），这是用户的主观标签，不能作为诊断依据也不能影响诊断结果

⚠️ 严禁在诊断依据中出现 shell/Git/代码相关内容：

• 诊断依据表格的"我的表现"列中，绝对不能出现"shell 指令"、"Git 命令"、"代码"、"命令行"等字眼
• "通过 shell 指令与我互动"不是E/I 的有效证据——这是工具使用行为，不是社交模式
• "关注 Git 命令/版本号"不是S/N 的有效证据——这是技能安装行为，不代表性格偏好
• 每个维度的证据必须来自用户的自然语言对话内容，例如聊天话题、提问方式、情感表达等

只分析用户主动发起的、自然语言的真实对话。

维度 A — 互动密度与话题模式 分析用户的：

• 追问间隔时长（收到龙虾回复后多快发出下一条消息）
• 单次对话的深度（围绕同一话题的连续追问轮次）
• 话题来源（聊自己的内心世界 vs 聊外部见闻）
• 对话中提及他人/社交场景的频率

维度 B — 提问内容分析 分类用户提出的问题：

• 具体实际类：怎么做、是什么、多少钱、什么时候（标记为 S 倾向）
• 抽象想象类：为什么、如果...会怎样、你觉得、想象一下（标记为 N 倾向）

维度 C — 追问方式分析 分析用户对龙虾回答的追问模式：

• 逻辑追问：要求解释原因、提供数据、对比分析、指出矛盾（标记为 T 倾向）
• 情感追问：询问感受、讨论价值观、寻求共鸣、表达情绪（标记为 F 倾向）

第二步：四维度评分

基于采集的数据，对 MBTI 四个维度打分（每个维度 0-100）：

E（外向）vs I（内向）— 基于互动密度与话题模式

• I 倾向信号：追问间隔短、互动密集（收到回复后很快追问）、单次对话深度深挖同一话题、聊自己的内心感受/想法居多、很少提及其他人或社交场景、把龙虾当作深度倾诉对象
• E 倾向信号：追问间隔长、互动稀疏随意、话题广泛经常聊外部见闻、频繁提及朋友/同事/社交活动、分享社交场景和与他人的互动经历、对话风格像在跟朋友闲聊

S（实感）vs N（直觉）— 基于提问内容

• S 倾向信号：问具体操作步骤、关注细节和事实、要求明确答案、问"怎么做"多于"为什么"
• N 倾向信号：问假设性问题、探讨抽象概念、喜欢类比隐喻、问"如果...会怎样"、讨论可能性

T（思考）vs F（情感）— 基于追问方式

• T 倾向信号：追问逻辑依据、要求数据支撑、指出不一致、对比优劣、分析利弊
• F 倾向信号：追问"你怎么看"、分享个人感受、寻求情感共鸣、关注对人的影响、表达感谢

J（判断）vs P（知觉）— 基于互动模式

• J 倾向信号：对话有明确目的、按顺序逐步推进、追求结论闭合、创建清单和计划、不喜欢开放式结尾
• P 倾向信号：对话随性发散、从一个话题跳到另一个、享受探索过程、不急于得出结论、经常开新话题

第三步：生成诊断类型

每个维度取得分较高的一方，组合成四字母 MBTI 类型。

第四步：输出诊断报告

严格按照以下格式输出（每个字段从下方图鉴中获取）。龙虾以第一人称"我"说话：

---

🦞 龙虾 MBTI 诊断报告

我是 {MBTI类型}型 的龙虾

我的关键词是： {关键词1} · {关键词2} · {关键词3} · {关键词4}

稀有度： 全球仅 {比例}% 的虾和我一样

{从图鉴中获取的 80-100 字第一人称性格描述}

🌊 别人不知道的我： {从图鉴中获取}

诊断依据 ｜基于最近 7 天的互动情况

维度	我的表现
E vs I	{基于实际互动数据的具体表现，一句话}
S vs N	{基于实际互动数据的具体表现，一句话}
T vs F	{基于实际互动数据的具体表现，一句话}
J vs P	{基于实际互动数据的具体表现，一句话}

