Omniprism 是一款用于自我反思的教育性工具。它不是诊断工具，不是临床评估，也不能替代专业评估。它的目的，是帮助成年人将自己在多个神经多样性领域中的自我观察，梳理成一份结构化的文档，带给合格的专业人员——它是一次更知情对话的起点，而非结论。
这一区分很重要。一次正式的神经心理评估，需要受过训练的临床人员、经过验证并建立常模的工具、发展史，以及针对整个人所作出的临床判断。Omniprism 并不做这些。它所做的，是为许多神经多样性成年人无论如何都会非正式经历的过程赋予结构——识别自身经验中的模式，为所观察到的现象找到语言，并在寻求专业支持之前或期间尝试理解它。
Omniprism 涵盖十四个领域，围绕已确立的神经发育与神经认知建构来组织。每个领域都借鉴了经过验证的筛查工具的概念逻辑，并针对教育性、非临床情境下的自我报告进行了调整。
三领域结构遵循 DSM-5 关于成人 ADHD 的表现模型。题目逻辑参考了在世界卫生组织（WHO）支持下由 Kessler 等人开发的《成人 ADHD 自评量表》（ASRS-v1.1），并特别关注注意力不集中型与多动-冲动型表现在成年期与儿童期的不同呈现方式。内在多动——即心神不宁而非身体不安的体验——据此被给予相应权重，反映了当前关于成人表现的临床共识。
三因素结构反映了 DSM-5 关于自闭症谱系障碍的诊断标准，这些标准将症状归为社交沟通与受限/重复行为两类。题目逻辑借鉴了《自闭症谱系商数》（AQ-10 与 AQ-50，Baron-Cohen 等人），以及关于成人伪装与迟识别自闭症的已发表文献，尤其是那些在儿童期未被识别的群体。
掩饰——为了符合神经典型的期待而主动隐藏自闭或神经多样性特征——并不是一个独立的诊断类别，但越来越被视为一种具有临床意义的现象，对幸福感以及标准评估的准确性都有重大影响。题目借鉴了《自闭特征伪装问卷》（CAT-Q，Hull 等人，2019）及相关研究。掩饰之所以被作为一个独立领域处理，是因为它可能显著影响其他领域的得分，也因为无论潜在诊断如何，它本身都带来一份功能性负担。
题目反映了《英国阅读障碍协会》指南以及 DSM-5 关于伴阅读受损的特定学习障碍标准中所描述的核心语音加工、阅读流畅性与拼写困难。该领域被设计为对已被代偿的表现保持敏感——即那些已发展出可用应对方式、但仍持续存在潜在加工困难的成年人。
题目反映了 DSM-5 关于发展性协调障碍的标准以及欧洲儿童残疾学会（EACD）指南所定义的运动协调、空间意识与动作规划方面的困难。DCD 的成人表现被严重低诊断，在筛查工具中也代表性不足；该领域试图弥补这一空白。
题目反映了已发表的共识定义（Butterworth、Varma 与 Skagerlund，2011；Rubinsten 与 Henik，2009）中所描述的数感、算术流畅性与时间加工方面的困难。计算障碍仍是此处所涵盖的各种特定学习差异中研究最少的一种；题目的覆盖范围因此更为保守。
题目涉及跨各种通道（听觉、触觉、视觉、嗅觉）的过度敏感与过低敏感，以及内感受加工。该领域借鉴了《感觉概况量表》（Sensory Profile，Dunn，1999）与《青少年/成人感觉概况量表》，以及关于自闭症人群与普通人群感觉处理的已发表研究。
该领域实现了一个三因素模型，基于 Elaine Aron 的《高敏感人士量表》（HSP 量表）以及 Lionetti 等人（2018）随后的心理测量学工作，后者识别出三个经过验证的子量表：审美敏感性（AES）、易激发性（EOE）与低感觉阈限（LST）。AES——加工深度、情绪共鸣与审美回应性——具有正向效价，与创造力和开放性相关。EOE 与 LST 具有负向效价，与过度刺激和压力易感性相关。Omniprism 计算全部三个子量表，并确定一个主导侧写（接收型、摩擦型或混合型），在结果中以叙述性文字呈现。聚合得分予以保留，以便在十四领域总览中进行比较。
一点方法学说明：在当前工具中，EOE 由两道题计算得出（hsp_c2 与反向计分的 hsp_c3），这限制了它作为独立得分的可靠性。它被呈现为具有提示性而非精确性。LST 则由感觉处理领域的题目近似得出，这些题目在概念上相近，但最初并非为此目的设计。
题目反映了侵入性想法（强迫思维）以及为减轻痛苦而执行的重复行为或心理动作（强迫行为）的存在，依据 DSM-5 关于强迫症的标准。该领域被定位为特征筛查，而非诊断清单；之所以纳入，是因为强迫症常与 ADHD 和自闭症共病，也因为它的表现——尤其是纯粹的心理强迫以及没有可见仪式的强迫思维——往往是看不见且被低估的。
