基于经典心理学实验范式的纯前端脑力训练与测评平台。打开即测，即时反馈，温暖轻盈。
👉 访问在线演示版本 (https://brain.sanage.xyz)
- 🧪 科学严谨的实验范式：基于 Stroop（斯特鲁普效应）、N-Back、Schulte Grid（舒尔特方格）等经典认知心理学与神经科学实验范式设计。
- 🎨 温暖轻盈的奶油风设计：摒弃冷酷、硬核的传统科技感，采用专为年轻女性群体打造的和谐奶油色系（
#FDF8F3），营造解压且专注的训练氛围。 - 📱 移动端优先（Mobile First）：针对手机设备进行深度像素级适配，提供至少 44×44px 的高响应触控区域与大字号表单，拇指触及区域黄金排布。
- ⚡ 卓越的响应速度：采用 Next.js 静态导出（Static Export）架构，所有游戏引擎纯函数设计，0 秒延迟，本地极速加载与离线运行。
- 🛡️ 绝对的隐私保护：无注册、无登录、无数据库，所有训练记录与脑力模型完全存储在用户浏览器的本地（IndexedDB/LocalStorage），数据绝不上云。
- 🤖 AI Agent 友好：原生支持 Agent Skills 协议与 MCP 服务卡片，AI 助理可直接发现、解读并调用本测评工具。
项目涵盖了注意力、工作记忆、反应速度、执行控制、放松调节五大维度的测评与训练：
| 训练类别 | 游戏/练习名称 | 心理学原理 / 科学背景 | 大脑训练益处 |
|---|---|---|---|
| 注意力控制 | 🎯 专注力追踪 | 持续性注意力（Sustained Attention） | 测量与训练持续专注的稳定性，如专注力“平板支撑” |
| ❌ 抗干扰训练 (Flanker) | 埃里克森双侧冲突范式（Eriksen Flanker Task） | 屏蔽周围噪音，提升嘈杂环境下的选择性注意 | |
| 🎨 专注拉回 (Stroop效应) | 斯特鲁普干扰效应（Stroop Effect） | 抑制本能冲动，快速拉回走神的大脑 | |
| 🔢 舒尔特方格 | 视觉搜索与广度（Visual Search & Span） | 扩大视觉外围周边视野，开工前的大脑热身拉伸 | |
| 工作记忆 | 🧠 工作记忆 (N-Back) | 经典的 N-Back 范式（工作记忆金标准） | 训练信息更新与暂存能力，提升多任务处理效率 |
| 🔢 数字广度 | 短期记忆容量评估（Digit Span Task） | 测试和扩充大脑的“运行内存（RAM）” | |
| 认知灵活性 | 🔀 专注切换 | 任务切换范式（Task Switching Paradigm） | 减少“做着 A 想着 B”的思维跳跃与摩擦 |
| 抑制控制 | 🛡️ 冲动控制 (Go/No-Go) | 反应抑制测试（Go/No-Go Task） | 强化“喊停”能力，改善浮躁，减少冲动决策 |
| 神经速度 | ⚡ 反应速度测试 | 视觉简单反应时（Simple Reaction Time） | 测试大脑神经信号的基础处理“网速” |
| 放松与启动 | 👁️ 凝视启动 | 蓝斑核激活机制（Locus Coeruleus Activation） | 通过盯住一点激活专注中枢，30秒快速开启专注 |
| 🌬️ 4-7-8 呼吸法 | 副交感神经激活练习（4-7-8 Breathing） | 焦虑或疲惫时的一键“降温”与深度放松 |
- 框架：Next.js 15+ (App Router)
- 语言：TypeScript
- 渲染模式：Static HTML Export (
output: 'export') - 样式方案：Tailwind CSS v4 (基于全新 CSS 变量定义与
@import "tailwindcss") - UI 组件库：shadcn/ui v4 (底层使用
@base-ui/react) - 交互动效：Framer Motion (支持无障碍
prefers-reduced-motion偏好) - 数据存储：本地浏览器 LocalStorage / IndexedDB
为了保证可测试性与平台无关的可移植性，项目采用逻辑与 UI 彻底解耦的架构。所有的游戏核心引擎都写在标准 TypeScript 中，严禁引入 React Hook 或任何 DOM API：
core/stroop-game/
├── types.ts # 强类型定义 (GameState, Trial, Config 等)
├── config.ts # 规则与难度配置
├── engine.ts # 核心计算逻辑 (出题生成器、反应时统计、百分位数计算)
└── factory.ts # 复杂的初始化工厂函数
这种设计让您能够将核心引擎轻松移植到 React Native 移动端、微信小程序或任何其他框架中。
git clone https://github.com/your-username/brain.sanage.xyz.git
cd brain.sanage.xyz
npm install在项目根目录下创建 .env.local 文件，配置您的 Google Analytics 测量 ID（可选）：
NEXT_PUBLIC_GA_ID=G-XXXXXXXXXXnpm run dev打开 http://localhost:3000 即可在本地进行体验与调试。
由于项目完全基于纯前端静态设计，可以极为方便地导出为纯 HTML/JS 静态包，部署于 Vercel、GitHub Pages、Cloudflare Pages 或任何静态托管平台：
npm run build打包输出的内容将生成在 out/ 目录下。
我们非常欢迎各种形式的贡献！无论是发现 Bug、提出新功能建议，还是提交 PR 增加新的心理学测试范式，请随时提交 Issue 或 Pull Request。
- 在
core/下新建您的纯函数式游戏逻辑目录（如core/my-new-game/）。 - 在
components/game/下使用奶油风规范编写您的游戏交互组件。 - 在
config/games.ts中配置游戏的元数据（标题、获益点、分类、图标等）。 - 在
app/(marketing)/下创建路由页面并接入即可。
本项目采用 MIT License 授权。欢迎自由学习、修改和商用。