interpreting-culture-index

<essential_principles>

Culture Index 衡量的是行为特质，而非智力或技能。不存在“好”或“坏”的个人特征。

**切勿比较不同人的特质绝对值。**

0-10 刻度只是一个标尺。重要的是与红色箭头的距离（第 50 百分位的人群均值）。箭头的位置会因 EU 而在不同调查中发生变化。

**箭头为何会移动：**EU 分数越高，箭头的位置越靠右；EU 分数越低，箭头的位置越靠左。这不会影响有效性——我们始终衡量点与箭头落点之间的距离。

错误：“Dan 的自主性比 Jim 高，因为他的 A 是 8，而 Jim 的是 5” 正确：“Dan 距离自己的箭头 +3 个百分位；Jim 距离自己的箭头 +1 个百分位”

始终要问：箭头在哪里？点与箭头相距多远？

**调查 = 真实的你。工作 = 你努力想成为的样子。**

“你不能把鸭子送去鹰的学校。” 特质是根深蒂固的——你只能暂时调整行为，而且要付出精力代价。

• 上方图表（调查特质）：在 12-16 岁时根深蒂固，不会改变。就像用惯用手写字。
• 下方图表（工作行为）：在工作中的适应性行为，可以改变。就像用非惯用手写字。

两张图表之间的差异很大，说明行为有所调整；如果这种状态持续 3-6 个月以上，会消耗精力并导致职业倦怠。

**与箭头的距离决定特质强度。**

距离	标签	百分位	解读
与箭头重合	常态	第 50 百分位	灵活，视情境而定
±1 个百分位	倾向	~第 67 百分位	较容易调整
±2 个百分位	显著	~第 84 百分位	差异明显
±4 个百分位以上	极端	~第 98 百分位	根深蒂固、难以自控、可预测

**关键见解：**距离每增加 2 个百分位 = 1 个标准差。

极端特质会带来极端结果，但更难调整，也较难与普通人产生共鸣。

**L（逻辑）和 I（独创性）使用绝对值。**

与 A、B、C、D 不同，你可以直接比较不同人的 L 和 I 分数：

• 逻辑 8 表示“高逻辑”，不受箭头位置影响
• 独创性 2 对任何人来说都表示“低独创性”

只有这两种特质不受“不得比较绝对值”规则的限制。

</essential_principles>

适用场景

• 解读 Culture Index 调查结果（个人或团队）
• 分析 PDF 或 JSON 数据中的 CI 特征
• 使用 Gas/Brake/Glue 框架评估团队构成
• 通过比较调查与工作图表，发现职业倦怠风险
• 根据 CI 特质模式制定招聘画像
• 指导经理如何与特定 CI 特征的人共事
• 根据面试记录预测 CI 特质
• 使用 CI 特征数据调解团队冲突

不适用场景

• 用于非 CI 行为评估（DISC、Myers-Briggs、StrengthsFinder、Predictive Index、Enneagram）
• 用于临床心理评估或诊断
• 作为招聘或解雇决策的唯一依据——CI 只是众多数据点之一

<input_formats>

JSON（如有，请使用）

如果 JSON 数据已提取，请直接使用：

import json
with open("person_name.json") as f:
    profile = json.load(f)

JSON 格式：

{
  "name": "Person Name",
  "archetype": "Architect",
  "survey": {
    "eu": 21,
    "arrow": 2.3,
    "a": [5, 2.7],
    "b": [0, -2.3],
    "c": [1, -1.3],
    "d": [3, 0.7],
    "logic": [5, null],
    "ingenuity": [2, null]
  },
  "job": { "..." : "same structure as survey" },
  "analysis": {
    "energy_utilization": 148,
    "status": "stress"
  }
}

注意：特质值是 [absolute, relative_to_arrow] 元组。解读时请使用相对值。

请检查 PDF 所在目录中是否有匹配的 .json 文件，或询问用户是否已提取 JSON。

PDF 输入（必须先提取）

⚠️ **切勿通过目测估算特质值。**目测估算的错误率为 20-30%。

收到 PDF 时：

1. 检查 JSON 是否已存在（在 PDF 所在目录中查找，或询问用户）
2. 如果不存在，运行提取并进行验证：

   uv run --no-project {baseDir}/scripts/extract_pdf.py --verify /path/to/file.pdf [output.json]
   

3. 目视确认验证摘要与 PDF 相符
4. 使用提取出的 JSON 进行解读 如果未安装 uv： 请停止并指导用户安装（brew install uv 或 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）。请勿改用视觉分析。

