python实现职场反pua评估
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
职场关系健康度评估工具（反职场PUA版）
基于五个维度、20个典型危险信号，帮助用户识别职场中的有毒关系。
"""
import sys
# 定义五个维度及其权重、问题列表
DIMENSIONS = [
{
"name": "恩情对等度",
"weight": 0.25,
"questions": [
"对方是否经常主动提起曾经请你吃过饭、送过小礼物或帮过小忙？",
"对方在物质或时间上的付出，是否远小于ta从你身上获得的利益？",
"当你拒绝对方某个要求时，对方是否指责你“忘恩负义”或“不懂感恩”？",
"对方是否常用“我对你那么好”作为理由，让你服从ta的意愿？"
]
},
{
"name": "责任归属",
"weight": 0.25,
"questions": [
"当你按正常流程请假或申请某事时，对方是否经常“忘记”处理，却反过来责怪你？",
"对方是否曾口头承诺某些待遇（如底薪、补贴、提成），事后单方面修改或不认账？",
"工作中出现问题时，对方是否总能找到理由把责任推到你身上？",
"对方是否从不承认自己有任何错误，永远表现得“正确”？"
]
},
{
"name": "边界尊重",
"weight": 0.20,
"questions": [
"离职或调岗后，对方是否依然频繁通过私人方式联系你（非必要公事）？",
"对方是否倾向于使用微信、个人手机等私人渠道沟通，而非公司官方渠道？",
"对方是否打听你的下一份工作去向或其他私人生活细节？",
"对方是否在非工作时间或非工作场所突然出现（如上门、蹲点等）？"
]
},
{
"name": "沟通方式",
"weight": 0.15,
"questions": [
"对方是否说过贬低你人格或否定你价值的话（例如“你在家也没事”）？",
"对方是否常用居高临下的姿态和你说话（例如“来领个东西”“给你个机会”）？",
"对方是否表现出对你的时间不尊重，认为你的时间可以随意占用？",
"对方沟通中是否经常出现命令式句式（“你应该”“你必须”“你不该”）？"
]
},
{
"name": "利益动机",
"weight": 0.15,
"questions": [
"对方是否通过“拉你入职/入伙”获得了直接的经济奖励（人头费、推荐奖等）？",
"对方是否鼓励你“全靠个人努力”而不提供必要的支持或资源？",
"对方的利益是否建立在让你付出更多金钱、时间或健康的基础上？",
"当你离开后，对方是否更在意“失去利益”而不是“失去你这个人”？"
]
}
]
# 神吐槽字典：根据最严重的维度（得分最低）输出一句梗
ROAST_TEXTS = {
"恩情对等度": "ta请你吃了四顿饭，你要用一辈子还。这高利贷比网贷狠。",
"责任归属": "在ta的世界里，地球不转都是你的错。",
"边界尊重": "ta以为你离职了还是ta的电子宠物。",
"沟通方式": "ta的沟通方式：贬低你、命令你、然后说你开不起玩笑。",
"利益动机": "你不是同事，你是ta的耗材+提款机。"
}
def ask_question(question_text):
"""向用户提问，返回 True 表示“是”，False 表示“否”"""
while True:
answer = input(f"{question_text} (y/n): ").strip().lower()
if answer in ('y', 'yes', '是', '1'):
return True
elif answer in ('n', 'no', '否', '0'):
return False
else:
print(" 请输入 y 或 n。")
def show_principles():
"""显示评估原理（可选）"""
print("\n" + "="*60)
print("【评估原理】")
print("本工具基于五个维度、20个典型危险信号。")
print("每个维度有4个问题，每个问题代表一个“有毒行为”。")
print("- 回答“是” → 命中1个危险信号 → 该维度扣25分")
print("- 回答“否” → 不扣分")
print("- 每个维度满分100分，最低0分。")
print("- 最终总分 = 各维度得分 × 权重之和。")
print("\n权重分配：")
print(" 恩情对等度 25% | 责任归属 25% | 边界尊重 20% | 沟通方式 15% | 利益动机 15%")
print("\n总分对应等级：")
print(" 80-100: 健康 | 60-79: 亚健康 | 40-59: 预警")
print(" 20-39: 高度有毒 | 0-19: 极度有毒")
print("="*60 + "\n")
def evaluate():
print("\n" + "="*60)
print("职场关系健康度评估工具（反职场PUA版）")
print("请根据您对**当前或最近一段职场关系**的真实感受，回答以下问题。")
print("每个问题回答 y (是) 或 n (否)。")
print("="*60 + "\n")
# 询问是否查看原理
see_principles = input("是否先查看评估原理？(y/n): ").strip().lower()
if see_principles in ('y', 'yes', '是', '1'):
show_principles()
dimension_scores = []
total_red_flags = 0
total_max_red = 0
detailed_results = [] # 存储每个维度的命中详情，用于最终输出
