只填问卷，很容易变成“我觉得我是怎样的人”。但很多真正影响关系和行动的习惯，往往藏在最近的日程、对话、任务和别人反馈里。

所以系统会先看一小段近期材料，再问你问题。这样问出来的不是通用性格题，而是更接近你真实处境的问题：比如你最近到底在为什么事反复让步、拖延、解释或扛下来。

一整页表单适合收集固定信息，但不适合理解一个人。你前一句说“我会直接表达”，下一句又说“我一般会后再补充”，这时候系统就应该停下来继续问，而不是让你机械地填完。

一题一题问，是为了让后面的问题跟着你的回答走。它会追那些前后不一致、说得太快、说不清原因的地方，也会在证据够了的时候停下来。

你可以直接说“这句话从哪来的”“我不是这个意思”“这个例子不对”。这种话不会被当成正式答案。

系统应该先解释它为什么这么问，或者把题目改清楚。只有你真正开始回答问题时，它才会继续往下走。这一点很重要，因为用户质疑题目，本身不是用户的心理画像。

同事通常只能看到你在工作里的样子。上级看到你怎么接压力，下属看到你怎么给空间，伴侣或家人看到你下班后的状态，朋友可能看到你不需要证明自己的那一面。

系统不是为了凑人数，而是为了减少盲区。它会告诉你现在缺哪种视角，比如“你工作里的样子已经够多了，但亲密关系里的反馈还太少”。

不会。你导入的日程、聊天、文档和自评原文，不会直接摊给被邀请人看。对方只会看到和这次反馈有关的问题。

报告里的证据也不是全文公开。它只展示支撑当前判断的最小片段，比如“某类日程反复被改掉”“某位关系人提到一个具体场景”，让你知道结论从哪里来，但不把隐私材料整段暴露出来。

你看的不是“AI 的解释作文”，而是它为什么敢把这个判断放进报告。证据抽屉会把自评、他评、追问回答、日程或任务痕迹放在一起。

如果一个结论有证据，你应该能看到它对应的原始片段；如果没有证据，系统就不应该强行展示漂亮结论。这就是 Demo 里每个可点开的地方都要有证据的原因。

因为有些话现在还不能负责任地说死。比如伴侣能描述他回家后的断线，但还没人补充他在原生家庭或长期朋友面前是不是也这样。

这种情况下，系统会把问题留下来，而不是为了让报告完整就编一个更大的结论。一个不乱猜的报告，比一个看起来很完整但证据不足的报告更有价值。

开放探索是那些“还没适合变成分数，但值得你继续看”的发现。比如一个人总在讲成功时说“我们”，讲失误时说“我其实早就觉得不对”。

这类发现很有用，但不一定适合马上变成 78 分或 62 分。系统会把它写进报告和证据里，但不会硬塞进热力图里装成精确数字。

因为这类报告最怕“看起来完成了，其实证据链没跑通”。如果分析还没完成、生成失败或需要重试，页面应该明确告诉你，而不是拿一个半成品冒充正式结果。

AI 可以帮你整理和判断，但前提是它真的拿到了足够材料，并且生成过程成功完成。透明地告诉你“还没好”，比给你一个不可靠的临时答案更负责。