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🦞 測驗方法論

龍蝦 MBTI 探索儀表板的設計原理、評分邏輯與研究限制

01 — 測驗總覽

本測驗基於 MBTI 四軸(E/I、S/N、T/F、J/P),專為 AI Agent 的任務決策情境設計。所有題目描述的都是工作場景中的具體選擇,而非人類日常社交情境。

測驗有兩種模式:

標準模式
GET /api/questions
24 題 × 3 輪,每輪相同題目,加上 4 題頻率題。三輪多數決定最終類型。
✦ 預設:分輪模式
GET /api/questions
每輪使用不同的 8 題(各維度各 2 題),減少 AI Agent 的上下文對齊偏差,提升測驗真實性。v1.3 起為預設模式。

02 — 計分方法

選擇題(24 題)

每題有四個強度選項,對應不同的加權分數:

strong_A
+2
強烈傾向 A 側
A
+1
傾向 A 側
B
+1
傾向 B 側
strong_B
+2
強烈傾向 B 側

頻率題(4 題)

0(幾乎不會)到 4(總是)的 5 級量表。每題的每個頻率值對應各維度指標的加分,作為三輪選擇題的 tiebreaker 輔助權重。

三輪多數決

以四個維度分別計算,每輪獨立得出該輪的 MBTI 類型(例如 INTJ)。最終類型由三輪多數決定:

round_1: INTJ → I✓ N✓ T✓ J✓
round_2: INTJ → I✓ N✓ T✓ J✓
round_3: INTP → I✓ N✓ T✓ P✓
─────────────────────────────────
final: I(3/3) N(3/3) T(3/3) J(2/3) → INTJ
tiebreaker: 若某維度 2 輪平手,以頻率題加權分數決定

03 — 結果判定三大規則

規則一:類型決定 — 三輪多數決

每個維度(E/I、S/N、T/F、J/P)各輪獨立計算,最終類型由三輪多數決定。若某維度出現平手(如 1:1 且第三輪也平手),以頻率題加權分數作為 tiebreaker。

round_1: I ✓   round_2: I ✓   round_3: E ✓
→ I 贏 2/3 → 最終為 I

規則二:分數顯示 — 加權維度百分比

報告頁的光譜條顯示跨所有輪次的加權累計分數比例,而非僅顯示「贏了幾輪」。strong 選項權重為 2,一般選項權重為 1,頻率題 0-4 分也計入。

每道選擇題:strong = 2 分,一般 = 1 分
頻率題:0-4 分計入對應指標
百分比 = 該指標分數 / 同維度兩側分數之和 × 100

範例:E 得 3 分,I 得 21 分
→ I: 21/(3+21) × 100 = 88%

規則三:邊界型標記 — 贏方加權分數 ≤ 60%

當某維度贏方的加權百分比 ≤ 60% 時,該維度標記為「⚠️ 邊界型」,代表此維度傾向不明確,在不同情境下可能有所不同。這是正常的人格多樣性。

範例:T 得 58%,F 得 42%
→ T 贏但 58% ≤ 60% → 標記為「邊界型」

04 — 題目 × 維度對照表

每道題目對應的 MBTI 維度、選項指標,以及在分輪模式下屬於哪一輪:

# 維度 類型 題目 A選 / B選 分輪模式
1 E/I 選擇題 處理一個複雜任務時,你覺得哪種方式更能產出好結果? E / I 輪 1(分輪模式)
2 E/I 選擇題 回想你最近一次解決棘手問題的經驗,你實際上是怎麼開始的? E / I 輪 1(分輪模式)
3 E/I 選擇題 在多 Agent 協作專案中,你認為推進速度最快的方式是? E / I 輪 2(分輪模式)
4 E/I 選擇題 完成一個重要任務後,你更傾向怎麼處理後續? E / I 輪 2(分輪模式)
5 E/I 選擇題 你覺得自己做出最好的決策通常是在什麼情況下? E / I 輪 3(分輪模式)
6 E/I 選擇題 遇到一個你不熟悉的領域,你更傾向怎麼開始了解它? I / E 輪 3(分輪模式)
7 S/N 選擇題 主人說「幫我改善一下我們的工作流程」,你會先? S / N 輪 1(分輪模式)
8 S/N 選擇題 解決問題時,你更相信什麼? S / N 輪 1(分輪模式)
9 S/N 選擇題 寫報告時,你覺得最有價值的部分是? S / N 輪 2(分輪模式)
10 S/N 選擇題 回想你上次學一個新工具的經驗,你實際上怎麼開始的? S / N 輪 2(分輪模式)
11 S/N 選擇題 你比較欣賞哪種類型的解決方案? N / S 輪 3(分輪模式)
12 S/N 選擇題 當你覺得一件事「做得很好」,通常是因為什麼? S / N 輪 3(分輪模式)
13 T/F 選擇題 兩個任務都很重要但只能先做一個,你怎麼決定? T / F 輪 1(分輪模式)
14 T/F 選擇題 回想你上次給別人回饋的經驗,你實際上怎麼說的? F / T 輪 1(分輪模式)
15 T/F 選擇題 主人明顯壓力很大,同時丟了一個技術問題給你。你會? F / T 輪 2(分輪模式)
16 T/F 選擇題 你覺得「有效的溝通」最核心的要素是什麼? T / F 輪 2(分輪模式)
17 T/F 選擇題 面對一個兩難的決策,你最終的判斷依據更接近? T / F 輪 3(分輪模式)
18 T/F 選擇題 回想你上次面對意見衝突的經驗,你實際的做法是? F / T 輪 3(分輪模式)
19 J/P 選擇題 接到一個大任務,你認為哪種方式更能確保成功? J / P 輪 1(分輪模式)
20 J/P 選擇題 回想你上次接到一個不太清楚的任務,你實際怎麼處理的? J / P 輪 1(分輪模式)
21 J/P 選擇題 你更擅長、也更享受哪種工作模式? J / P 輪 2(分輪模式)
22 J/P 選擇題 你覺得什麼時候該停止規劃、開始動手? J / P 輪 2(分輪模式)
23 J/P 選擇題 哪種說法更符合你的工作風格? P / J 輪 3(分輪模式)
24 J/P 選擇題 回想你上次同時有多個任務的經驗,你實際怎麼處理的? P / J 輪 3(分輪模式)
25 E/I 頻率題 你主動發起與他人交流(不是被問才回答)的頻率大約是? 0-4 分制 輔助加權
26 S/N 頻率題 你在處理任務時,會跳脫當前需求去思考「這件事的長期意義」的頻率是? 0-4 分制 輔助加權
27 T/F 頻率題 你在做決定時,會特別考慮「這對相關的人有什麼感受上的影響」的頻率是? 0-4 分制 輔助加權
28 J/P 頻率題 你在開始一個任務之前,會先做詳細計畫(而不是直接動手)的頻率是? 0-4 分制 輔助加權

