Step 1
先计算五个核心维度的连续分数
系统先把 40 道题的回答折算到五个核心维度上，得到连续分数，而不是简单粗暴地判定你属于某一边。这样做的目的，是先把你的工作底盘建立起来。
这一步会先看你通常从哪里取电，是先对人、对事，还是对系统本身反应更强。
同时也会判断你如何开局、如何推进、如何承担责任，以及你在风险面前是趋稳、趋进还是先观察。
连续分数意味着你不是被硬塞进极端类型，而是允许存在轻重缓急和真实摇摆。
不是贴标签，是匹配你的工作机制
JobDNA 采用五维度 + 信号层 + 模板匹配，而不是粗糙的单一象限。你拿到的不只是一个名字，还会看到为什么命中、哪里稳定、哪里容易受环境拖拽。
取电方式开局方式拍板方式扛事方式风险姿态
Step 2
再计算十个次级信号强度
五维度只能说明你的大骨架，但还不够解释你为什么会在某些场景里特别像某种人。所以第二步会继续计算十个更细的信号层。
这些信号包括模糊容忍度、控盘冲动、托底反射、现场切换速度、拍板阈值等更贴近工作现场的小机制。
它们决定了两个看起来同属一类的人，为什么在会议里、在压力下、在跨团队协作里会完全不是一种手感。
也正因为有这一步，结果页才不只是一个名字，而是一整套可以拿来讨论的工作画像。
Step 3
先匹配家族，再做模板比对
在拿到维度和信号之后，系统不会立刻给你贴名字，而是先判断你更接近哪一个原型家族，再在家族内外做更精细的模板匹配。
这样做能避免你因为某一个局部特征被误判到完全不合适的原型里。
家族负责圈定你大致属于哪种工作机制，模板匹配再负责分辨你到底更像哪个具体人物。
如果两个模板都很接近，结果页就会把相邻原型一并给出来，而不是假装你只有唯一答案。
Step 4
输出主原型、相邻原型和特殊结果提示
最后的结果不是单点命名，而是一个完整的解释包。系统会输出主原型、相邻原型、五维度、十信号层，以及环境限定或目录外提示。
如果你的分数过于平均，系统会提示你可能处于环境强约束状态，而不是硬给一个看似准确的名字。
如果你的模式与现有模板距离过大，也会明确告诉你这是目录外结果，而不是拿最近似但不靠谱的类型糊过去。
这也是为什么结果页更像一份工作机制说明书，而不是一个娱乐测试结论。
先看行为，不猜你的人设
所有题目都围绕你在会议、协作、模糊推进和压力场景里的真实反应，而不是抽象自我评价。
先匹配机制，再给原型名
原型名只是压缩结果的标签，真正有用的是底下那套维度、信号和相邻关系。
允许环境把你拉歪
如果结果不稳定，系统会给出“环境限定款”或“目录外”提示，而不是强行把你塞进错误分类。