Was macht qualitative-interview-processor?
Codex-Fähigkeit zur Organisation qualitativer Interviewaufnahmen in Feishu/Lark-Minutes-Transkripte und strukturierte Forschungsdokumente.
Codex-Fähigkeit zur Organisation qualitativer Interviewaufnahmen in Feishu/Lark-Minutes-Transkripte und strukturierte Forschungsdokumente.
Diese Fähigkeit für Codex (und ähnliche KI-Agenten wie Claude Code oder Cursor) automatisiert die Verarbeitung qualitativer Interviewaufnahmen. Sie wandelt Audio- oder Videoaufnahmen mithilfe der Feishu/Lark-Minutes-API in Transkripte um und organisiert die Ergebnisse in einer strukturierten, forschungsgerechten Dokumentenstruktur. Dies spart Forschern und Entwicklern erhebliche Zeit bei der manuellen Transkription und Datenaufbereitung. Die Fähigkeit unterstützt die nahtlose Integration mit Feishu/Lark und ermöglicht eine effiziente Verwaltung von Interviewdaten, einschließlich Metadaten wie Datum, Teilnehmer und Themen. Sie ist besonders nützlich für qualitative Forschungsprojekte, UX-Studien und nutzerzentrierte Designprozesse, bei denen eine systematische Aufbereitung von Interviewdaten erforderlich ist.
npx skills add Evie0715/qualitative-interview-processorInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Codex-Fähigkeit zur Organisation qualitativer Interviewaufnahmen in Feishu/Lark-Minutes-Transkripte und strukturierte Forschungsdokumente.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.