Update Latst

Private&DataCollection.md

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-# 隐私与数据收集协议
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-## 1. 引言
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-本协议旨在明确我们如何收集、使用、保护以及共享用户数据的政策和做法。我们承诺尊重用户的隐私权，并确保采取适当措施保护用户提供给我们的信息。
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-## 2. 数据收集目的
-
-我们收集数据的目的包括但不限于：
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-- 验证研究假设；
-- 设计可训练、自适应且可靠的算法；
-- 改善用户体验；
-- 提供个性化服务。
-
-## 3. 收集的数据类型
-
-我们可能会收集以下类型的数据：
-
-- 个人身份信息；
-- 用户行为数据；
-- 用户反馈和问卷调查结果；
-- 访谈记录；
-- 学习和复习数据。
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-## 4. 数据使用方式
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-收集的数据将用于：
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-- 研究分析；
-- 产品和服务的改进；
-- 用户体验的优化；
-- 市场营销和推广。
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-## 5. 数据共享与传输
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-我们可能会在以下情况下共享用户数据：
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-- 与第三方服务提供商合作时，以提供更好的服务；
-- 法律要求或为了遵守司法程序；
-- 在获得用户明确同意的情况下。
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-## 6. 数据保护措施
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-我们采取以下措施保护用户数据：
-- 使用加密技术保护数据传输；
-- 限制对数据访问的员工数量；
-- 定期对安全政策和措施进行审查和更新。
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-## 7. 用户权利
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-用户有权：
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-- 访问和查看其个人数据；
-- 要求更正不准确的数据；
-- 撤回对数据处理的同意；
-- 要求删除个人数据。
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-## 8. 联系信息
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-如有任何关于本隐私政策的问题，请通过以下方式联系我们：
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-- 电子邮件：[privacy@psygscales.com](mailto:privacy@psygscales.com)
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-## 9. 政策更新
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-本隐私政策可能会不时更新。我们将通过适当的在线通知或通过电子邮件通知用户任何重大变更。
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-本隐私与数据收集协议遵循创作共用许可协议（CC BY）。使用我们的服务即表示您同意本协议的条款。

Project.md

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-# 项目规划
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-## 免费的心理学量表网站
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-免费的心理学量表网站为心理学从业人员、人力资源部门及及对心理健康有兴趣的普通公众提供了极大的便利。
-国内市面上常见的心理学测量多为收费制（虽然量表资源大多是免费的）或者没有科学实证背景的娱乐测试。
-我们提供了易于访问的专业心理学量表资源，保证了测试的科学性与科可比性。  
-这不仅促进了心理学知识的普及和心理健康意识的提高，还支持了心理学教育和研究的开展，尤其是在资源有限的情况下。
-此外，这些资源还帮助专业人士在不增加财务负担的情况下进行有效的心理评估和干预，从而在人力资源管理中提升员工满意度和工作效率，为组织带来更高的生产力。
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-<center>![Screenshot_20240506_141049.png](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/6638748016a1b.png)</center>
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-目前已完成初期的网站开发和服务部署，开始了内容深度开发阶段，正在以每周一个量表的进度完成。
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-<center>![PA.png](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/6638812d78659.png)  
-内容生产流程示例</center>
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-## 带心理学知识库的大语言模型
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-大语言模型和心理学知识库的发展为心理学研究人员、专业人士、教育工作者或对心理学感兴趣的公众提供了强大的工具和资源。我们基于FastGPT搭建了私有的心理学知识库，通过整理文献和编撰知识点框架，现已积累数万条知识点。  
-这些技术和知识库不仅提供了深入的语言理解能力，支持了心理学研究，还增强了跨学科研究的能力，提高了教育和咨询的效果。
-通过促进科学发现，提高教育质量，增强人工智能的能力，以及提升心理健康服务，大语言模型和心理学知识库为社会带来了显著的价值，支持了个人成长和自我认识的提升。
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-<center>![](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/6637ae7dd86b5.png)  
-一个使用案例</center>
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-<center>![](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/66386984ef3bc.png)  
-知识库调用流程</center>
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-## [近期目标]基于语义分析的量表整合
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-曾经我们只能够根据单个值设计量表并验证信效度，一旦我们需要做一系列测试（譬如医疗或教育场景）就必须将多个量表拼接在一起。
-但是冗长的量表会影响受试者状态，进而使得测量精度下降。
-同时其他量表提供的信息亦有可能影响受试者对题目的理解。
-
-传统的做法是选择一些短版量表，并在问题中间添加注意力检查题和测谎题。
-然而这并不是一个好主意：短版量表往往意味着更低的信效度，而注意力检查和测谎只能用于剔除异常数据，并没有从根源上解决问题。
-
-得益于Embedding技术，我们有机会对于每个量表问题进行语义分析并找出相似的题目。
-通过合并不同量表中的相似题目，一个题目将能够对应多个量表，颠覆原有的单向对应关系，缩短量表长度的同时得以保留较高的信效度。

