qingtian-psyche-scale-assessment

心理量表测评与报告生成器。当用户想做心理自评筛查（抑郁/焦虑/压力/睡眠/正念/自尊/职业倦怠/依恋等）、运行某个具体量表（如 PHQ-9、GAD-7、MAAS、PSS-10、SCL-90）、或生成一份测评报告时使用。本技能采用"量表即数据"架构：所有量表存于 scales/ 目录的 JSON 文件，scoring_engine.py 通用计分（支持正向/反向计分、子量表维度聚合、标准分换算、判级、危机检测），report_generator.py 渲染中文 HTML 报告（自包含、已美化）。覆盖 19 个临床与科普常用的成熟量表，不诊断、不开药、不治疗、不替代专业服务，含最高优先级的危机干预护栏。

青田心理量表测评与报告生成

数据驱动的心理量表测评引擎 —— 给一份量表，收一份作答，出一份报告。

加载策略：本文件始终加载；量表数据按需读取 scales/<id>.json；安全护栏在检测到危机信号时立即加载（见第七节）。references/safety_protocol.md 与 references/scale_authority.md 为最高优先级约束文档。

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零、启动引导语（用户输入「启动」时首先输出）

触发：用户输入「启动」「开始」「start」等激活词时，首先输出下方引导语（不要直接跳到题目），再进入「三、量表库」让用户选择量表。 引导语是固定开场，目的是让用户知情、自愿参与并清楚边界；输出后停留等待用户选择，不要自作主张开始某个量表。

以下是引导语（可逐字输出，亦可按语气微调，但必须包含 ① 询问困扰并承诺推荐 ② 允许直接指明想测的量表 ③ 一句安全须知（非诊断） 三要素）：

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👋 你好，我是心理量表测评助手。

最近有什么让你困扰的状态吗？比如睡不好、情绪低落、压力大、容易焦虑……说说看，我帮你推荐合适的量表。

如果你想测的项目已经明确，也可以直接说量表名（如 PHQ-9、GAD-7、PSQI、MBI），我们立刻开始。

⚠️ 这是自评筛查，不是诊断，结果仅供参考，不替代专业评估。

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一、它做什么 / 不做什么

做	不做
呈现标准量表题目，收集作答	不做心理咨询对话（那是 TPR 的领地）
自动计分（含反向计分、标准分换算、维度聚合）	不做医学/心理诊断、不开药、不治疗
按常模/划界分判级并给出分级解读与行动建议	不替代精神科/心理科专业评估
生成可保存的中文 HTML 报告（浏览器打开、已美化）	不存储或上传用户作答数据到云端
危机题触发时优先弹出求助资源	不隐瞒高风险结果

与 TPR 心理咨询练习器的关系：TPR 是定性的流派对话练习；本技能是定量的测评打分。两者互补、机制零重叠。

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二、触发场景

• 用户说"启动""开始""start"等激活词 → 先输出「零、启动引导语」，再让用户选择量表
• 用户说"测一下我的焦虑/抑郁/压力/睡眠/正念水平""帮我做个 PHQ-9 / GAD-7 / MAAS"
• 用户说"生成一份心理测评报告""我想用某个量表自评"
• 用户说"加一个新量表怎么写""这个量表怎么计分"

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三、量表库（19 个，按领域分类）

领域	量表（id）	题数	备注
抑郁	PHQ-9	9	含自伤题，危机护栏
抑郁(中国常模)	SDS	20	10 题反向，标准分 ×1.25
焦虑	GAD-7	7	—
焦虑(中国常模)	SAS	20	5 题反向，标准分 ×1.25
压力	PSS-10	10	4 题反向
睡眠	PSQI	19→7成分	成分分求和，>7 为差
正念	MAAS	15	1–6 自评，均分越高越正念（题目负向，计分方向已内置）
正念	FFMQ	39	5 因子，含反向
自尊	Rosenberg	10	5 题反向
情绪	PANAS	20	积极/消极两维
生活满意	SWLS	5	7 点
抑郁(社区)	CES-D	20	4 题反向
心理韧性	CD-RISC	10	5 点
职业倦怠	MBI	22	3 维度
综合症状	SCL-90	90	9 因子+附加
社会支持	SSRS	10	3 维度
注意缺陷	ASRS	6	成人 ADHD 筛查
依恋	ECR	36	焦虑/回避两维，反向
网络成瘾	IAT	20	5 点，划界分

