关于 theory-analysis-product-positioning
面向营销分析的 skill,运用产品定位理论分析访谈、客服工单、社群贴文等多来源证据。它按四个定位构面编码,生成可读报告和结构化结果,并可选接入 `review-mining-stp`。
主要功能
- 01按四个定位构面编码
- 02检查输入与证据是否充分
- 03引文保留来源原句
- 04输出 JSON 与 Markdown
- 05支持选接 `review-mining-stp`
适用场景
- 01分析研究笔记中的产品定位
- 02整理客服工单与访谈证据
- 03将标注交给 `review-mining-stp` 继续分析
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ timlai666/ skills --skill theory-analysis-product-positioning安装后在 Claude Code 中输入/theory-analysis-product-positioning确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
agents/openai.yamlreferences/00-theory-foundation.md01-input-and-gate.md02-dimension-coding-rules.md03-output-contract-json-markdown.md04-worked-example-turbocharger.md详细介绍
来自项目 READMETheory Analysis Product Positioning
Overview
用產品定位理論(Product Positioning Theory)分析跨來源證據,輸出可讀報告與可機器串接的結構化結果。
可用來源包含訪談摘要、客服工單、社群貼文、研究筆記、觀察紀錄等,不限於評論探勘。
本 skill 含完整理論章節,可在分析前先校準理論概念與構面判準。
此 skill 可獨立使用,也可選擇把 theory_annotations 與 stp_mapping 交給 review-mining-stp。
Input Contract
至少提供:
analysis_goal: stringevidence_items: arrayitem_id: stringcontent: stringcontent_type: string
建議可選:
source_type: stringsource_ref: stringcontext_tags: string[]
Data Sufficiency Gate
若缺少必要欄位或沒有可用證據內容,回傳 MissingDataOutput,不要硬做推論。
{
"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."
}
Workflow
- 先讀
references/00-theory-foundation.md,校準理論概念、核心構面與研究應用語境。 - 讀
references/01-input-and-gate.md,做輸入檢查與缺資料判定。 - 讀
references/02-dimension-coding-rules.md,依四個構面做證據標註:attributesfunctionsbenefitsusage_context_service_experience
- 讀
references/03-output-contract-json-markdown.md,輸出 JSON 與 Markdown。 - 需要示範格式時,參考
references/04-worked-example-turbocharger.md。
STP Integration
theory_annotations.family固定為product_positioningtheory_annotations.subtheory只可使用:attributesfunctionsbenefitsusage_context_service_experience
可搭配 review-mining-stp 的 dimension_catalog 與 stat_roles 進一步分析。
review-mining-stp 屬於 optional downstream,不是本 skill 的必經流程。
Quality Rules
- 引文必須保留原句,不可改寫成看似直接引述。
- 每個構面摘要至少要有一則證據或明確標示
insufficient。 - 不可輸出 taxonomy 之外的 subtheory。
Suggested Prompts
Use $theory-analysis-product-positioning to code mixed evidence items and output JSON + Markdown in Traditional Chinese.請用 $theory-analysis-product-positioning 分析多來源證據,並提供可選串接 review-mining-stp 的 theory_annotations。
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