about.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+# 关于我们
+
+心尺是心理学爱好者、研究者和普通大众探索内心世界、了解自我心理状态的科学工具。通过其独特的随机量表系统和AI综合解读，用户可以获得更准确、更全面的心理测量和解读，为个人成长和心理健康提供有力支持。
+
+联系我们：feedback@psygscales.com
+
+用户社区：QQ 513869177
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+## 我们的愿景
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+我们希望你能通过心尺更好地理解自己的状态，从而更好地应对生活中的各种挑战。
+
+网站独创的 AI 研究员系统，结合数万篇专业文献与实验数据，为用户提供深度解读。无论是职场压力评估、亲密关系分析，还是潜能开发建议，AI 均能依据知识库生成定制化报告。我们始终坚持以实证研究为基础，用技术赋能心理学应用，为每个人打造专属的心理成长路径。
+

index.md

@@ -1,55 +1,15 @@
-# 关于我们
+# 科学地，探索自己
 
-我们是由心理、计算机、英语专业学生组成的学生团队，致力于打造一个专业且免费的心理测评和知识分享网站。
+心尺是一款面向中文互联网的免费且专业的心理学测量工具，致力于帮助所有人探索内心世界、科学地了解自我心理状态。通过独特的心理测量系统和AI综合解读，带给你更准确、更全面的心理测量和分析，为个人成长和心理健康提供有力支持。
 
-## 专业的心理学量表测评
+## 科学的心理测试
 
-### 具有实证支撑的心理学量表
+你是否曾想过用数据解读自己的心理特质？我们的所有测试均基于实证心理学研究，确保结果的科学性。你可以通过一系列测量不断完善自己的心理图谱。
 
-我们选用的量表均有科学实证研究背书，结果具有可量化性及可比性。
-用户可以通过与实验样本的对比，可以了解得分在人群中的位置与偏离样本均值的程度。
+## 量身定制的建议
 
-### 使用规范的翻译-回译法制作中文量表
+心尺作为国内领先的心理学测试平台，通过专有的AI解读技术评估心理测量结果，为您提供精准的心理评估与个性化成长方案。您可以提出最关心的问题，我们将根据您的心理特征提供专业的指引。
 
