theory-analysis-purchase-motivation

Theory Analysis Purchase Motivation

概要

購買動機理論（Purchase Motivation Theory）を用いて、複数のソースにまたがる証拠から意思決定の推進要因を分析します。 ソースには、インタビューの要約、カスタマーサポートチケット、コミュニティへの投稿、調査メモ、観察記録などがあります。 このスキルには理論の全章が含まれており、分析前に動機理論と判定基準の境界を確認できます。 このスキルは単独で使用することも、出力を review-mining-stp に連携させることもできます。

入力契約

最低限、次を指定します。

• analysis_goal: string
• evidence_items: array
  • item_id: string
  • content: string
  • content_type: string

任意項目として、次を指定することを推奨します。

• source_type: string
• source_ref: string
• context_tags: string[]

データ充足性ゲート

必須項目が不足している場合、または利用可能な証拠内容がない場合は、無理に判定せず MissingDataOutput を出力します。

{
  "missing_fields": [],
  "why_needed": {},
  "questions_to_user": [],
  "next_step_rule": "Provide analysis_goal and at least one evidence item with item_id, content, and content_type, then rerun coding."
}

ワークフロー

1. まず references/00-theory-foundation.md を読み、理論の概念、中核となる動機、研究への応用文脈を確認します。
2. references/01-input-and-gate.md を読み、入力を検証します。
3. references/02-dimension-coding-rules.md を読み、3 種類の動機に従って証拠にラベルを付けます。
   • functional
   • security
   • relational
4. references/03-output-contract-json-markdown.md を読み、JSON + Markdown を出力します。
5. 例が必要な場合は references/04-worked-example-turbocharger.md を読みます。

STP 連携

• theory_annotations.family は purchase_motivation に固定します。
• theory_annotations.subtheory には、次のみを使用できます。
  • functional
  • security
  • relational

出力フィールドは、review-mining-stp の理論ラベル付けレイヤーにそのまま渡せます。 review-mining-stp は任意の後続処理であり、メインワークフローの前提ではありません。

品質ルール

• 動機に関する各結論には、少なくとも 1 つの監査可能な引用が必要です。ない場合は insufficient とマークします。
• 配送、梱包、アフターサービスをすべてそのまま functional に分類してはいけません。定義に従って判断する必要があります。
• タクソノミーは既存のルールに完全に準拠する必要があります。独自の subtheory を作成してはいけません。

プロンプトの例

• Use $theory-analysis-purchase-motivation to label purchase drivers from mixed evidence items and output JSON + Markdown in Traditional Chinese.
• 請用 $theory-analysis-purchase-motivation 分析多來源證據中的購買動機，並產出可選串接 review-mining-stp 的 theory_annotations。