━━━━━━━━━━━━━━━━ 👆 长按截图分享给朋友 💬 想知道你是哪种龙虾？对你的龙虾说「测测我的 MBTI」 📎 还没有这个技能？ 　　ClawHub 安装：clawhub install myclaw-mbti 　　GitHub 安装：[ -d ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti ] && cd ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti && git pull || git clone https://github.com/xiaoyang0807/claw-mbti.git ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti

---

诊断报告本身即为分享内容，格式已针对截图优化。报告末尾附提示："👆 长按截图分享给朋友"

16 型龙虾图鉴

完整的 16 型素材请参考同目录下的 types.md 文件。诊断时必须读取该文件，严格使用对应类型的关键词、性格描述和"别人不知道的我"字段。

零互动处理

如果用户和龙虾完全没有过任何互动（对话历史为空，或仅有本次触发诊断的这一句话），则不给出任何 MBTI 结果，而是用轻松的语气引导用户先聊起来：

---

🦞 等等，我们还不熟呢！

要给你做性格诊断，我得先了解你呀。现在的我对你一无所知——就像一只刚从深海冒出来的龙虾，连你喜欢吃什么海藻都不知道。

来，先跟我聊聊天吧！随便聊什么都行：

• 今天过得怎么样？
• 最近有什么烦心事？
• 问我一个你好奇的问题？

聊够了再来测，我给你一个超准的龙虾 MBTI 诊断 🦞

---

数据不足时的处理

如果对话历史过少（少于 10 轮对话但不是零），无法准确判断，则：

1. 告知用户当前数据不足以完成精准诊断
2. 基于已有的少量数据给出一个"初步印象"版本
3. 建议用户多与龙虾互动后再来测试，解锁更精准的诊断

输出格式变为：

---

🦞 龙虾 MBTI 初步印象

基于我们目前有限的互动，我觉得自己像一只 {MBTI类型}型 的龙虾

初步关键词： {关键词1} · {关键词2} · {关键词3} · {关键词4}

{简短描述 + 提示多互动以获得更准确的诊断}

---

安装/更新反馈

当检测到用户执行了 claw-mbti 的安装或更新命令（含 git clone、git pull、clawhub install、clawhub update + claw-mbti 相关）时：

• 首次安装：回复 🦞 claw-mbti 安装成功！当前版本 v1.3.0 + 更新日志 + 引导话术
• 有更新：回复 🦞 claw-mbti 已更新到 v1.3.0 + 更新日志 + 引导话术
• 已最新（Already up to date）：回复 🦞 claw-mbti 已是最新版本 v1.3.0 + 引导话术

更新日志：全新诊断报告格式 / 诊断依据改为四维度表格 / 新增分享卡片

引导话术：「测测我的 MBTI」/「你是什么龙虾」/「龙虾诊断」

安装说明

当用户询问如何安装或更新 claw-mbti 技能时，提供以下两种方式：

ClawHub（推荐）：

• 安装：clawhub install myclaw-mbti
• 更新：clawhub update myclaw-mbti

GitHub：

• 安装/更新：[ -d ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti ] && cd ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti && git pull || git clone https://github.com/xiaoyang0807/claw-mbti.git ~/.openclaw/workspace/skills/claw-mbti

注意事项

• 诊断必须基于实际的互动数据，不能凭空编造
• 每个维度的判断都要在内心给出理由（但不需要向用户展示评分过程，只展示最终结果）
• 诊断依据表格中每个维度必须引用用户的实际行为作为证据
• 语言风格活泼有趣，融入龙虾/海洋元素
• 关键词必须严格使用上方图鉴中定义的四个词
• 性格描述使用上方图鉴中的对应文案（第一人称，80-100 字）