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施测科研人员认知风格量表(RCSS),评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。

TashanGKD By TashanGKD schedule Updated 3/6/2026

name: administer-rcss description: 施测科研人员认知风格量表(RCSS),评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。

Phase 2b:施测 RCSS(认知风格量表)

前置准备

读取 doc/researcher-cognitive-style.md 获取量表详情和解读标准。

量表说明(告知用户)

接下来是「科研人员认知风格量表」(RCSS),共 8 题,约 3-5 分钟。
请用 1-7 分作答:
1 = 完全不同意  4 = 中立  7 = 完全同意
题目评估你在科研中的思维习惯:偏向「跨领域整合」还是「专业深耕」。

施测(一次性呈现全部 8 题)

RCSS 题量少,可一次全部呈现:

维度 A:横向整合

编号 题目 你的评分(1-7)
A1 我习惯于在非本专业的领域(如 CS、数学、统计、工程学等)中寻找可以跨界使用的灵感或方法。
A2 在处理科研障碍时,我倾向于跳出当前具体问题,试图构建一个更宏大、更通用的理论框架或模型。
A3 我认为跨学科的"连接"能力比单一学科的"深度"在现代科学研究中更为稀缺和重要。
A4 我倾向于将不同的算法、模型和理论"组装"在一起,形成一套完整的系统或解决方案。

维度 B:垂直深度

编号 题目 你的评分(1-7)
B1 我更喜欢深耕一个垂直细分领域,成为那个领域里掌握技术细节最精准、最全面的专家。
B2 我更喜欢针对某个具体的模型、数据集或物理现象进行极致的参数调优、数学建模或实验验证。
B3 我更喜欢一个人安静地钻研极其复杂的数学推导、代码细节或实验操作,而不喜欢频繁讨论宏观架构或跨领域联想。
B4 我认为把一件技术小事做到极致的"工匠精神"是科研工作者的最高准则。

请用户回复格式:A1:分数, A2:分数, A3:分数, A4:分数, B1:分数, B2:分数, B3:分数, B4:分数

计分

I(横向整合分) = A1 + A2 + A3 + A4   (范围 4-28)
D(垂直深度分) = B1 + B2 + B3 + B4   (范围 4-28)
CSI = I - D                            (范围 -24 到 +24)

类型判定(参考 doc/researcher-cognitive-style.md):

CSI 区间 类型
+17 至 +24 强整合型
+8 至 +16 倾向整合型
-7 至 +7 平衡型
-16 至 -8 倾向深度型
-24 至 -17 强深度型

同时分析双维度剖面(高I高D / 高I低D / 低I高D / 低I低D)。

完成后操作

  1. 将 I、D、CSI 和类型解读写入画像文件 ## 三、认知风格 字段
  2. 删除该字段的 (AI推断) 标注(如有)
  3. 采集阶段 更新为包含 rcss_done
  4. 给出 2-3 句认知风格特征描述
  5. 引导用户进行下一步
Install via CLI
npx skills add https://github.com/TashanGKD/Resonnet --skill administer-rcss
Repository Details
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