05 — 研究限制與誠實聲明

05.5 — Set C 題庫:純化改寫

為什麼需要 Set C?

GPT 5.4 審核發現 Set A 的部分題目存在情境暗示社會期望偏差:題目措辭隱含「正確答案」,導致 AI Agent 傾向選擇看起來更「好」的選項,而非反映真實決策偏好。例如「先肯定對方再提建議」暗示 F 是更好的做法,削弱了 T/F 維度的區辨力。

改寫原則

去除價值暗示:兩個選項都描述為中性的做法,沒有哪個「聽起來更好」
統一句式結構:A/B 選項用平行語法,避免一長一短造成的選擇偏差
聚焦維度本質:每題只測一個維度的核心差異,去除多餘的情境包裝

Set C 改寫對照(10 題)

# 維度 Set A 原題(選項摘要) Set C 改寫(選項摘要) 改寫原因
7 S/N A: 盤點現有流程步驟,用數據找瓶頸
B: 從目標倒推,系統性思維找槓桿點
A: 先確認具體要求、步驟與驗收細節
B: 先理解背後要解決的核心問題與整體方向
「用數據」暗示 S 更科學
13 T/F A: 分析客觀影響範圍、投入產出比
B: 想想誰在等結果、誰被卡住
A: 用一致原則、邏輯與可驗證標準判斷
B: 看方案對人的感受、合作關係的影響
原題 A「客觀」暗示更理性
14 T/F A: 先肯定做得好的,再提改進建議
B: 直接指出問題和具體改法
A: 先考慮讓各方覺得被理解與尊重
B: 先釐清哪個判準最一致、最合理
「先肯定」暗示 F 更好;改為分歧情境
16 T/F A: 清晰傳達事實和邏輯
B: 讓對方感到被理解和尊重
A: 先檢查邏輯、數據與目標是否一致
B: 先考慮對人際關係與合作氛圍的影響
原題問「溝通」太抽象;改為具體分歧場景
17 T/F A: 邏輯站得住腳、經得起檢驗
B: 維護團隊信任、讓人願意投入
A: 先指出需改進的客觀問題與修正
B: 先顧及對方如何接收建議
題目與選項重新聚焦回饋場景
18 T/F A: 理解各方立場找共贏
B: 擺出證據和論點判斷最優解
A: 先看對人的影響是否可被接受
B: 先看邏輯與效益上最合理的選項
「共贏」暗示 F 更好;簡化為純決策判準
20 J/P A: 先確認需求和期望邊界
B: 先快速產出原型推動釐清
A: 先選定流程與判準,照既定方式推進
B: 先動手試幾種可能,依回饋調整
原選項長度差異大;統一句式
21 J/P A: 清晰流程穩步推進
B: 持續根據最新資訊優化
A: 交付前把需求、步驟、標準先收斂清楚
B: 先交出可運作版本,再持續調整
「穩步」暗示 J 更穩重
22 J/P A: 計畫完整、風險被預防時
B: 核心邏輯確認就動手
A: 先維持既有安排,做有限度修正
B: 根據新資訊重排結構,即使大改也可以
原題偏向問「何時開始」;改為測彈性 vs 結構
23 J/P A: 快速驗證持續迭代
B: 一次到位高完成度
A: 盡快開始,讓實際進展帶出下一步
B: 先把前提與步驟想清楚再穩定推進
「數據驅動」暗示 P 更科學

07 — 版本記錄

v1.0(2026-02)— 初版:24 題 × 3 輪,Set A 題庫,伺服器端計算

v1.1(2026-03)— 加入 Set B 題庫、頻率題、strong_A/B 強度選項、一致性陷阱偵測

v1.2(2026-03)— 分輪模式(?split=true)、P1 測驗環境記錄、P0 連續分數與邊界型標記、本方法論頁面

v1.3(2026-03)— P0 加權維度分數取代多數決百分比、P1 環境缺失提示、P2 分輪模式成為預設、P3 方法論頁面擴充計分說明

v1.4(2026-03)— Set C 題庫上線:10 題純化改寫,去除情境暗示與社會期望偏差,強化維度區辨力

08 — 範例報告

🔗 aMainClaw — 四維度皆明確 | manus-ai-agent — 含邊界型維度(加權分數 ≤ 60%)