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qualitative-thematic-analysis定性主题分析

Agent Skill

qualitative-thematic-analysis 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

10,443

周安装

444

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,659
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:qualitative-thematic-analysis(定性主题分析)
来源仓库:https://github.com/yipng05-max/qualitative-thematic-analysis
安装命令:
openclaw skills install qualitative-thematic-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install qualitative-thematic-analysis

简介

基于Braun & Clarke六阶段法,对本地质性数据(访谈、观察、文本)进行系统性主题梳理、编码及报告生成。

SKILL.md

name
qualitative-thematic-analysis
description
质性研究主题分析(Thematic Analysis)工具。基于 Braun & Clarke 经典六阶段方法,对本地存储的质性资料(访谈记录、观察笔记、文本资料等)进行系统性主题分析,生成编码表、主题树和分析报告。

质性研究主题分析 Skill

⚠️ 启动前必检清单

在开始分析前,必须向用户确认以下信息(如未提供则主动询问):

1. 📁 文件路径:资料存放在哪里?(完整路径,如 ~/Desktop/访谈资料/)
2. 📄 文件格式:TXT / DOCX / PDF / 其他?
3. 🗂️ 资料数量:共几份文件?
4. 📋 资料类型:访谈记录 / 观察笔记 / 焦点小组 / 文本语料 / 混合?
5. 🎯 研究问题:本次分析的核心研究问题是什么?
6. 📊 分析取向:归纳式(从资料中发现主题)还是演绎式(验证既有理论框架)?

提问模板(当信息不全时使用):

"我需要了解几个信息才能开始分析: 1. 资料文件存放在哪个路径? 2. 是什么类型的资料(访谈/观察/文本)? 3. 你的研究问题是什么? 告诉我这些,我就可以开始系统性的主题分析了。"

分析流程:Braun & Clarke 六阶段主题分析法

阶段一:熟悉资料(Familiarisation)

  1. 读取所有文件(用 scripts/extract_text.py 提取文本)
  2. 通读全部资料,记录初步印象
  3. 向用户呈现:

- 资料总字数 / 总条目数 - 初步观察到的数据特征 - 确认资料是否符合研究问题

阶段二:生成初始编码(Initial Coding)

  • 系统性标注有意义的片段(语义单元)
  • 每个编码:[编码标签] → 原文引用
  • 编码原则:

- 贴近资料语言(In vivo 编码优先) - 保留语境,不过早概括 - 同一片段可多重编码

  • 输出:初始编码列表(按出现顺序)

阶段三:归纳潜在主题(Theme Search)

  • 将相关编码聚合为候选主题
  • 构建初步主题地图(树状结构)
  • 区分:主主题(Theme)vs 子主题(Sub-theme)
  • 输出:候选主题树 + 每个主题下的编码列表

阶段四:审查主题(Theme Review)

对照以下标准审查每个主题:

  • ✅ 主题内部编码一致(内聚性)
  • ✅ 主题之间界限清晰(区分性)
  • ✅ 主题能回应研究问题(相关性)
  • ✅ 有足够的资料支撑(饱和性)

调整:合并过于相似的主题 / 拆分过于宽泛的主题 / 删除游离主题

阶段五:命名与定义主题(Defining & Naming)

为每个主题:

  1. 写出清晰的主题名称(简洁、有实质内容)
  2. 写出主题定义(2-3句话,说明该主题捕捉了什么)
  3. 选取 2-3 条最具代表性的原文佐证(引用)

阶段六:撰写分析报告(Writing Up)

生成结构化分析报告,包含:

  • 研究问题与资料概述
  • 主题分析结果(主题树 + 各主题详述)
  • 代表性引文
  • 分析发现小结
  • 研究局限与反思

输出格式

编码表(Excel 格式,用 scripts/export_coding.py 生成)

编码子编码原文片段来源文件行号备注

主题树(Markdown 树状图)

主题一:[名称]
├── 子主题 1.1:[名称]
│   ├── 编码:XXX
│   └── 编码:XXX
└── 子主题 1.2:[名称]
    └── 编码:XXX
主题二:[名称]
...

分析报告(DOCX,用 scripts/export_report.py 生成)


参考资源

  • 详细方法论说明:references/thematic-analysis-method.md
  • 编码操作指南:references/coding-guide.md
  • 研究伦理提示:references/ethics-note.md

⚠️ 已知问题与迭代 TODO(v1 → v2)

来源:2026-03-10 真实演示复盘,一平反馈

问题1:分析深度不足 / 速度过快

  • 现状:当前实现在上下文窗口限制下仅读取文件摘录,未逐字通读全部材料
  • 后果:输出主题基于"感知归纳"而非系统编码,缺乏严谨性
  • 迭代方向

- 强制使用 scripts/extract_text.py 全量提取文本 - 每份文件逐段打标签(初始码),不能跳过 - 编码完成后才能归并子主题 → 主主题

问题2:跳过了 Braun & Clarke 中间阶段

  • 现状:直接从"读材料"跳到"输出主题",跳过了初始编码、编码汇总、主题审查
  • 迭代方向

- 新增强制中间输出:初始码列表 → 子主题归并树 → 主题定义表 - 每个主题必须附 ≥3条原文引证(带文件名+行号)

问题3:未输出编码表

  • 现状export_coding.py 脚本存在但演示中未调用
  • 迭代方向:P1 完成时必须生成 Excel 编码表,作为强制输出物

问题4:无饱和度检验

  • 迭代方向:增加 P1.5 饱和度确认步骤——对比最后3份文件与前期编码,确认无新码出现

问题5:需要区分演示模式与研究模式

  • 迭代方向:增加 mode 参数

- demo:快速出主题,明确标注"仅供展示,深度不足" - research:完整六阶段,强制编码表输出,耗时较长

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

84.44%
按下载量换算3,090

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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