Administer rcss

他山 Cursor Skill 体系 — 95个Skills + 32个Rules + 18个SubAgents，让AI在执行任务时能自主判断、按规范执行、并从经验中自我进化

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npx -y skills add TashanGKD/tashan-cursor-skills --skill administer-rcss

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施测科研人员认知风格量表（RCSS），评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。

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读取 doc/researcher-cognitive-style.md 获取量表详情和解读标准。

接下来是「科研人员认知风格量表」（RCSS），共 8 题，约 3-5 分钟。
请用 1-7 分作答：
1 = 完全不同意  4 = 中立  7 = 完全同意
题目评估你在科研中的思维习惯：偏向「跨领域整合」还是「专业深耕」。

RCSS 题量少，可一次全部呈现：

维度 A：横向整合

编号	题目	你的评分（1-7）
A1	我习惯于在非本专业的领域（如 CS、数学、统计、工程学等）中寻找可以跨界使用的灵感或方法。
A2	在处理科研障碍时，我倾向于跳出当前具体问题，试图构建一个更宏大、更通用的理论框架或模型。
A3	我认为跨学科的"连接"能力比单一学科的"深度"在现代科学研究中更为稀缺和重要。
A4	我倾向于将不同的算法、模型和理论"组装"在一起，形成一套完整的系统或解决方案。

维度 B：垂直深度

编号	题目	你的评分（1-7）
B1	我更喜欢深耕一个垂直细分领域，成为那个领域里掌握技术细节最精准、最全面的专家。
B2	我更喜欢针对某个具体的模型、数据集或物理现象进行极致的参数调优、数学建模或实验验证。
B3	我更喜欢一个人安静地钻研极其复杂的数学推导、代码细节或实验操作，而不喜欢频繁讨论宏观架构或跨领域联想。
B4	我认为把一件技术小事做到极致的"工匠精神"是科研工作者的最高准则。

请用户回复格式：A1:分数, A2:分数, A3:分数, A4:分数, B1:分数, B2:分数, B3:分数, B4:分数

I（横向整合分） = A1 + A2 + A3 + A4   （范围 4-28）
D（垂直深度分） = B1 + B2 + B3 + B4   （范围 4-28）
CSI = I - D                            （范围 -24 到 +24）

类型判定（参考 doc/researcher-cognitive-style.md）：

同时分析双维度剖面（高I高D / 高I低D / 低I高D / 低I低D）。