🎤 VBTI · 测测你的灵魂歌姬

39 道题，深入你的术力口人格，测出那位与你灵魂共振的虚拟歌姬！

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📖 简介

VBTI 是一款基于 MBTI 性格模型的虚拟歌姬匹配测试。通过 39 道精心设计的题目，算法将从数十位虚拟歌姬中，为你找出性格最契合的那一位。

⚠️ 测试结果仅供娱乐参考。愿你无论测出哪位歌姬，都能在自己的世界闪闪发光！

🎵 特别鸣谢

策划 & 开发：Crimson茜（墨白茜兔）

新构架支持：星火映渊（星寒）

核心内容协力：特瑞嗷、周刊虚拟歌手中文曲排行榜（失落的分别，物质的量_mol）、变大河河、诺诺小熊猫

测试感谢：花儿不哭、-森久保行野-、鬼面P、CARDINAL星海、Semaa小赛、半只金蓝、鱼丸君、侨汣、绿洲计划、-朝尘-、诐狐

BGM：拼凑的断音 - Toa

技术栈

类别	技术
框架	React 19 + TypeScript
路由	React Router v7
状态管理	Jotai
UI 组件	shadcn/ui (Radix UI)
样式	Tailwind CSS v4
构建工具	Vite 8 + Bun
代码规范	Biome
测试	Vitest
部署	Cloudflare Pages
辅助开发	DeepSeek-V4

项目结构

vbti/
├── index.html              # 入口 HTML
├── package.json            # 项目清单
├── vite.config.ts          # Vite 构建配置
├── biome.json              # Lint & 格式化配置
├── tsconfig*.json          # TypeScript 配置
├── public/                 # 静态资源（角色图片、BGM、favicon 等）
├── scripts/                # 数据维护脚本
├── dist/                   # 构建产物
└── src/
    ├── main.tsx            # 应用入口
    ├── App.tsx             # 根组件 & 路由
    ├── index.css           # Tailwind CSS 入口
    ├── core/               # 核心算法（MBTI 计算、角色匹配、调整函数）
    │   └── specials/       # 特殊调整逻辑（语言偏好、角色偏好、冷热门等）
    ├── data/               # 静态数据（角色、题库、彩蛋题库）
    ├── state/              # 全局状态 (Jotai atoms)
    ├── lib/                # 工具函数 (为shadcn兼容性而保留)
    ├── pages/              # 页面级组件
    └── components/         # UI 组件
        ├── screens/        # 全屏视图（首页、测试、结果）
        ├── layout/         # 布局组件（AppShell、BGM 控制）
        ├── modals/         # 弹窗（答题回顾、彩蛋、Staff 名单）
        ├── test/           # 测试相关组件（题目卡片、进度条）
        └── ui/             # 基础 UI 组件（shadcn/ui）

核心算法

角色匹配算法的核心流程如下：

1. 初始化概率分布

算法启动时，所有候选角色获得均等的初始概率，即每个角色的选中概率完全相同。

2. 调整函数

根据被测者在不同题目中的回答，依次应用以下调整函数来修正概率分布：

调整函数	作用
adjustCharacterPref	若在特定题目中选择了某位歌姬，提升对应角色的概率
adjustLangPref	若体现出中 V / 日 V 偏好，整体调整对应语言角色的概率
determineLang	若在第 33/34 题明确选择语言偏好，排除不符语言的角色
adjustMBTI	根据被测者 MBTI 计算结果，调整匹配角色的概率
adjustPopularity	根据用户对冷 / 热门角色的偏好，增强或削弱对应角色

3. 策略分支（第 0 题）

第 0 题作为「偏好导向题」，决定整套调整策略的走向：

• "性格越像我越好" → MBTI 为主，语言偏好为辅
• "和我爱听的术力口一致" → 角色偏好为主，MBTI 为辅
• "越冷门越特别" → 大幅增强冷门角色，降低热门角色概率
• "随便" → 通用均衡策略

不同分支调用不同顺序与权重的调整函数组合，详见 src/core/findChar.ts。

4. 随机采样

最终概率分布经过归一化后，将用户的完整回答作为种子送入一个 PRNG，生成随机数。将概率分布转化为 CDF，返回随机数落点对应的区间，即为最终匹配到的角色。

同一个答题结果在多次测试中会得到一致的角色，保证结果的稳定性与可复现性。

开发

# 安装依赖
bun install

# 启动开发服务器
bun run dev

# 构建生产版本
bun run build

# 运行测试
bun run test

# 代码检查与格式化
bun run lint
bun run format

贡献

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