关于 theory-analysis-purchase-motivation
面向营销分析的 skill,依据购买动机理论分析访谈、客服工单、社群贴文等多来源证据。标注功能、安全与关系动机,并检查证据充分性;也可选将结果交给 `review-mining-stp`。
主要功能
- 01标注功能、安全与关系动机
- 02分析前检查证据是否充分
- 03结论要求有可审查引文
- 04输出 JSON 与 Markdown
- 05支持选接 `review-mining-stp`
适用场景
- 01从访谈摘要中识别购买驱动因素
- 02比较客服与社群数据中的动机
- 03为 `review-mining-stp` 准备理论标注
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-purchase-motivation安装后在 Claude Code 中输入/theory-analysis-purchase-motivation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 Purchase Motivation
Overview
用購買動機理論(Purchase Motivation Theory)分析跨來源證據中的決策驅動因素。
來源可為訪談摘要、客服工單、社群貼文、研究筆記、觀察紀錄等。
本 skill 含完整理論章節,可在分析前先校準動機理論與判準邊界。
此 skill 可獨立使用,也可選擇將輸出銜接 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
若缺必要欄位或沒有可用證據內容,輸出 MissingDataOutput,不做硬判讀。
{
"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、核心動機與研究應用語境。 - 讀
references/01-input-and-gate.md,完成輸入檢核。 - 讀
references/02-dimension-coding-rules.md,依三種動機做證據標註:functionalsecurityrelational
- 讀
references/03-output-contract-json-markdown.md,輸出 JSON + Markdown。 - 需要範例時讀
references/04-worked-example-turbocharger.md。
STP Integration
theory_annotations.family固定為purchase_motivationtheory_annotations.subtheory只可使用:functionalsecurityrelational
輸出欄位可直接轉進 review-mining-stp 的理論標註層。
review-mining-stp 屬於 optional downstream,不是主流程前提。
Quality Rules
- 每個動機結論必須至少有一則可稽核引文,否則標記
insufficient。 - 不能把運送、包裝、售後都直接歸到
functional,需依定義判斷。 - taxonomy 必須完全符合既有規則,不得自創 subtheory。
Suggested Prompts
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。
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