test_goal
测试目标
FermatMind 九型人格测试提供一组可阅读、可观察、可反馈的动力结构假设。系统先展示主候选、前三候选、九型完整轮廓与接近型辨析，再把阅读带回真实情境。技术说明解释这些模块如何由作答信号和解释规则生成，以及哪些内容仍只是理论解释或产品假设。
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技术说明 v0.1
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九型人格测试
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test_goal
FermatMind 九型人格测试提供一组可阅读、可观察、可反馈的动力结构假设。系统先展示主候选、前三候选、九型完整轮廓与接近型辨析，再把阅读带回真实情境。技术说明解释这些模块如何由作答信号和解释规则生成，以及哪些内容仍只是理论解释或产品假设。
e105_fc144_forms
E105 五点量表版通过强度评分形成九型完整轮廓与前三候选；FC144 二选一迫选版通过成对选择记录相对取舍线索。两种题型处在同一证据层级，分数来源和适用问题不同，FC144 不覆盖 E105 的主候选。
score_space_boundary
E105 的分数来自五点量表强度，FC144 的分数来自成对选择的相对偏好。它们可以进入同一结果结构，但不进入同一数值比较语义。
dominance_gap
主次线索差距描述同一题型、同一计分空间内第一候选与第二候选的相对距离，用来选择清晰、接近型辨析或分布较分散的解释语气。E105 与 FC144 的计分单位不同，该差距不能被当成跨题型、跨人群或跨时间的统一尺子；它也不是测量误差范围、统计置信区间、常模排名、外部效度证明或人格确定性。
confidence_band
解释稳定性控制结果页语气、模块显隐与推荐动作。线索清晰表示本次同一题型内的解释较集中；接近型辨析表示需要并排阅读；分布较分散表示需要降低单一号码语气；作答质量边界表示信号不足以支撑强解释。
close_call
当第一候选与第二候选接近时，页面会提供并排比较与 7 天观察任务，不把微小差距写成确定结论。
diffuse
分布较分散表示多个类型线索同时出现，第一候选与相邻候选还不足以支持强主候选叙述。页面会把阅读重心转向前三候选的共同主题、三中心分布、近期反例和可复查的观察任务。
low_quality
当质量信号触发时，页面会收窄解释语气，并建议在状态稳定时重测同一题型，而不是给用户贴标签。
retake_stability
技术说明会持续跟踪重测稳定性，但在样本、时间间隔与作答质量证据充分前不承诺稳定率。分析需要区分同一题型重测、跨题型一致程度、短期状态波动和用户反馈；一次重测差异不能解释成人格改变。
e105_fc144_agreement
E105 与 FC144 的一致程度用于观察双题型在第一候选或前三候选上的重叠，不代表两套分数可以直接比较。它只能描述候选排序的一致程度，不能单独证明九型人格模型的外部效度、临床效度或职业预测能力。
resonance_feedback
用户第 7 天的共鸣反馈和自我确认类型会作为自我观察证据进入历史，用于研究和内容校准，但不会静默覆盖主候选。用户反馈是观察层，不是系统重判；它可以提示哪些叙述需要降权、补充反例或改写表达，但不能把共鸣感直接等同于测量正确性。
method_boundaries
本测试用于人格模式理解与自我观察，不用于临床诊断、招聘筛选、治疗建议、健康层级判断或固定人格定论。当前版本只把翼型、箭头、亚型与发展阶段作为理论背景或未来模块保留位，不作硬判断。技术说明会区分产品规则、采集中的运营指标、计划中的稳定性指标和理论解释框架，不把它们写成同一种确定性。
privacy
公开说明只使用聚合后的方法指标，不公开个人答案、私密观察文本或可识别单个用户的反馈记录。分享页不默认展示私密观察内容，用户确认类型也不会被当作系统最终类型。用户反馈、样例内容和技术说明指标遵守最小必要、聚合展示和可回溯原则；仍在计划或采集中的指标只说明定义与采集方向，不展示虚构数字。
这些条目来自 backend 的 method boundaries，不把跨题型比较或理论层提示写成硬判定。
E105 五点量表版使用五点量表作答，用来形成同一题型内的九型完整轮廓、前三候选、主次线索差距与接近型辨析入口。它适合作为自我观察的起点；分数只能在 E105 自身的题型和计分语境内阅读。
evidence_level · descriptive
FC144 二选一迫选版通过成对选择记录两难取舍中的相对动机线索，可作为接近型辨析后的另一份观察材料。两种题型处在同一证据层级，FC144 不替代 E105 的主候选、前三候选或原始计分事实；结果应按 FC144 自身题型边界阅读，不能把跨题型差异解释为人格变化或测评优劣。
evidence_level · descriptive
E105 与 FC144 属于同一九型解释框架，但题型、作答任务、计分来源和误差结构不同，不处在同一计分空间。结果页可以复用结构和安全边界；历史、分享、PDF 与重测入口必须保留各自题型来源。页面不直接比较两套数值高低，也不把跨题型的前三候选差异解读成个体状态变化、人格发展或谁更真实。
evidence_level · descriptive
跨题型对比默认关闭。除非未来存在经过验证的等值映射，系统不会把 E105 与 FC144 放入同一分数比较语义；历史页、分享卡和结果回看都不生成提升、下降、健康程度或测量精度变化等跨题型结论。
evidence_level · descriptive
本结果只用于人格模式理解、自我观察和反思对话。现有研究不足以把九型人格当作已充分验证的临床量表；它不用于心理健康判断、治疗建议、招聘筛选、岗位匹配、能力评价或个体风险评估。高分、主候选、前三候选、接近型辨析、分布较分散与作答质量提示都只是需要用真实情境核对的解释假设。
evidence_level · descriptive
