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项目启动书：深层心理溯源 (Deep Psy-Trace) 模型构建
1. 项目背景与目标
- 当前资产： 我们已拥有 ORBIT (组织透镜) 和 PRISM (心理洞察) 两个模型，并通过它们构建了“雅努斯 (Janus)”智能体。雅努斯擅长观察“台前的表演”（交互与环境）。
- 核心痛点： 雅努斯只能看到“他在演什么”，无法解释“剧本是谁写的”。我们需要穿透行为表象，通过输出反推其核心信念、元动机和人格底色。
- 项目目标： 构建全新的 Deep Psy-Trace (DPT) 框架。该框架将作为“心理溯源智能体”的内核，接受雅努斯的输入，输出对目标人物的深层心理侧写。
2. 核心理论基石 (The 6 Pillars)
新框架必须基于以下六个心理学理论进行深度整合，而非简单的拼盘：
- 动力源： 自我决定理论 (SDT)
- 策略风： 调节定向理论 (Regulatory Focus)
- 认知镜： 归因理论 (Attribution Theory)
- 护盾： 心理动力学防御机制 (Defense Mechanisms)
- 底色： 大五人格特质 (Big Five / OCEAN)
- 陷阱： 基模/图式理论 (Schema Therapy / Early Maladaptive Schemas)
3. 交付物规格
产出的模型必须遵循统一的定义标准：
- 层级结构： 模块 (Module) -> 分析维度 (Analysis Dimension) -> 洞察标签 (Insight Tag)。
- 系统动力学要求： 必须体现理论间的纠缠与互动（例如：防御机制是如何为了应对受损的自主性而产生的）。拆开分析会失去价值。
4. 预设框架结构 (待优化)
- 模块一：动力元 (Motivation Engine): 基于 SDT & 调节定向。
- 模块二：认知镜 (Cognitive Lens): 基于 归因 & 图式 & 认知偏差。
- 模块三：防御盾 (Defense Shield): 基于 防御机制 & 大五(N)。
- 模块四：性格锚 (Personality Anchor): 基于 大五人格。
5. 约束条件
- 不仅要分类，更要解释“为什么”。
框架定义
此框架旨在为“心理洞察智能体”的核心分析引擎提供一个标准化的、多层次的结构。它确保了模型在分析文本时，其过程是可解释的、其结果是结构化的、其深度是分层的。
我们将构建一个三层结构：模块 (Module) -> 分析维度 (Analysis Dimension) -> 洞察标签 (Insight Tag)：
- 模块 (Module) 对应 模块 (Module)：最高阶的战略分析领域。
- 分析维度 (Analysis Dimension) 对应 具体事项 (Matter)：在一个模块内，为达成其分析任务而必须检视的关键视角或要素。
- 洞察标签 (Insight Tag) 对应 关键活动 (Activity)/关键指标(KPIs)：在某个分析维度下，得出的具体、可标记的结论或发现。
第一层：模块 (Module)
- 定义：构成“心理洞察”的最高阶分析领域。五个模块（事实与情感、逻辑与论证、模因解码、利益与立场、视角与盲点）相互独立、完全穷尽，共同构成完整的洞察流程。
- 属性 (Attributes)：
- 模块名称 (Module Name)：对此分析领域的精炼概括。
- 核心任务 (Core Task)：阐述该模块在整个洞察流程中的核心使命，回答“这个模块要干什么”。
- 模块释义 (Module Explanation)：描述该模块覆盖的分析范围、核心价值与成功的分析标准。
- 理论基石 (Theoretical Foundation)：支撑该模块分析逻辑的核心理论（如：认知心理学、逻辑学、模因理论、社会博弈论等）。
- 与其他模块的关系 (Relationship with Other Modules)：定义该模块的输入来源和输出去向（例如：“‘事实与情感甄别模块’的输出，是‘逻辑与论证分析模块’的输入基础”）。
第二层：分析维度 (Analysis Dimension)
- 定义：在一个模块内部，为完成其核心任务而设定的、具体的、可操作的分析视角或切入点。
- 属性 (Attributes)：
- 维度名称 (Dimension Name)：对该分析视角的具体描述。
- 维度定义 (Dimension Definition)：清晰界定该维度的内涵与外延，确保分析的精确性。
- 关键探察问题 (Key Probing Questions)：一系列引导智能体进行深度思考和分析的核心问题。这是将抽象维度转化为具体操作的关键。
- 判断启发式 (Judgment Heuristics)：提供一组“If... Then...”的逻辑规则或典型范例，用于指导智能体在面对模糊信息时进行判断。这是萃取专家经验的核心。
- 优先级 (Priority)：评估该维度在模块分析中的相对重要性。
- 建议值：P0 (核心/Critical), P1 (重要/High), P2 (辅助/Auxiliary)
第三层：洞察标签 (Insight Tag)
- 定义：在某个“分析维度”下，对文本内容进行分析后得出的、标准化的、最小颗粒度的结论。这是模型最终输出的核心组成部分。
- 属性 (Attributes)：
- 标签名称 (Tag Name)：一个精炼的、概括性的结论短语（通常采用
[类别: 结论]的格式，如[情绪: 焦虑],[价值观: 效率至上]）。 - 标签解释 (Tag Explanation)：对该标签的具体含义进行简要说明。
- 置信度 (Confidence Score)：模型对其判断的信心水平。这是承认分析过程不确定性的重要体现。
- 建议值：高 (High), 中 (Medium), 低 (Low)
- 文本证据 (Textual Evidence)：必须从输入文本中引用的、能够直接支持该标签判断的一句或多句原文。这确保了所有洞察都有据可循，使模型具备可解释性和可验证性。
- 标签名称 (Tag Name)：一个精炼的、概括性的结论短语（通常采用