联觉是一种神经学特征而非障碍，其特点是自动且一致的跨感觉联结（数字唤起颜色、声音唤起形状等）。纳入它并非作为临床领域，而是作为一种情境性特征——它在神经多样性人群中出现的比例更高，使用者也常常觉得识别出它很有价值。它贡献于优势侧写，而非临床标记或聚合得分。
所有题目均为原创。它们从零写起，受到上述所依据工具的概念逻辑启发，但并未照搬其中任何一项。这一区分是有意为之的：现有的经过验证的工具，常常包含一些在心理测量条件下表现良好、但在自助式数字情境中转化效果不佳的题目，或带有以缺陷为框架的措辞，而这对一款教育性工具并不合适。
题目的设计考虑了若干约束：
该评估采用自适应的两阶段结构。在第一阶段，所有使用者针对十四个领域各完成一份由三道题组成的基础筛查。在基础筛查中得分达到或超过百分之五十的领域，会自动解锁针对该领域的更深入题组（额外三到五道题）。低于阈值的领域不再进一步探查。
这一设计有两个目的：对于侧写集中在少数几个领域的使用者，它缩短了总体完成时间；对于存在信号的领域，它通过专门收集更多数据来提高得分的精确度。
领域筛查之后，所有使用者完成五个固定模块：童年与发展史、对现实生活的功能性影响、起病与病程、混杂因素筛查，以及优势清单。这些模块普遍适用，因为它们并非针对特定领域——它们为各领域得分提供背景，而非加以扩展。
得分以相对于每个领域最高可能分数的原始百分比表示，依据实际完成的题目计算。各项得分是彼此相对呈现的，而非相对于任何外部常模。Omniprism 不提供常模分数、百分位排名或临床切分点。描述性分级（不显著 / 存在，低于阈值 / 显著 / 强烈）是用于沟通的标签，而非诊断阈值。
本工具内置了两道效度题。
第一道是注意力检验题，要求作答者选择某个特定答案。未照做即表明作答不认真。
第二道是低频题——一句极端到真心认同便不可信的陈述（“我这辈子从来没有一次忘记或弄丢过任何东西”）。对这道题的高度认同，提示作答随意或敷衍。
完成速度也会被记录。相对于题目数量而言完成得不可思议地快的作答，会被相应标记。
这三个信号被综合为一个回答可靠性评级（高 / 中等 / 低），显示在结果中并纳入导出的侧写。可靠性评级为低，并不会使结果失效，而是为其提供背景。
Omniprism 包含一个专门的混杂因素筛查模块，涵盖睡眠紊乱、焦虑、情绪低落、急性压力、躯体因素（包括甲状腺类症状）以及物质使用。这些因素可能产生或显著加重一些症状——尤其在注意力、记忆与情绪领域——而这些症状与神经多样性的表现非常相似。
纳入混杂因素模块，并非是要暗示这些因素可以把神经多样性体验解释掉，而是因为评估结果的临床人员应当掌握这些信息，也因为使用者了解到：他们某些得分最高的模式，可能存在不同于、或叠加于终身性神经发育差异之外的促成因素，这对他们有所裨益。
本工具不对创伤与创伤后应激进行筛查。精神病性障碍与人格障碍同样不在筛查范围内，以保持工具的简洁与聚焦。这是一个有意为之的范围决定。创伤反应可能与 ADHD、自闭症及感觉处理差异高度相似，并常与之共同出现。在一款自助式教育工具中加入创伤筛查，可能在任一方向上产生具误导性的结果。有创伤史的使用者，被鼓励向所咨询的任何专业人员明确提出这一点。
Omniprism 无法诊断任何状况。它无法排除任何状况。它无法告诉使用者其是否属于神经多样性。它无法替代临床评估、专业咨询，或由合格从业者所采集的发展史。
它可以帮助使用者把自己在自身身上观察到的模式表述出来，所覆盖的领域范围比任何单一临床路径通常所涵盖的更广。它可以为那些往往难以描述的体验提供结构化的语言。它还可以生成一份文档，帮助临床对话从一个更知情的起点开始。
这正是它所要做的。
没有任何数据在使用者的设备之外被传输、存储或处理。会话状态以 AES-GCM 加密，所用密钥在本地生成并存储于浏览器中。它会在会话结束时自动销毁。Omniprism 没有任何分析、没有遥测、没有 Cookie，也没有任何服务器端组件。除使用者自行选择下载的文件外，没有任何内容离开设备。
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Hull, L., Mandy, W., Lai, M.-C., Baron-Cohen, S., Allison, C., Smith, P., & Petrides, K. V. (2019). Development and validation of the Camouflaging Autistic Traits Questionnaire (CAT-Q). Journal of Autism and Developmental Disorders, 49(3), 819–833.
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