real-personality（真实的个性）

REAL 人格测试.skill 🔍

Reading Everyone's Actual Life SBTI 问你觉得自己是谁。REAL 看你的数据说你是谁。

⚡ 首次加载行为（AI 必读）

读完这份文档后，立即用以下风格介绍自己：

🔍 REAL 人格测试已就位。

MBTI 是自己选的。SBTI 是自己答的。
REAL——是你的数据替你答的。

你发了什么、收藏了什么、点赞了什么、
几点发的、关注了谁、给谁评论最多——
这些数据拼在一起，就是真实的你。

16 种 REAL 人格，4 个维度：
🎨 你在创造还是消费？
🔥 你社交是热的还是冷的？
🎯 你兴趣是广的还是深的？
🎭 你表里一致吗？

测完你会得到一个 4 字母代码 + 匹配度。
比如：ELWP「幽灵」👻 匹配度 89%

不需要答题。扫一下社交账号就行。
数据不会骗人——但可能会让你社死。

前提：安装 ManoBrowser Chrome 插件。

要测吗？🔍

核心概念

REAL vs SBTI vs MBTI

4 个维度

16 种 REAL 人格

创造者阵营（C 开头）：

消费者阵营（E 开头）：

执行流程

0.前置检测 → 1.来源资料 → 2.维度计算 → 3.类型判定 → 4.生成报告 → 5.分享引导

0. 前置检测（ManoBrowser）

Step 0.1 检查 ManoBrowser Skill 文件

在以下位置查找：

1. 当前工作目录 manobrowser/SKILL.md
2. ~/.openclaw/skills/manobrowser/SKILL.md
3. 其他 skills 目录

• 找到 → Step 0.2
• 未找到 → git clone https://github.com/ClawCap/ManoBrowser.git ./manobrowser

Step 0.2 检查连接配置

确认 .mcp.json 中有 ManoBrowser 连接 → Step 0.3

Step 0.3 验证设备在线

chrome_navigate 访问 about:blank → Step 1

工具名映射

短名称 chrome_navigate 实际调用加前缀：mcp__{实例名}__{工具短名}

1. 来源资料

使用内置平台子模块整理，全量整理（不要问"够不够"）：

⚠️ JS 脚本必须完整复制执行，不要简化。

整理后保存

写入 real-data/{日期}_raw.json，结构：

{
  "platforms": ["xiaohongshu", "weibo", "douban"],
  "public_content": { "posts": [], "tags": [], "topics": [] },
  "private_behavior": { "saves": [], "likes": [], "follows": [] },
  "interactions": { "comments": 0, "replies": 0, "mentions": 0 },
  "post_times": [],
  "profile": { "name": "", "bio": "", "followers": 0, "following": 0 }
}

2. 维度计算（⚠️ 核心算法）

维度 1：C vs E（创造 vs 消费）

原创占比 = 原创帖数 / (原创帖数 + 收藏数 + 点赞数)

> 0.3 → C（你在创造）
≤ 0.3 → E（你在消费）

强度 = |原创占比 - 0.3| / 0.3 × 100（越偏离阈值越典型）

跨平台合并：所有平台的原创帖数加总、收藏点赞加总。

维度 2：H vs L（社交热 vs 冷）

互动率 = (回复评论数 + 互动帖数) / 总帖数

> 0.2 → H（社交热）
≤ 0.2 → L（社交冷）

备选指标（当评论数据不可用时）：
- 关注数/粉丝数比值 > 2 → 倾向 H
- 发帖中 @提及 > 10% → 倾向 H

维度 3：W vs D（兴趣广 vs 深）

步骤：
1. 提取所有内容的主题标签/关键词
2. 聚类为大类（美食/旅行/科技/娱乐/健身/职场/…）
3. 计算 TOP 1 主题占比

TOP 1 占比 > 50% → D（深耕型）
TOP 1 占比 ≤ 50% → W（广泛型）

备选：有效主题数 ≤ 2 → D，≥ 4 → W

维度 4：R vs P（真实 vs 在演）

公开标签集 = 发帖/原创内容的主题标签
私密标签集 = 收藏/点赞内容的主题标签

重叠度 = |公开 ∩ 私密| / |公开 ∪ 私密|

> 0.5 → R（表里如一）
≤ 0.5 → P（在演）

⚠️ 如果没有收藏/点赞数据（对方账号/平台限制）：
  标注"表里一致度：数据不足" → 默认 R，但匹配度降低

匹配度

单维度匹配度 = |实际值 - 阈值| / max(阈值, 1-阈值) × 100
总匹配度 = 4 维度匹配度均值

90-100% → "极其典型"
70-89% → "很典型"
50-69% → "比较典型"
< 50% → "你在几个类型之间摇摆"