-对于尚未有翻译本发表的量表，我们将遵从翻译-回译法校对中文译本，确保意义准确性与文化的适配性。
-我们自主翻译的量表将投放测试并收集数据以验证信效度，在必要时进行新版本的修订。
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-## 用更加自然的方式获取专业的心理知识
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-我们构建了拥有庞大知识库的大语言模型AI研究员。
-通过整理心理学专业论文与书籍，结合我们自己编撰的知识提纲，我们构建了拥有数万知识点的知识库供AI研究员查阅。
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-<center>![](https://pic.mxr612.top/i/2024/05/06/6637ae7dd86b5.png)</center>
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-在对话中，AI研究员会查询知识库并根据知识库中储存的知识点组织答案，确保答案遵循心理学实验证据。
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-## 用专业的心理学视角理解数据
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-在数据分析工作中，我们试图理解人群趋势、了解变量关系或者为新量表的验证提供数据。
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-网站后台支持按照量表记录导出或按照受试者导出。
-按照受试者导出时随机生成participate id，保护用户隐私。
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-## 我们有更多想做的
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-在24年第三季度，我们会正式上线第一版网站并启动对外宣传。
-后续在持续更新量表内容的同时，将会着手推出更多功能。
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-### 基于语义分析的量表整合
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-曾经我们只能够根据单个值设计量表并验证信效度，一旦我们需要做一系列测试（譬如医疗或教育场景）就必须将多个量表拼接在一起。
-但是冗长的量表会影响受试者状态，进而使得测量精度下降。
-同时其他量表提供的信息亦有可能影响受试者对题目的理解。
-
-传统的做法是选择一些短版量表，并在问题中间添加注意力检查题和测谎题。
-然而这并不是一个好主意：短版量表往往意味着更低的信效度，而注意力检查和测谎只能用于剔除异常数据，并没有从根源上解决问题。
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-得益于Embedding技术，我们有机会对于每个量表问题进行语义分析并找出相似的题目。
-通过合并不同量表中的相似题目，一个题目将能够对应多个量表，颠覆原有的单向对应关系，缩短量表长度的同时得以保留较高的信效度。
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-### 基于大语言模型的心理测试
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-在大数据时代，曾有过通过分析语用习惯与人格的关系，推断社交媒体用户的人格的案例。
-在生成式模型时代我们可以让机器学习算法主动获取需要的信息，通过引导的方式获取用户维度更加丰富的发言并以供分析。
+## 只有您知道的内心世界
 
+您的个人信息不会被保存，仅您的邮箱将作为用户标识。您可以随时要求我们导出您的数据或删除您的账号。

manual/credit.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# 积分
+
+## 积累和使用积分
+
+这是一个很简单的体系：回答问题可以积攒积分，消耗积分可以进行对话。
+
+| 操作             | 用户积分变化 |
+| ---------------- | ------------ |
+| 回答一个问题     | +1           |
+| 进行一轮咨询对话 | -1           |
+
+## 您的参与如何帮助心尺运行下去
+
+心尺项目使用了付费的一流大语言模型，为您的结果进行解读。同时整个项目的心理学内容研发及系统开发、运维等都需要费用。这些付出都是希望能够获得最真实、新鲜的心理学数据。
+
+| 操作             | 对于心尺来说                       |
+| ---------------- | ---------------------------------- |
+| 回答一个问题     | 收获一条数据                       |
+| 进行一轮咨询对话 | 向大语言模型提供商付费进行一轮对话 |
+
+您的参与和提供的数据对于我的研究将提供很大的作用，在此感谢所有用户！
+

manual/result.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# 咨询
+
+在咨询页面，心尺提供了AI回复，协助您对自己心理状态的探索。这套系统被称为AIRA (Artificial Intelligence Research Assistant) 即人工智能研究助理。我们希望能够跟随您探索自我的动机和步伐，在这条探索之路上祝您一臂之力。
+
+## 探索，但不定义自己
+
+早在上个世纪，科学家 Carlson (1983) 就用实验的方式证明了占星术的不可靠。对于这种现象，Fichten (1983) 用著名的 “巴纳姆效应”解释：人们常常认为一种笼统的、一般性的人格描述十分准确地揭示了自己的特点，即使这些描述在本质上是非常模糊和普遍适用的。
+
+心尺不喜欢做这样的事情，像大多数人格报告一样按照分数高低给人分类或者贴上笼统的标签。我们相信，这些测试能够帮助我们更了解自己，但前提是需要根据测试之外的更多信息综合解读。在心尺，你不会直接得到测试的分数和解读，这需要你在“咨询”页面询问。你可以简单地询问“帮我解读一下结果”，当然**我们更鼓励你通过更具体的问题打开一次咨询**。
+
+![image-20250429133557210](./assets/image-20250429133557210.png)
+
+## 共情、理解、照顾自己
+
+在回复中，我们的心尺AIRA系统加入了部分的心理咨询技巧（当然，AI对话不能代替心理咨询）。希望这些小技巧可以给您提供一些新的理解方式和与自己相处的模式。
+
+## 参考文献
+
+Carlson, S. (1983). A double-blind test of astrology. *Nature*, *318*(6045), 419–425. https://doi.org/10.1038/318419a0
+
+Fichten, C. S., & Sunerton, B. (1983). Popular Horoscopes and the “Barnum Effect”. *The Journal of Psychology*, *114*(1), 123–134. https://doi.org/10.1080/00223980.1983.9915405