for dim in DIMENSIONS:
print(f"\n--- 【{dim['name']}】维度（权重{int(dim['weight']*100)}%） ---")
hits = 0
hit_details = []
for i, q in enumerate(dim['questions'], start=1):
print(f" {i}. {q}")
if ask_question(" → "):
hits += 1
hit_details.append(q)
else:
pass
# 计算维度得分（满分100，每个危险信号扣25分）
dim_score = max(0, 100 - hits * 25)
dimension_scores.append({
"name": dim['name'],
"raw_score": dim_score,
"weighted_score": dim_score * dim['weight'],
"hits": hits,
"hit_details": hit_details
})
total_red_flags += hits
total_max_red += len(dim['questions'])
# 计算总分
total_weighted_score = sum(d["weighted_score"] for d in dimension_scores)
total_score = total_weighted_score # 已经是加权总分
# 找出最严重的维度（原始得分最低，如果并列取第一个）
worst_dim = min(dimension_scores, key=lambda x: x['raw_score'])
worst_name = worst_dim['name']
roast = ROAST_TEXTS.get(worst_name, "这段关系有点迷，建议你多留个心眼。")
# 确定等级和建议
if total_score >= 80:
grade = "健康"
color = "🟢"
advice = "关系整体良好，继续保持健康的边界和沟通。"
elif total_score >= 60:
grade = "亚健康"
color = "🟡"
advice = "关系中存在一些危险信号，建议留意并尝试沟通改善。"
elif total_score >= 40:
grade = "预警"
color = "🟠"
advice = "已检测到多个危险信号，需要提高警惕，考虑减少接触或寻求外部意见。"
elif total_score >= 20:
grade = "高度有毒"
color = "🔴"
advice = "这段关系对你伤害较大，强烈建议减少私人接触，必要时走官方渠道（报警、投诉、法律途径）。"
else:
grade = "极度有毒"
color = "⚫"
advice = "立即物理隔离！拒绝私下沟通，只通过可留痕的官方渠道联系。优先保护自己的人身和心理安全。"
# 输出报告
print("\n" + "="*60)
print("【评估报告】")
print("="*60)
for d in dimension_scores:
print(f"\n{d['name']}: 得分 {d['raw_score']:.0f} / 100 (命中 {d['hits']} 个危险信号)")
if d['hit_details']:
print(" 命中的问题：")
for detail in d['hit_details']:
print(f" • {detail}")
print(f"\n{'='*40}")
print(f"总分: {total_score:.1f} / 100")
print(f"健康等级: {color} {grade}")
# 神吐槽（仅当分数低于80时显示，否则显示一句轻松的话）
if total_score < 80:
print(f"\n💬 神吐槽：{roast}")
else:
print("\n💬 神吐槽：恭喜，你遇到的是正常人。继续保持。")
print(f"\n建议: {advice}")
print("="*60)
# 提醒用户保存结果
save = input("\n是否将报告保存为文本文件？(y/n): ").strip().lower()
if save in ('y', 'yes', '是', '1'):
filename = "workplace_health_report.txt"
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("职场关系健康度评估报告\n")
f.write("="*60 + "\n")
for d in dimension_scores:
f.write(f"\n{d['name']}: {d['raw_score']:.0f}/100 (命中{d['hits']}个)\n")
if d['hit_details']:
f.write(" 问题：\n")
for detail in d['hit_details']:
f.write(f" - {detail}\n")
f.write(f"\n总分: {total_score:.1f}/100\n")
f.write(f"等级: {grade}\n")
if total_score < 80:
f.write(f"吐槽: {roast}\n")
f.write(f"建议: {advice}\n")
print(f"报告已保存为 {filename}")
else:
print("报告未保存。")
if __name__ == "__main__":
evaluate()
print("\n感谢使用。愿每个人都能拥有尊重、健康的职场环境。")