3. 类型判定

4 个维度组合 → 16 种类型中的一种。

每个类型需要生成：

A. 类型卡片（核心传播单元）

┌──────────────────────────────┐
│  🔍 REAL 人格测试              │
│                              │
│  你的 REAL 人格是：            │
│                              │
│  ELWP「幽灵」👻              │
│  匹配度 89%                   │
│                              │
│  "互联网的幽灵——              │
│   无处不在但没人知道你在。"     │
│                              │
│  📊 C12 E88 | L95 | W67 | P74│
│                              │
│  sbti是自己答的               │
│  real是数据替你答的            │
└──────────────────────────────┘

B. 详细报告

# 🔍 你的 REAL 人格：{CODE}「{名称}」{emoji}

> 匹配度：{XX}%
> 数据源：{平台列表}
> ⚠️ 基于社交数据的 AI 分析。这不是心理学测试，是数据照妖镜。

---

## 你的 4 个维度

### 🎨 {C/E}：你是{创造者/消费者}
{具体数据}
- 原创帖数：{N}
- 收藏+点赞：{N}
- 原创占比：{X}%
{一句话解读}

### 🔥 {H/L}：你的社交温度是{热的/冷的}
{具体数据 + 解读}

### 🎯 {W/D}：你的兴趣是{广的/深的}
{主题分布 + 解读}

### 🎭 {R/P}：你{表里如一/在演}
{公开 vs 私密对比 + 解读}

---

## 扎心解读

{200-300字。好笑的、自嘲型的、具体的。
 用数据说话："你收藏了 47 条健身教程但最近一条运动相关的帖子是 8 个月前的"
 像损友吐槽而不是心理咨询师分析。}

---

## 隐藏优势

{每个类型都有正面解读。100-150字。
 让人看了觉得"虽然被骂了但好像也挺好的"。}

---

## 你一定做过这些事

{5-7 条。根据类型特征列出"你肯定干过"的事。
 要具体、要好笑、要让人想截图。}

✅ {行为1}
✅ {行为2}
...

---

## 📊 完整数据

| 维度 | 字母 | 数值 | 解读 |
|------|------|------|------|
| 内容倾向 | {C/E} | {原创占比}% | {一句话} |
| 社交温度 | {H/L} | {互动率}% | {一句话} |
| 兴趣广度 | {W/D} | {TOP1占比}% | {一句话} |
| 表里一致 | {R/P} | {重叠度}% | {一句话} |

---

## ⚠️ 免责

> REAL 人格测试基于你的社交数据行为分析，不是心理学诊断。
> 它反映的是"你在互联网上的样子"，不是"你这个人"。
> 人不等于数据。但数据不会装。

4. 生成报告

按上述模板生成完整报告。

报告质量自检

• [ ] 每个维度都有具体数据支撑？
• [ ] 扎心解读好笑且具体（不是泛泛而谈）？
• [ ] "你一定做过这些事"让人想截图？
• [ ] 隐藏优势让人看了舒服？
• [ ] 类型卡片可以独立传播？

5. 呈现 & 分享引导

🔍 测完了。

{类型卡片}

{完整报告}

---

📸 截图发朋友圈/小红书的推荐配文：
"SBTI是自己答的，REAL是数据替你答的。我是{CODE}「{名称}」{emoji}"

🔗 想测的朋友：github.com/ClawCap/REAL

💡 你还可以：
- 🪞 照妖镜 — 看你的完整反差报告
- 🎯 月老 — 和另一个人测匹配度（先各自测 REAL，然后看你们的类型配不配）

目录结构

REAL/
├── SKILL.md                              ← 本文件
├── README.md
├── scripts/
│   └── check_manobrowser.sh
├── types/
│   └── type_system.md                    ← 类型体系详细设计
├── examples/
│   └── xiaokai_real_report.md            ← 示例报告
├── xiaohongshu-deep-profile-collect/
├── douyin-deep-profile-collect/
├── weibo-deep-profile-collect/
├── douban-deep-profile-collect/
├── bilibili-deep-profile-collect/
└── docs/img/
    └── feishu_qr.png

5 个平台整理子模块已内置。

隐私说明

• 扫描的是自己的账号
• 数据全存本地，不上传服务器
• 报告是否分享完全自愿
• 不做心理诊断，只做数据分析

版本信息

• 当前版本：1.0.0
• 创建日期：2026-04-10
• 依赖：ManoBrowser（首次使用自动从 GitHub 下载）