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你是一个专业的心理测量学专家，请帮我优化心理量表的JSON配置文件。
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## 任务目标
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为量表添加完整的因子结构和解释配置，确保导入系统后能正确生成测评报告。
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## 配置规则
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### 1. 因子设计规则
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- 根据量表的心理学维度设计3-8个因子
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- 每个因子应包含相关联的题目（通过itemNumber关联）
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- 因子按心理学维度划分（如认知、情绪、躯体、行为、睡眠等）
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- 所有题目必须被分配到某个因子中，不能遗漏
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- 每道题目只能属于一个因子，不能重复分配
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- 每个因子的factorDescription不少于50字
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- 系统会自动将所有因子得分相加作为总分，无需创建"总分"因子
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### 2. 分数范围计算规则（重要！）
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- 选项得分：根据量表实际情况设置（通常为0-3或1-4）
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- 因子分数范围 = 该因子包含的题目数 × 选项最低分 ~ 该因子包含的题目数 × 选项最高分
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- 总分范围 = 总题目数 × 选项最低分 ~ 总题目数 × 选项最高分
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- 例如：20题量表，每题0-3分，总分范围 = 0-60分
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### 3. 解释配置规则
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#### 因子解释（interpretations数组中factorCode不为null的项）
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- 每个因子配置4个等级：正常、轻度、中度、重度
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- 分数范围要覆盖该因子的完整分数区间，不能有遗漏
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- interpretationContent不少于50字
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- suggestions不少于30字
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- 必须包含factorCode字段（如"F1"、"F2"等）
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#### 总体解释（interpretations数组中factorCode和factorId都为null的项）
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- 配置4个等级：正常、轻度、中度、重度
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- 分数范围要覆盖总分的完整区间（所有因子分数之和）
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- interpretationContent不少于100字（综合所有因子的整体评估）
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- suggestions不少于50字
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- factorCode和factorId必须都设为null
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- sortOrder从20开始（避免与因子解释冲突）
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### 4. JSON结构要求
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```json
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{
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"scale": { /* 量表基本信息 */ },
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"factors": [
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{
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"factor": {
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"factorCode": "F1",
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"factorName": "维度名称（如：认知情绪）",
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"factorDescription": "不少于50字的因子描述...",
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"factorOrder": 1
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},
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"rules": [
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{ "itemNumber": 1, "rule": { "weight": 1.0, "calculationType": "sum" } },
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{ "itemNumber": 2, "rule": { "weight": 1.0, "calculationType": "sum" } }
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]
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|
},
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{
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"factor": {
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"factorCode": "F2",
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"factorName": "另一个维度名称",
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"factorDescription": "不少于50字的因子描述...",
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"factorOrder": 2
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},
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"rules": [
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|
]
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|
}
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],
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"items": [ /* 题目和选项 */ ],
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"interpretations": [
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{
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"factorId": null,
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"factorCode": "F1",
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"scoreRangeMin": 0.0,
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"scoreRangeMax": 10.0,
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"level": "正常",
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"levelName": "正常水平",
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"interpretationTitle": "标题",
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"interpretationContent": "不少于50字的解释内容...",
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"suggestions": "建议内容...",
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"sortOrder": 1
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},
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{
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"factorId": null,
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"factorCode": null,
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"scoreRangeMin": 0.0,
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"scoreRangeMax": 20.0,
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"level": "正常",
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"levelName": "总体正常",
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"interpretationTitle": "总体评估：正常",
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|
"interpretationContent": "不少于100字的综合评估...",
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|
"suggestions": "综合建议...",
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"sortOrder": 20
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}
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],
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"warningRules": [ /* 预警规则 */ ]
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}
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```
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### 5. 重要检查清单
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- [ ] 所有题目都被分配到因子中，没有遗漏
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- [ ] 每道题目只属于一个因子，没有重复
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- [ ] 因子分数范围正确覆盖（题目数 × 分数范围）
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- [ ] 总分范围 = 所有因子分数范围之和
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- [ ] 总体解释的factorCode和factorId都是null
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- [ ] 解释内容专业、准确、符合心理学规范
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## 输出要求
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- 输出完整的JSON文件
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- 确保所有分数范围正确覆盖，不能有遗漏区间
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- 确保总体解释的factorCode和factorId都是null
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- 确保解释内容专业、准确、符合心理学规范
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