PDF 视觉分析（仅供参考）

仅可使用视觉分析来验证提取的数值是否合理，不可用于提取特质分数。

</input_formats>

步骤 0：你有 JSON 还是 PDF？

1. 如果已提供或找到 JSON： 直接使用（跳过提取）
   • 检查 PDF 所在目录中是否有同名的 .json 文件
   • 检查用户是否提供了 JSON 路径
2. 如果只有 PDF： 使用 --verify 标志运行提取脚本

   uv run --no-project {baseDir}/scripts/extract_pdf.py --verify /path/to/file.pdf [output.json]
   

3. 如果提取失败： 报告错误，请勿改用视觉分析

步骤 1：你有哪些数据？

• CI 调查问卷 JSON → 进入步骤 2
• CI 调查问卷 PDF → 先提取（步骤 0），然后进入步骤 2
• 只有访谈记录 → 转到选项 8（根据访谈预测特质）
• 尚无数据 → “请提供 Culture Index 个人资料（PDF 或 JSON）或访谈记录”

步骤 2：你想做什么？

个人资料分析：

1. 解读个人资料 - 了解某人的特质、优势和挑战
2. 分析团队构成 - 评估油门／刹车／黏合剂的平衡，找出缺口
3. 检测倦怠信号 - 比较调查问卷与工作情况，标记压力／挫折
4. 比较多份个人资料 - 了解兼容性和协作动态
5. 获取激励建议 - 了解如何激励并留住某人

招聘与候选人： 6. 定义招聘画像 - 确定某个职位的理想 CI 特质 7. 指导经理管理直属下属 - 根据双方的个人资料调整管理风格 8. 根据访谈预测特质 - 分析访谈记录，估算 CI 特质 9. 访谈复盘 - 根据预测的特质评估候选人的匹配度

团队发展： 10. 规划入职培训 - 根据新员工和团队的个人资料设计前 90 天计划 11. 调解冲突 - 根据两人的个人资料了解彼此间的摩擦

请提供个人资料数据（JSON 或 PDF）并选择一个选项，或描述你的需求。

回复	工作流
"extract", "parse pdf", "convert pdf", "get json from pdf"	workflows/extract-from-pdf.md
1, "individual", "interpret", "understand", "analyze one", "single profile"	workflows/interpret-individual.md
2, "team", "composition", "gaps", "balance", "gas brake glue"	workflows/analyze-team.md
3, "burnout", "stress", "frustration", "survey vs job", "energy", "flight risk"	workflows/detect-burnout.md
4, "compare", "compatibility", "collaboration", "multiple", "two profiles"	workflows/compare-profiles.md
5, "motivate", "engage", "retain", "communicate"	直接阅读 references/motivators.md
6, "hire", "hiring profile", "role profile", "recruit", "what profile for"	workflows/define-hiring-profile.md
7, "manage", "coach", "1:1", "direct report", "manager"	workflows/coach-manager.md
8, "transcript", "interview", "predict traits", "guess", "estimate", "recording"	workflows/predict-from-interview.md
9, "debrief", "should we hire", "candidate fit", "proceed", "offer"	workflows/interview-debrief.md
10, "onboard", "new hire", "integrate", "starting", "first 90 days"	workflows/plan-onboarding.md
11, "conflict", "friction", "mediate", "not working together", "clash"	workflows/mediate-conflict.md
"conversation starters", "how to talk to", "engage with"	直接阅读 references/conversation-starters.md

阅读工作流后，请严格按照其要求执行。

<verification_loop>

每次解读后都要验证：

1. 是否使用了相对位置？ 不要脱离上下文直接说“A 是 8”
2. 是否参考了箭头？ 所有特质解读都应相对于箭头
3. 是否比较了 Survey 与 Job？ 指出了任何行为调整
4. 是否避免了价值判断？ 不要将任何特质称为“好”或“坏”
5. 是否检查了 EU？ 如果两张图都存在，则计算能量利用率

