前言¶
要在对话里做性格测评，常见做法是临时写提示词或贴零散题目，反向题计分、维度解释和报告格式往往靠人工拼凑，结果也不稳定。下面介绍 SkillHub 社区 Skill「大五人格性格测评（60题完整版）」（坐标 @user_dedbd569/big-five-personality）：把 60 题题库、计分规则、解析文案和可选 HTML 页面打包进通用 SKILL.md 结构，让 Agent 按固定流程引导答题并输出报告。
这是什么¶
一句话定位：基于大五人格（Big Five / OCEAN）理论的 60 题自测 Skill，覆盖神经质、尽责性、开放性、外向性、亲和性五个维度。
- 维护与来源：SkillHub 分类为
education，来源community，发布者user_dedbd569，当前页面版本 v1.0.2（Skill 包内SKILL.md自述版本为 1.0.0，以商店页为准）。 - 标签：
requires_api_key=false，无需额外 API Key。 - 解决的问题：在 Agent 会话或本地脚本中，统一题目、反向计分、等级划分与报告结构，减少「每次从零写测评流程」的成本。
官方入口：
- 资源地址：https://api.skillhub.cn/user_dedbd569/big-five-personality
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_dedbd569/big-five-personality
核心功能¶
以下能力与 SkillHub 简介及包内 SKILL.md 一致，并已对照仓库文件核实：
- 60 道题目：题目数据在
assets/questions.json，按维度分段（每维 12 题，题号 1–60）。 - 自动计分与反向题：李克特 1–5 分；反向题按
6 - 原始分处理。各维反向题题号在SKILL.md中有表（如外向性含 4、5、10 等）。 - 五维度解析：
assets/interpretations.json提供分数区间对应的特征、描述、建议与职业适配文案。 - 报告结构：分数总览、分维详细解析、基于维度组合的整体人格画像。
- Python 计分脚本：
scripts/scoring.py中的BigFiveScoring可加载题库与解析数据，校验 60 题答案完整性后生成报告文本。 - HTML 测评页：
assets/big-five-test.html可在浏览器中独立答题，支持进度、翻页修改与提交后计分（Skill 文档描述为响应式与即时报告）。
理论说明：Skill 注明题目参考 NEO-PI-R、BFI 等国际量表并做本土化改编；结果仅供参考，非临床诊断。
安装与启用¶
先做 CLI 检查，再把 Skill 装到当前 Agent 实际读取的 skills 目录（装错目录 Agent 不会加载）。
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 官方安装文档执行完整安装：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
说明文档：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
也可在 SkillHub 技能页将安装提示发给 AI，让其按上述文档安装 @user_dedbd569/big-five-personality。
2. 安装本 Skill¶
skillhub install @user_dedbd569/big-five-personality --dir <你的 Agent skills 目录>
常用目录（来自 SkillHub 安装文档，按你当前客户端选用其一）：
| 客户端 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
安装完成后，按各客户端要求刷新或重启，使新 Skill 被索引。
典型用法¶
在对话中启动测评¶
启用 Skill 后，用自然语言触发即可。包内文档给出的示例包括：
我想做大五人格测试
来个大五人格测评
测试一下我的性格
大五人格
交互流程为：介绍理论与说明 → 展示题目并收集答案（可逐题或分批）→ 计分 → 输出报告。
答题可用 1–5 分李克特选项，例如：
1-5: 3,4,2,5,1
第1题选3，第2题选4
Agent 侧应按 SKILL.md 调用计分逻辑或读取解析数据；各维得分落在 12–60，并按 12–24（低）、25–36（中低）、37–48（中高）、49–60（高）划分等级。
本地 Python 生成报告（可选）¶
在 Skill 目录下，确保 assets/questions.json 与 assets/interpretations.json 路径正确，可用 scripts/scoring.py 中的 BigFiveScoring 传入 {题号: 1~5 原始分} 字典。脚本自带 __main__ 测试：60 题均选 3 分时打印格式化报告，便于核对计分与文案链路。
浏览器独立测评（可选）¶
在文件管理器中打开 Skill 包内的 assets/big-five-test.html，或在部署环境中提供该静态页，用户可在浏览器完成 60 题并查看报告，与 Agent 流程共用同一套题目与解析数据。
适用场景与注意¶
适合谁
- 需要在 Cursor、Claude Code、Codex 等 Agent 里做标准化性格自测的产品或内容场景。
- 需要可离线复用的题库、计分与报告模板，而不是每次手写 prompt。
- 希望同时提供「对话测评」与「HTML 自测页」两种触达方式。
限制与注意
- 测评结果仅供自我了解与参考；Skill 明确建议安静环境、诚实作答，且会话数据不应被当作永久档案（文档说明为本次会话使用）。
SKILL.md列有「历史对比、MBTI 关联」等未来扩展，当前包内未实现，勿当作现成能力。- 商店统计（截至资料抓取）：评分 100000、下载 1789、安装 9；与页面展示一致，会随时间变化。
结尾¶
「大五人格性格测评（60题完整版）」把 60 题、反向计分、五维解析、职业适配建议与 HTML 测评页收敛到一个 Skill 包，适合挂在支持 SKILL.md 的 Agent 上快速落地自测流程。安装与详情见 SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_dedbd569/big-five-personality ，资源坐标：@user_dedbd569/big-five-personality（v1.0.2）。