用户确认类型是观察后记录的自我共鸣证据，不是系统改判或外部确认。它可以进入历史记录，帮助后续阅读时标注用户视角；分享或回看时只作为自我观察备注呈现，不覆盖主候选、前三候选、计分器输出或原始作答的计分事实。
evidence_level · descriptive
当作答质量信号触发时，结果仍可阅读，但解释边界会明显收窄。页面只保留轻量观察建议，避免把单次作答扩展成确定性类型判断；优先建议在状态稳定、时间充足时重测同一题型。切换题型只能作为另一份观察材料，不能用于规避质量边界、寻找理想答案、证明人格变化或比较分数升降。
evidence_level · descriptive
分布较分散表示九个类型线索尚未形成清晰的主次关系。页面会降低单一号码的确定语气，优先引导并排阅读前三候选、三中心分布、近期反例和 7 天观察任务；重测只提供另一份作答样本，不自动修正为某个类型。
evidence_level · descriptive
接近型辨析表示第一候选与第二候选接近。页面会把差异转成并排比较、反例检查和 7 天观察问题，不要求强行选定一个类型。
evidence_level · descriptive
这里只展示指标定义、状态、最小样本边界和隐私说明，不展示伪造数值。
top_gap_distribution
同一 form 内 Top1 与 Top2 gap 的分布，用于观察 clear / close-call 语气的结构基础。
最小样本边界：不要求 Day7 反馈样本
隐私说明：只公开聚合后的 gap 分布，不公开单次结果原始答题。
close_call_rate
interpretation_scope 为 close_call 的结果占比。
最小样本边界：样本达到稳定出题覆盖即可长期跟踪
隐私说明：只对聚合结果做比例统计。
diffuse_rate
interpretation_scope 为 diffuse 的结果占比。
最小样本边界：样本达到稳定出题覆盖即可长期跟踪
隐私说明：只对聚合结果做比例统计。
low_quality_rate
触发 low_quality 边界的结果占比。
最小样本边界：样本达到稳定出题覆盖即可长期跟踪
隐私说明：仅使用策略输出，不回溯原始答案。
pair_frequency
close-call pair 在结果中的出现频率，用于更新 pair library 与 close-call 覆盖重点。
最小样本边界：样本达到稳定 close-call 覆盖即可长期跟踪
隐私说明：只统计 pair 级聚合频率。
top1_resonance_rate
Day7 反馈把 final_resonance 指向 top1 的比例。
最小样本边界：需要稳定 Day7 回收样本后才适合公开数值
隐私说明：只统计 observation 聚合结果，不展示个人确认内容。
top2_resonance_rate
Day7 反馈把 final_resonance 指向 top2 的比例。
最小样本边界：需要稳定 Day7 回收样本后才适合公开数值
隐私说明：只统计 observation 聚合结果，不展示个人确认内容。
retake_consistency_index
同一用户在同一 form 上重测后 Top1/Top3 的一致性指标。
最小样本边界：需要累计稳定的同 form retake 样本后才适合公开
隐私说明：只做匿名聚合，不返回任何个人 retake 链路。
e105_fc144_agreement
同一用户在 E105 与 FC144 间 Top1/Top3 的重叠度定义位。
最小样本边界：需要双 form 配对样本积累后才适合公开
隐私说明：不把 agreement 解释成跨 form 可直接数值比较。
close_call_conversion
close-call 结果进一步进入 FC144 或 Day7 完成反馈的转化定义位。
最小样本边界：需要 close-call 后续行为样本稳定后才适合公开
隐私说明：只看聚合行为漏斗，不看个人决策理由。
misidentification_matrix
初次 Top1 与 Day7 自我观察确认之间的转移矩阵定义位。
最小样本边界：需要更长时间的 Day7 样本积累后才适合公开
隐私说明：只公开矩阵级别聚合，不公开个人确认记录。
observation_completion_rate
已分配 observation 中达到 Day7 或 completion_rate=100 的比例。
最小样本边界：当前 observation 表即可稳定计算
隐私说明：只统计任务完成率，不公开用户反馈正文。
day7_return_rate
已分配 7 天观察任务后，最终提交 Day7 feedback 的比例。
最小样本边界：当前 observation 表即可稳定计算
隐私说明：只统计任务回收率，不公开用户反馈正文。
form_switch_rate
用户在 ENNEAGRAM 内从 E105 切换到 FC144，或从一个 form 进入另一个 form 的比例定义位。
最小样本边界：需要足够多的 form switch 样本后才适合公开
隐私说明：只公开聚合比例，不公开用户级 form 迁移轨迹。
low_quality_close_call_relation
low_quality 与 close_call 在同一批结果中的关联分布。
最小样本边界：当前策略输出即可稳定计算交叉分布
隐私说明：只看聚合策略分布，不对个人结果做标签化外推。
这部分用来明确哪些已经可运行，哪些仍在积累样本，以及哪些不作此类声明。
以下边界必须成立，不会因为结果页文案或观察反馈而改变。
本测试用于人格模式理解与自我观察，不用于临床诊断或治疗建议。
当前版本不声明外部临床效度、准确率或预测能力。
本测试不用于招聘、晋升或淘汰判断，也不适合做雇佣筛选工具。
wing、arrow、subtype、health level 在当前版本不作为系统硬判结论。
E105 与 FC144 属于同一模型，但分数空间不同，不默认做跨 form 数值比较。
user_confirmed_type 只作为自我观察证据保存，不会静默改写系统 primary_candidate。