向用户报告：

• “解读完成”
• 关键发现（2-3 个要点）
• 建议采取的行动

</verification_loop>

<reference_index>

领域知识（位于 references/ 中）：

主要特质：

• primary-traits.md - A（自主性）、B（社交性）、C（节奏）、D（一致性）

次要特质：

• secondary-traits.md - EU（能量单位）、L（逻辑）、I（创造力）

模式：

• patterns-archetypes.md - 行为模式、特质组合、原型

原型深入介绍（archetype-*.md）：

• archetype-administrator.md - 管理者（高 A、高 B、低 C、中 D）
• archetype-coordinator.md - 协调者（低 A、高 B、中 C、低 D）
• archetype-craftsman.md - 工匠（低 A、低 B、高 C、高 D）
• archetype-daredevil.md - 冒险家（高 A、低 B、低 C、低 D）
• archetype-debater.md - 辩论者（中 A、中高 B、低 C、高 D）
• archetype-facilitator.md - 引导者（低 A、中 B、中 C、低 D）
• archetype-influencer.md - 影响者（低 A、高 B、低 C、低 D）
• archetype-operator.md - 操作者（低 A、低 B、高 C、中高 D）
• archetype-persuader.md - 说服者（高 A、高 B、低 C、低 D）
• archetype-philosopher.md - 哲学家（低 A、低 B、高 C、低 D）
• archetype-rainmaker.md - 业绩开拓者（高 A、高 B、低 C、低 D）
• archetype-scholar.md - 学者（高 A、低 B、低 C、高 D）
• archetype-socializer.md - 社交者（低 A、高 B、低 C、低 D）
• archetype-specialist.md - 专家（低 A、低 B、高 C、中 D）
• archetype-technical-expert.md - 技术专家（低 A、低 B、高 C、低 D）
• archetype-traditionalist.md - 传统主义者（低 A、低 B、高 C、高 D）
• archetype-trailblazer.md - 开拓者（高 A、中 B、中 C、低 D）

应用：

• motivators.md - 如何激励各类特质
• team-composition.md - 油门、刹车、黏合剂框架
• anti-patterns.md - 常见解读错误
• conversation-starters.md - 如何与各类模式和特质类型的人沟通
• interview-trait-signals.md - 根据面试预测特质的信号

</reference_index>

<workflows_index>

工作流（位于 workflows/ 中）：

文件	用途
extract-from-pdf.md	从 Culture Index PDF 提取个人档案数据并转换为 JSON 格式
interpret-individual.md	分析单个档案、识别原型、总结优势与挑战
analyze-team.md	评估团队平衡（油门/刹车/黏合剂）、识别缺口、推荐招聘人选
detect-burnout.md	比较 Survey 与 Job、计算 EU 利用率、标记风险信号
compare-profiles.md	比较多个档案、评估契合度与协作动态
define-hiring-profile.md	为某个职位定义理想的 CI 特质、识别可接受的模式和危险信号
coach-manager.md	帮助管理者针对特定直属下属调整管理风格
predict-from-interview.md	分析面试记录，在调查前预测 CI 特质
interview-debrief.md	根据记录分析预测的特质评估候选人是否适合
plan-onboarding.md	根据新员工档案和团队构成设计入职前 90 天计划
mediate-conflict.md	利用团队成员的档案理解并解决他们之间的摩擦

</workflows_index>

<quick_reference> 特质颜色：

特质	颜色	衡量内容
A	栗色	自主性、主动性、自信
B	黄色	社交能力、互动需求
C	蓝色	节奏／耐心、紧迫程度
D	绿色	遵循规范、注重细节
L	紫色	逻辑、情绪处理
I	青色	巧思、创造力

能量利用公式：

Utilization = (Job EU / Survey EU) × 100

70-130% = Healthy
>130% = STRESS (burnout risk)
<70% = FRUSTRATION (flight risk)

油门／刹车／黏合剂：

角色	特质	职能
油门	高 A	增长、承担风险、推动成果
刹车	高 D	质量控制、规避风险、完成工作
黏合剂	高 B	人际关系、士气、文化

分数精度：

数值	精度	示例
特质（A、B、C、D、L、I）	0-10 的整数	0、1、2、…、10
箭头位置	精确到十分位	0.4、2.2、3.8
能量单位（EU）	整数	11、31、45

</quick_reference>

<success_criteria>

对 Culture Index 个人档案的良好解读应：

• 使用相对位置（与箭头的距离），绝不单独使用绝对值
• 正确识别原型／模式
• 根据主导特质指出 2-3 项关键优势
• 指出 2-3 项挑战或发展领域
• 在 Survey 和 Job 都可用时进行比较
• 提供可执行的建议
• 避免价值判断（“好”／“坏”）
• 承认 Culture Index 只是一个数据点，并不能呈现完整情况

</success_criteria>