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theory-analysis-purchase-motivation

theory-analysis-purchase-motivation

github.com/timlai666营销与增长045 次安装1 天前更新
代码仓库

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

  1. 01标注功能、安全与关系动机
  2. 02分析前检查证据是否充分
  3. 03结论要求有可审查引文
  4. 04输出 JSON 与 Markdown
  5. 05支持选接 `review-mining-stp`

适用场景

  1. 01从访谈摘要中识别购买驱动因素
  2. 02比较客服与社群数据中的动机
  3. 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.yaml
references/
00-theory-foundation.md
01-input-and-gate.md
02-dimension-coding-rules.md
03-output-contract-json-markdown.md
04-worked-example-turbocharger.md

详细介绍

来自项目 README

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

建議可選:

  • source_type: string
  • source_ref: string
  • context_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

  1. 先讀 references/00-theory-foundation.md,校準理論概念、核心動機與研究應用語境。
  2. 讀 references/01-input-and-gate.md,完成輸入檢核。
  3. 讀 references/02-dimension-coding-rules.md,依三種動機做證據標註:
    • functional
    • security
    • relational
  4. 讀 references/03-output-contract-json-markdown.md,輸出 JSON + Markdown。
  5. 需要範例時讀 references/04-worked-example-turbocharger.md。

STP Integration

  • theory_annotations.family 固定為 purchase_motivation
  • theory_annotations.subtheory 只可使用:
    • functional
    • security
    • relational

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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