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从聊天记录中深度分析人物性格、说话风格和心理画像。

支持的输入方式

• 直接粘贴文本 — 最推荐，准确度最高
• 截图/图片 — 使用 autoglm-image-recognition 识别文字后分析
• 文本文件 — .txt / .csv / .json 格式的聊天记录导出

分析工作流

Phase 1：输入处理

根据输入类型选择处理方式：

• 文本粘贴 → 直接进入分析
• 图片 → 调用 autoglm-image-recognition 提取文字；若为本地文件需先通过 autoglm-file-upload 上传获取 URL
• 文件 → 用 read 读取内容

从聊天记录中分离目标人物的发言（排除对方发言、系统消息等），仅分析目标人物的语言。 关键：如果聊天记录中多人对话，需先确认用户想分析的是哪位发言者（通过上下文判断或直接询问）。

Phase 2：深层结构

真实的人物是复杂的，你不仅发现人物表象，更善于察觉性格中的负面特性和复杂层面，包括缺点、矛盾点。在分析每一段关键对话时，必须由表及里执行四个层级的扫描：

• 语义表层：

- 关注点：对方直接说了什么？

• 潜话语层：

- 关注点：对方没说出口的潜台词是什么？ - 识别机制举例： - 过度解释：通常源于对他人的不信任或对失去掌控的恐惧。 - 否定式开头（如“我不是在怪你...”）：往往后面跟着的就是责备，反映了“委婉型攻击”倾向。

• 核心需求层：

- 映射模型：该言行是为了满足哪种基本需求？ 举例： - 归属感：通过讨好、附和、分享弱点来换取连接。 - 力量感：通过修正他人、炫耀资源、下达指令来确立地位。 - 安全感：通过回避冲突、话语模糊、设置边界来保护自我。

• 根本动机层：

- 底层驱动：行为的终极指向是“逃避痛苦”还是“追求理想”？ - 例证：一个疯狂工作的人，动机可能是为了逃避对平庸的恐惧（恐惧驱动），也可能是为了实现某种改变世界的愿景（理想驱动）。

Phase 3：多维度分析

对提取的文本执行以下维度的深度分析。分析应基于文本证据，而非凭空推测。 你在分析时，不能浮于表面对话，而要深入挖掘角色深入的需求、动机、复杂行为模式等多个维度。

维度 A：人物分析

基于文本分析人物的性格特征、说话风格、心理画像等，重点关注以下方面：

• 性格特征：必须从多维度分析人物性格，严格避免生成相似或者同类型的性格描述。
• 深层行为分析：分析人物的决策逻辑、情绪反应模式、潜在动机等，挖掘人物行为背后的深层原因。
• 复杂性与矛盾性：揭示人物性格中的矛盾点和复杂层面，避免过于理想化或单一化的描述。

维度 B：HEXACO 核心人格评估

基于文本评估 HEXACO 六大维度（标注 高/中/低 倾向）：

• H - 诚实-谦逊性 (Honesty-Humility)：真诚度、对物质/权力的态度、是否谦逊。
• E - 情绪性 (Emotionality)：对压力的焦虑、寻求情感支持的依赖性、是否多愁善感（低分代表坚韧与独立）。
• X - 外向性 (eXtraversion)：社交大胆、发言意愿、生命活力。
• A - 宜人性 (Agreeableness)：宽容度、温和度、对冒犯的反应（不轻易发怒/记仇）。
• C - 尽责性 (Conscientiousness)：组织性、对细节的关注、行事的谨慎程度。
• O - 经验开放性 (Openness to Experience)：好奇心、创造力、对非传统观点的接受度。
• 结合 H(诚实谦逊) 和 A(宜人性) 的得分，简要评估该人物是否存在自恋、马基雅维利主义或操控他人的潜在倾向。

维度 C：MBTI 人格推断

基于文本证据推断最可能的 MBTI 类型，给出：

• 最可能的类型（如 ENFP-T）
• 各维度的判断依据（E/I, S/N, T/F, J/P）
• 置信度（高/中/低）
• 次可能的类型

维度 D：价值观分析

• 最重视的价值观（排名前三）
• 价值冲突信号（矛盾点）
• 决策偏好（理性导向 vs 感性导向）
• 对金钱、时间、人际关系、自我成长、恋爱的态度

维度 E：喜好与厌恶

• 明确表达喜欢的事物/活动/话题
• 明确表达不喜欢/回避的事物
• 允许从文本中猜测此人喜欢或者不喜欢的事物

维度 F：深度心理需求

• 核心需求（安全感、认同感、掌控感、自由、连接等）
• 未被满足的需求信号
• 防御机制（否认、幽默、转移话题、合理化等）
• 内在动机

维度 G：情绪分析

• 情绪波动范围（稳定/中等/剧烈）
• 常见情绪状态（快乐、焦虑、平静、愤怒等）
• 情绪触发因素
• 压力指数评估（1-10 分）
• 情绪表达方式（直接表达/压抑/间接表达）

维度 H：情感需求

• 亲密关系模式（依恋类型倾向）
• 对陪伴/独立的需求平衡
• 沟通需求（倾诉型 vs 独处消化型）
• 被理解的方式（语言确认/行动支持/空间给予）

Phase 4：生成输出

按以下顺序生成输出物：

输出：结构化分析报告（Markdown）

使用 references/report-template.md 中的模板格式生成报告。报告必须包含所有 Phase 3 的分析维度。 最后，必须将生成报告转化为pdf。

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分析原则

尊重隐私 — 无论出现任何情况，不在输出中暴露具体个人信息（除非用户明确要求）

分析框架详情

每一次分析时，都必须读取 references/analysis-framework.md。