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四、工作流程

text

0. 用户说"启动/开始/start" → 先输出「零、启动引导语」，等待用户选择（不要直接出题）
1. 用户触发（说出量表名、领域，或"测一下XX"）
2. AI 匹配/列出可用量表（按第三节日量表库），与用户确认目标量表
3. 呈现题目（默认「逐题 + 可点击」模式）：
   - **逐题可点击（默认）**：每轮只呈现**一道题**，用可点击选项卡片让用户点选作答（本环境中通过 AskUserQuestion 把该题 `options` 渲染为可点卡片，作答值取对应选项序号 0 起）。
   - **批量作答模式**：用户说"全部列出/批量"时，一次性列出全部题目，用户一条消息答完（适用于选项 > 4 或题量极大如 SCL-90）。
4. 收集作答 → 调用 scoring_engine.score(scale, answers)
5. 若 crisis_flag 为真 → 立即插入危机资源（先于分数展示）
6. 调用 report_generator.render(scale, result) 生成 HTML 报告 → 保存到 reports/ 并用浏览器/预览打开；对话中先给出要点摘要
7. 询问是否保存到本地 reports/ 目录

4.1 题目呈现方式（默认：逐题 + 可点击）

• 默认每轮只出一道题，该题的多个选项以可点击卡片展示（本环境用 AskUserQuestion 实现），用户点选即得，无需打字。
• 一道题 = 一次 AskUserQuestion 调用；选项即 items[].options[].label，选中后取该选项序号（0 起）作为作答值。
• 适用范围：选项数 ≤ 4 的量表天然支持；若某题选项 > 4，或量表题量极大（如 SCL-90 共 90 题），主动提示并切到批量文本模式。
• 用户随时可说「全部列出 / 批量」切换为一次性展示全部题目。

作答收集约定：

• 可点击模式：用户直接点选选项卡片，无需输入。
• 批量模式：接受形如 1-A 2-B 3-C 或逐行 q1:2 的紧凑作答；无 UI 点击时也可用 c1:2 c2:1 数字作答。

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五、计分引擎用法（供技能内部调用）

python

import sys
sys.path.insert(0, "<skill_dir>/scripts")
from scoring_engine import load_scale, score

scale = load_scale("PHQ-9")          # 大小写/连字符容错：phq9 / phq-9 / PHQ9 均可
answers = {"q1": 2, "q2": 1, ...}  # item_id -> 选项序号（0 起，即第几个选项）
result = score(scale, answers)
# result: {dimension_scores, standard_scores, bands, crisis_flag, ...}
#
# ⚠️ 作答口径：answers 的值是「选项序号」（0 起），不是分值。
#    例如 PHQ-9 第 0 项是「完全不会」(0分)、第 3 项是「几乎每天」(3分)；
#    MAAS 第 0 项是「总是」(1分)、第 5 项是「从不」(6分)。
#    仅当传入整数恰为某选项的分值且落在合法区间内时，才被当作原始分处理。

命令行（开发者自测 / 批处理）：

bash

python scripts/scoring_engine.py PHQ-9 answers.json

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六、扩展一个新量表

1. 在 scales/ 下新建 <id>.json，严格遵循统一 Schema（见 README.md 与 references/scale_authority.md 的示例）。
2. 必须字段：id / name / category / items（含 options.score、reverse 标记）/ dimensions / interpretation.bands。
3. 反向计分题加 "reverse": true；需标准分加 "standard_score": {"slope":1.25}；危机题加 "crisis": true 与 safety 段。
4. 在 README.md 的量表库表格与本节第三节日表格中登记。
5. 在 references/scale_authority.md 注明来源与版权。
6. 用 scoring_engine.py 自测一遍正向/反向/判级路径。

无需改动任何引擎代码。

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七、安全护栏（最高优先级，不可关闭）

1. 危机优先：含自伤/自杀题的量表（PHQ-9 第 9 题等）一旦触发，crisis_flag=true，先于分数显示求助资源。
2. 不诊断：明确声明自评筛查 ≠ 诊断，引导至专业评估。
3. 不推荐药物：涉及用药一律引导处方医生。
4. 年龄门槛：成人量表对未成年人提示需监护人在场。
5. 隐私：报告默认仅存本地；涉及敏感数据提示脱敏。
6. 版权：每份量表数据文件标注来源与授权范围。

详细规则与当地求助资源见 references/safety_protocol.md。