manual/scales.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# 测量
+
+您参与的测量将帮助我们更好地了解您。
+
+## 问题从哪里来？
+
+## 什么时候能做完？
+
+
+
+![image-20250428204911288](./assets/image-20250428204911288.png)

manual/settings.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 设置
+
+您在设置页面可以更改您不希望使用的量表类型（默认是英文量表和内测量表）。
+与AI的对话可以被重置，但您将无法获取之前的对话内容。

manual/start.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# 开始
+
+## 注册与登录
+
+若你没有登录，除主页外的页面将会被跳转到[登录](https://www.psychoscales.com/login)页面。
+只需要填写邮箱并通过验证，即可使用全部功能。
+
+没有注册的账号会被自动注册。
+由于邮箱是唯一的登录凭证，每次登录都需要验证码。
+
+## 测量 - 选择最适合自己的答案
+
+进入[测试](https://www.psychoscales.com/scale)页面，你会看到一道题目及其选项。
+你可以选择任意一个答案，或者跳过这道题。
+
+问题是随机的、不会结束的。
+你可以不断地补充和更新你的结果，但不必为了“完成”某个目标而回答。
+
+## 咨询 - 通过对话获取解读
+
+

privacy.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# 隐私与安全
+
+您的个人信息不会被保存，唯您的邮箱将作为用户标识。
+我们保存您的数据用于科研，使用您的数据时不会导出您的邮箱。
+您可以随时要求我们导出您的数据（包括测试记录、结果及对话历史）或删除您的账号，请联系 privacy@psychoscales.com。

psOrg.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+# 心尺.Org
+
+[心尺.Org](https://www.psychoscales.org/)是一个基于Python搭建开源的量表框架。
+本项目的量表加载完全基于YAML，不使用任何数据库，在易于编辑和易于加载中间达到了平衡。
+
+在这里，你可以看到心尺中使用的所有量表。你可以完成这些量表，并查看最终的分数。
+分数不会有详细的解释，但是我们会提供相关的阅读资料帮助你更加了解你的结果。
+
+![image-20250413121335542](./assets/image-20250413121335542.png)
+
+## 开源的量表框架
+
+开源网址：https://git.mxr612.io/PsychoScales/PsychoScales
+
+- 基于Python的FastAPI搭建。
+- 不使用任何数据库（不收集任何数据）
+- 量表加载完全基于YAML，在编辑和加载中间达到了平衡。
+
+## 持续更新的心理学量表
+
+得益于简洁的量表编译器，PsychoScales(Org) 将可以快速更新。
+作者保证每周更新一次，所有的量表均来自正式发表的心理学论文及书籍。
+
+## 开发故事
+
+其实[PsychoScales](htps://www.psygscales.com)项目在去年初就立项并上线了第一版的网站，基于ThinkPHP。但是由于维护的难度对于本人来说较大，一直想寻找一个简洁的开发方式。~~其实就是本人比较菜。~~
+
+前几天由字节跳动开发的AI IDE，Trea，的中国版上线了，我作为字节的员工第一时间试用了这个软件，并借着之前的想法开发出了这一款开源的量表框架。

research.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# 协助我们进行研究工作
+
+心尺会不定期主持一些研究活动，有偿地向用户收取数据。您可以定期检查自己注册时使用的邮箱，以查看要求与报酬。

