MindSand 心理分析沙盘

一个可部署到 Render 的网页版沙盘原型。它支持拖拽微缩物、划沙、空间/象征线索分析、本地保存、服务器 JSONL 保存和 Markdown 报告导出。

运行

cd sandplay-analysis
npm install
npm start

默认地址：http://localhost:4175

Render 部署

1. 将仓库推到 GitHub。
2. 在 Render 新建 Blueprint 或 Web Service，根目录选择 sandplay-analysis。
3. 使用 render.yaml，或手动设置：
   • Runtime: Node
   • Build Command: npm install
   • Start Command: npm start
   • Environment: DATA_DIR=/var/data
   • Disk: 挂载到 /var/data
4. 如需限制导出接口，设置环境变量 ADMIN_KEY。
5. 如需启用 AI 深度解读，在 Render 环境变量中设置：
   • OPENAI_API_KEY：服务端调用模型网关的密钥，不要放到前端代码。
   • OPENAI_BASE_URL：模型网关的 OpenAI 兼容地址，通常形如 https://你的网关域名/v1。
   • OPENAI_MODEL：默认 deepseek-v3.2，跳过当前已下线的 deepseek-v3:671b 可明显减少等待；如果 671b 恢复，可改为 deepseek-v3:671b,deepseek-v3.2。
   • AI_API_STYLE：默认 chat，用于 OpenAI 兼容 /chat/completions 网关。

数据接口

• POST /api/sessions：保存一次匿名沙盘记录。
• POST /api/ai-analysis：基于沙盘结构、来访者讲述和咨询师记录生成 AI 深度解读。
• GET /api/ai-status：查看当前服务端是否已配置 AI。
• GET /api/export.json?key=ADMIN_KEY：导出全部记录。
• GET /api/export.csv?key=ADMIN_KEY：导出 CSV。
• GET /api/count?key=ADMIN_KEY：查看记录数。

如果没有设置 ADMIN_KEY，导出接口不鉴权，公开部署时建议设置。

专业边界

MindSand 的分析是反思性假设，不是诊断结论。正式咨询、学校或临床使用时，应取得知情同意，并由受训咨询师结合来访者叙事、情绪、文化背景、治疗关系和纵向变化来解释。

研究依据整理在 RESEARCH_NOTES.md。