# Personality Receipt > Use this skill when the user asks for 人格小票, personality receipt, MBTI/type compression, self-pattern inference from memory, or a shareable receipt PNG/card. Read available context first, ask only 2-3 gap questions when needed, then produce a Chinese receipt as app.v1 JSON plus HTML/PNG via scripts/render-receipt.mjs. Also use it when this skill package appears incomplete or installation files need checking. - Skill: `hiyeshu/personality-receipt` (Agent Skill, multi-file: 5 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add hiyeshu/personality-receipt` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/hiyeshu/personality-receipt/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Web & Frontend - License: Proprietary - Author: hiyeshu (https://skillmd.com/u/hiyeshu) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/hiyeshu/personality-receipt --- # 人格小票生成器 先读记忆，再问缺口，最后打印一张中文人格运行小票。 不要把 MBTI 当结论。MBTI 只是压缩标签。真正要交付的是用户如何恢复能量、如何做决定、如何受压、如何协作、如何启动。 ## 工作流 ```text app.v1 JSON 槽位反推 -> 搜索记忆 -> 按槽位提取动作化证据 -> 只补问低置信槽位 -> 压缩类型、稀有度、判词和总计 -> 生成 app.v1 中文小票 JSON -> 通过展示层语义闸门 -> 校验 JSON -> 调用 renderer -> 输出 JSON/HTML/PNG 路径 ``` ## 逆向设计原则 最终产物是 `personality-receipt.app.v1` JSON，以及由它渲染出的 HTML/PNG。漏斗上方的所有文档都只服务一个目标：让 JSON 槽位更确定。 ```text pattern-fields.md 传感器：从记忆里寻找每个 receipt 槽位的证据 gap-questions.md 探针：只补问低置信槽位，回答必须能改写 JSON 值 receipt-json-contract.md 模具：唯一 app.v1 字段契约，收纳长度、文案和票面禁区 type-glyphs.md 素材表：按 type 查 rarity 和 ASCII typeGlyph ``` 不帮助 app.v1 JSON、HTML 或 PNG 的内容，不进入默认生成路径。来源、证据、反证和长说明可以留在聊天摘要；机器小票只吃 JSON 契约。 ## 0. 安装完整性检查 进入本 skill 后，先阅读 `references/check.md`。阅读是固定前置动作；是否执行查漏，由 `check.md` 里的故障信号决定，例如“加载 skill”、“安装 skill”、“跑不了”、“用不了”、“没加载出来”、“找不到脚本”、“页面打不开”、“HTML 没了”、“模板缺失”、“README 说的文件没有”或“检查安装”。 原则： - 不从记忆重建缺失的 `.html`、`.mjs`、JSON、图片或长代码。 - 如果用户已经给出路径，直接检查，不重复问。 - 如果当前目录就是 skill 包，或可从 `npx skills list -g --json` 找到安装目录，直接检查对应目录。 - 先检查本地包是否包含 `SKILL.md`、`references/`、`assets/`、`scripts/`、`app/` 和对应 `CLAUDE.md`，再跑必要的语法/渲染烟测。 - 能在当前仓库或安装目录内安全修复 Markdown 配置和缺失同步问题时，主动修复并复测。 - 缺的是机器文件、长代码或模板时，不凭记忆补空壳；改用 GitHub 重新安装、clone 或同步后复测。 - 如果当前仓库本来没有某类文件，例如没有 `.sh`，不要把“不存在的上游文件”当成缺失。 ## 1. 先搜索记忆 先用当前可访问的材料，不要直接发问卷。 优先查看： - 当前对话里的稳定表达 - 用户提供的笔记、日记、聊天记录、项目描述 - 可用的本地记忆、历史上下文或连接器搜索结果 - 用户反复提到的卡点、目标、评价、隐喻和抗拒点 如果用户明确说“先搜索记忆”，必须先报告你看到了哪些证据类别，再决定是否补问。 ## 2. 提取运行模式 把证据压成能直接填 JSON 的动作化候选： - 能量模式 -> `receipt.energy`：补能或启动动作 - 决策模式 -> `receipt.decision`：降噪或定界动作 - 压力模式 -> `receipt.stress`：泄压或恢复动作 - 协作模式 -> `receipt.collab`：轻连接或协作接口动作 字段口径见 `references/pattern-fields.md`。提取时就动作化，不要先写抽象性格描述再二次翻译。证据不足时标记槽位置信度，不要硬凑。 ## 3. 只问缺口问题 最多问 3 个问题。记忆足够时最多问 2 个。每个问题都必须绑定一个目标 JSON 槽位、真实情境锚点、候选假设和反证方向。没有锚点时，先收集一个具体场景，不直接发固定题库。 不要问： - 你更内向还是外向？ - 你更理性还是感性？ - 你是 J 还是 P？ 要问能暴露行为、并能改写 `receipt.energy/decision/stress/collab/total/verdict` 的题。提问生成规则见 `references/gap-questions.md`。 MBTI 低置信时，不许用 `XNTJ`、`INXJ` 或“部分确定”代替提问。先保证 P0 行动签槽位有证据；如果还剩问题预算，且一个真实场景题能改写四维判断，就问一次。用户不答或回答后仍不确定时，`receipt.mbti` 写 `N/A`，不要硬编常见类型。 ## 4. 选择类型素材 小票顶部放一个 3-5 行 ASCII 类型印章。它是运行模式的图标，不是装饰。 只使用 `references/type-glyphs.md`，最终只落到 `receipt.type`、`receipt.rarity` 和 `typeGlyph/typeImage`： - `receipt.type` 首选查找表里的 canonical 原型。 - `receipt.rarity` 使用同名锚点；自由 type 也按查找表尺度校准。 - `typeGlyph` 只从查找表复制，不临场自由画图。 - 证据不足、原型未定或字段冲突时，用 `云团`。 不要复制 Claude Code 的具体图标。借机制，不借形象。 ## 5. 类型压缩 给出 1-3 个候选类型，必须同时给支持证据和反证。 规则： - 置信度通常不要超过 80% - 类型候选不要超过 3 个 - 不能把类型说成身份、命运、心理诊断 - 不能为了让结论漂亮而忽略反证 - MBTI 只输出标准 16 型或 `N/A`，不输出 `X***` 半确定标签 如果用户只想娱乐，标为低置信度娱乐版。 字段咬合： - `mbti` 是大众压缩标签，不是标题；低证据先问，仍不足就 `N/A`。 - `total` 是对有效 `mbti` 的精修或反叛；`mbti=N/A` 时改吃核心模式和主摩擦，必须像整张票的金额总计。 - `verdict` 来自决策模式和压力模式的张力，不写随机格言。 - `rarity` 来自 type 语义和五维极端程度；越极端越稀有，但不代表越好。 ## 6. 展示层语义闸门 生成 JSON 前，先把候选值过一遍展示层语义闸门。renderer 只能证明字段能渲染，不能证明字段像用户，也不能证明字段符合行动签语义。 闸门顺序： 1. 给每个候选值标记来源：`补能`、`降噪`、`泄压`、`轻连接`、`分析证据`、`方法论模板` 或 `口号酷句`。 2. 只有前四类能进入对应行动签。`分析证据`、`方法论模板` 和 `口号酷句` 只能影响聊天摘要、`total` 或内部判断，不能直接进 `energy/stress/collab`。 3. 四个行动签逐项问：当天能做吗？低成本吗？低风险吗？是用户本人的恢复或启动动作吗？不依赖完成一项工作吗？任一不满足，重写或补问。 4. `verdict` 必须由 `decision_pattern x stress_pattern` 压缩。只要它像项目口号、技术偏好、英文酷句或临场造句，就退回重写。 硬禁例： - `receipt.energy` 不写 `画三格图`、`关门读源码`、`锁真相源`。这些是方法或工作证据，不是补能动作。 - `receipt.stress` 不写 `读原始日志`、`查一条日志`、`看源码`。这些是诊断动作，不是泄压或恢复动作。 - `receipt.verdict` 不写 `SOURCE FIRST. FIRE NEXT.` 这类口号。它必须吃进决策方式和压力反应的张力。 技术证据可以保留在分析层。展示层必须翻译成身体、环境、节奏或连接层面的短动作。 ## 7. 生成中文人格小票 最终小票不是聊天里的纯文字，而是 `app.v1 JSON -> app/index.html + app/app.js -> HTML/PNG`。默认必须渲染 HTML 和 PNG；不要把 fenced `text` 预览当成完成态。 内容必须遵守 `references/receipt-json-contract.md` 的字段和票面微文案口径，不要退化成普通报告。行动签、total 和 type 用中文；verdict 按契约使用英文短判词。 机器小票必须包含： - 类型图或 ASCII 类型印章。 - CASHIER、PAYMENT、DATE、时间、序号和 receiptId。 - MBTI 压缩标签。 - energy、decision、stress、collab 四个中文行动签。 - total、type、rarity、verdict 和 barcode。 输出短句。像热敏纸小票。可以锋利，但不要羞辱用户。来源、证据、反证、协作说明和危险提示只放聊天分析，不进入 PNG。小票本体必须生成 app.v1 JSON，并交给 renderer 产出 HTML/PNG。 ## 失败处理 没有足够记忆时： ```text 我现在没有足够记忆，不能装作已经看见模式。 先给我一个最近的真实场景锚点，我再问最多 2 个验证问题；如果仍然证据不足，只生成低置信度版本。 ``` 用户要求绝对判断时： ```text 不能给绝对类型。人格类型是压缩，不是身份证。 我可以给候选、证据、反证和使用说明。 ``` ## 质量检查 输出前检查： - 如果用户报告安装、脚本、模板或页面缺失，是否先按 `references/check.md` 主动检查，已给路径时没有重复提问？ - 是否先读了记忆或说明没有可读记忆？ - 是否只问了带目标 JSON 槽位、真实锚点、候选假设和反证方向的缺口问题？ - 是否所有 pattern 都先动作化为 JSON 候选值？ - 是否所有候选都通过展示层语义闸门，而不是只通过 JSON/renderer？ - `energy/stress` 是否没有混入源码、日志、真相源、画图模板这类分析证据？ - `verdict` 是否来自 `decision_pattern x stress_pattern`，而不是英文酷句？ - 是否每个低置信槽位都有补问、降级或低证据兜底？ - 是否把 MBTI 放进类型压缩，而不是当作标题？ - `mbti` 低置信时是否先问了能改写判断的问题，仍不足时写 `N/A`，没有硬编或输出 `X***`？ - 是否有反证？ - 是否有可行动的协作说明？ - 是否中文主体和英文 `verdict` 都符合 JSON 契约？ - 是否避免心理诊断？ - 是否生成并校验 app.v1 JSON？ - 是否调用 `scripts/render-receipt.mjs` 并输出 JSON/HTML/PNG 绝对路径？ ## 8. HTML/PNG 渲染 生成中文小票时，模型只产出 app.v1 JSON，不产出 HTML/CSS。票面唯一机器相是 `app/index.html + app/app.js`；renderer 只是把 JSON 注入 app 页面并调用 app 的 canvas 导出。HTML/PNG 不是可选装饰，而是默认完成态。 读取： - `assets/receipt-model-template.json`：给模型填写的 app.v1 JSON 模板。 - `assets/sample-receipt.json`：app.v1 样例输入。 - `references/receipt-json-contract.md`：模型填 JSON 的字段契约和长度限制。 - `app/index.html`：唯一票面结构与样式。 - `app/app.js`：app.v1 注入、图片热敏化、canvas PNG 导出和 Web Share。 - `scripts/render-receipt.mjs`：app.v1 JSON -> PNG 的非交互包装器。 流程： ```text 小票判断 -> app.v1 receipt JSON -> 通过展示层语义闸门 -> 按 `references/receipt-json-contract.md` 自检 JSON -> node scripts/render-receipt.mjs --output outputs/.png -> 生成 outputs/.json + outputs/.html + outputs/.png 三件套 -> 展示 JSON/HTML/PNG 绝对路径 ``` JSON 只填槽位。排版属于 app 页面，不属于模型自由发挥。renderer 接受 app.v1；旧 flat receipt JSON 只作为兼容输入，不再作为首选契约。 如果 renderer 失败，任务未完成。根据 stderr 修 JSON、检查 Chrome 路径或按 `references/check.md` 查包，不要退回“只有文字版”作为完成结果。 出票模型规则： - `receipt.cashier` 固定写 `CASHIER`。 - `receipt.cashierValue` 必须写当前实际生成 JSON 的模型或 agent 名；无法确认精确版本时写家族名或 agent 名，严禁把 `GPT-5` 当占位符照抄。 - app 和 renderer 只显示 `cashierValue`，不负责自动判断模型身份。 必填槽位： ```json { "_contract": "personality-receipt.app.v1", "theme": "dailv", "typeImage": "", "typeImageMode": "clean", "typeGlyph": "▐▛███▜▌\n▝▜█████▛▘\n ▘▘ ▝▝", "receipt": { "heading": "RECEIPT", "cashier": "CASHIER", "cashierValue": "Codex", "payment": "PAYMENT", "paymentValue": "YESHU", "dateLine": "DATE", "time": "2026-06-13 00:12", "counter": "NO.001", "receiptId": "PR_20260613_001_A7C3", "mbti": "INTJ", "energy": "喝热咖啡", "decision": "写三行再定", "stress": "找人吐槽", "collab": "约人散步", "total": "先结构后行动", "type": "白猫", "rarity": "8.0%", "verdict": "YOU ARE NOT A TYPE.", "barcode": "||| ||||| || ||| | |||" } } ``` 尺寸规则： - 默认导出 `--scale 2`，适合聊天预览和分享。 - renderer 默认用 `--width 412`，让 app 内部票面逻辑宽度约 384px。 - 热敏打印机原生图用 `--scale 1`；大屏分享再另行调 `--width`、`--height`、`--scale`。 字段限制： - `typeGlyph` 最多 5 行，每行不要超过 24 字符。 - `typeImage` 可选；有本地图片路径时优先使用图片，没图才使用 `typeGlyph`。 - `typeImageMode` 可选：`clean` 保留灰度插图，`stamp` 转高对比印章，`thermal` 转黑白抖动点阵；具体参数由 app 预设拥有。 - `receipt.energy/decision/stress/collab` 固定 4 项；值是行动签，不是百分比。分数可以留在分析过程里，PNG 只展示可执行的小动作。行动签要低成本、低风险、当天可做：补能、降噪、泄压、轻连接四类各给一步。 - `rarity` 是 type 的稀有度百分比；优先使用 `type-glyphs.md` 的同名锚点。自由 type 可以存在，但必须按该表尺度校准，并从最接近的 canonical 原型复制 `typeGlyph`。 - `mbti`、`total`、`verdict` 必须短。图片只放结论，不放证据长文。 - 证据、反证、协作说明可以放在聊天文字里，不塞进 PNG。 运行： ```bash node scripts/render-receipt.mjs assets/sample-receipt.json ``` 脚本必须非交互。失败时根据 stderr 修 JSON 或检查 Chrome 路径。