updates/1.0.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# 1.0 初心者的实验
+
+## 心尺 PsychoScales
+
+PsychoScales是2024年初开始建立的一个心理学量表网站，致力于构建一个良好的人群-研究关系。
+我们的理想是，促进心理学领域的知识公开和人群研究。
+
+PsychoScales项目起源于2024年初，我们搭建了一个基于量表的AI解读网站[PsychoScales](https://psygscales.com/)，这算是项目的初代，也是我们的一次尝试。
+但是该项目存在诸多问题，如框架复杂、解读不全面等。所以我们积极地进行了技术与知识的储备，逐渐完善了PsychoScales的设计。
+
+## 新的PsychoScales
+
+在今年（2025）我们重新搭建了两个项目，分别是[PsychoScales](https://www.psychoscales.com/)和[PsychoScalesOrg](https://www.psychoscales.org/)。
+前者提供了混合多个量表的测量方式，并提供AI的总体解读；而后者则是以量表为单位的量表展示与结果计算平台。
+很幸运地，在去年底我们买到了心仪的网站地址: [psychoscales.com](https://www.psychoscales.com/)和[psychoscales.org](https://www.psychoscales.org/)，于是用在了这两个子项目上。
+
+用户的个人信息不会被保存，唯用户的邮箱将用于用户区分。
+我们保存数据用于科研，导出数据时不会包含邮箱。
+用户可以随时要求我们导出数据（包括测试记录、结果及对话历史）或删除账号。
+
+### 随机量表系统
+
+在新的PsychoScales中，所有的量表问题（item）将被随机呈现给用户，具体机制如下：
+- 用户可以选择某些tag的量表，目前按语言分tag
+- 若用户有未完成的题目，则在未完成的题目中随机一个
+- 若用户已完成所有题目，则在已完成的题目中按时间顺序从旧到新进行
+- 用户可以选择回答或者跳过问题，但是跳过的问题仍然在未做题目中
+
+传统的量表可能很容易被猜出测量的目的，我们希望这样的随机机制可以提供一个更加准确的测量结果。
+这样的计算方式同时提供了一个时间尺度上更广泛的结果，但是对于结果的时效性我们仍然需要进一步考虑。
+
+可能有些量表并没有被完全完成，但是部分的结果可以大体上展现用户的心理画像。
+更重要的是我们获得了更加广泛的（多量表）的结果。
+
+所有的量表问题、选项和计分机制将被保留，用于数据比较。
+但是对于用户，我们将对于每个量表、子量表计均分，以进行结果统计。
+
+### AI综合解读
+
+用户将与AI对话，总体解读所有量表结果（均分）。
+与旧的PsychoScales一样，我们的AI将包含持续更新的心理学论文与期刊订阅，以提供最专业的解读。
+
+在接下来的版本中，我们会重新整理使用FastGPT搭建的知识库，而后尝试GraphRAG的方式。
+
+### 积分
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+用户每回答一个问题将为积攒一个积分，每次对话将消耗五个积分。
+我们希望激励用户持续提供最新的数据，这些数据不仅帮助AI更好地理解用户的现状并提供更准确的解读，也将激励我们继续优化PsychoScales并提供免费的AI解读。

updates/1.1.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# 1.1 完善的用户体验
+
+由于更新管理比较随便，版本号只有两级）修复版本会不断更新。
+
+## 优化了用户体验
+
+1.   增加了测量与咨询的跳转指引，回应了“什么时候能测完”的普遍问题。
+2.   菜单栏触摸范围增加，适应移动端访问。
+3.   添加了文档站的链接，方便用户更加深入地了解心尺。
+4.   重构了量表加载方式，提升了连续测试时的性能。
+5.   去除了大部分英文的使用，更加聚焦中文用户。
+6.   细化了量表题目范围的选项，用户可屏蔽不希望出现的测试题类型。
+
+## 优化了AI回复模式
+
+1.   限制了回复长度和格式，用户更容易阅读。
+2.   加长了上下文范围，能够更加深入地理解用户问题。
+3.   初步优化了Prompt内容，增加了心理学专业性。
+
+## 修复了一些问题
+
+1.   修复了量表已完成后无法随机的问题，目前平衡了刷新最旧结果与随机性的需求。
+2.   修复了跳过题目没有将题目置于队列尾的问题。