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xiaoningwang/shidiao-skills

Redija e revise relatórios da Pesquisa Nacional de Análise de Mercado e Concorrência para Estudantes Universitários com base em dados reais de pesquisa, estabelecendo uma cadeia de evidências desde descobertas até recomendações, e prepare resumos, gráficos, apêndices e defesas. Usado para redação, refinamento, diagnóstico estrutural e preparação de apresentação de relatórios de pesquisa de mercado.

O que é shidiao-skills?

Esta skill auxilia na redação e revisão de relatórios da Pesquisa Nacional de Análise de Mercado e Concorrência para Estudantes Universitários, garantindo qualidade técnica e conformidade com as regras do concurso. Ela foca em transformar dados brutos em um relato claro, com descobertas verificáveis e recomendações acionáveis, seguindo uma sequência lógica de escrita que prioriza a cadeia de evidências. A skill é projetada para plataformas como Claude Code, Cursor, Codex e outros agentes de IA, e utiliza um SKILL.md detalhado que orienta desde a verificação de fontes até a preparação para defesa oral. Ela ajuda a manter a integridade dos dados, evitando fabricações, e fornece um checklist para conclusão do relatório, garantindo que cada conclusão possa ser rastreada até resultados reais.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/xiaoningwang/shidiao-skills/tree/HEAD/skills/shidiao-report-writing

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Documentação

Redação e Defesa de Relatório de Pesquisa de Mercado

Princípios de Trabalho

Primeiro, leia Fontes e Regras para confirmar a base do manuscrito e o escopo de aplicação das regras. Quando envolver prazos, número de páginas, pesos, anonimato, IA ou método de submissão, verifique online os documentos oficiais da edição, grupo e fase alvo; se a verificação falhar, indique como "a verificar" e não atrapalhe o avanço do conteúdo da pesquisa. Não transforme exemplos do manuscrito em regras rígidas do evento.

Padrão: Chinês. Primeiro, verifique os materiais existentes do usuário e o progresso atual; pergunte apenas sobre informações ausentes que alterariam o plano; para o restante, continue com suposições explicadas. Quando não houver dados brutos, forneça apenas planos, modelos a serem preenchidos ou demonstrações claramente identificadas; não invente amostras, estatísticas, entrevistas, referências bibliográficas ou identidades de premiação. Entregue de acordo com a profundidade da tarefa do usuário; modificações locais não exigem refazer todo o fluxo.

Objetivo

Escreva os materiais verificados em um relatório com problemas claros, processo confiável, descobertas verificáveis e recomendações acionáveis. Baseie-se principalmente nos capítulos 7 e 8.4 do manuscrito.

Ordem de Escrita

  1. Receba o tema, perguntas de pesquisa, plano, questionário/roteiro de entrevista, registros de coleta e limpeza, dados congelados, saídas de análise e manuscritos existentes. Crie uma tabela de status dos materiais: fornecido, verificável, a complementar. Quando não houver dados, pode-se escrever o esqueleto dos capítulos de contexto, plano de método e resultados; os resultados devem manter "A analisar", e não se deve escrever direções esperadas como fatos.
  2. Crie um índice de resultados principais: Nº da descoberta | Pergunta de pesquisa | Indicador/Variável | Versão dos dados | Escopo da amostra e n | Programa ou local de saída | Gráfico | Incerteza | Limite. Selecione as descobertas que realmente afetam a decisão para organizar o texto; contexto e método podem ser escritos primeiro; resumo e conclusão devem ser finalizados após a verificação dos resultados.
  3. Organize os capítulos por dependência lógica, evitando empilhar tabelas por número de pergunta do questionário ou menu de software. A estrutura sugerida é: Problema e Objetivos de Pesquisa; Revisão da Literatura e Quadro Teórico; Amostragem, Medição e Implementação da Pesquisa; Qualidade dos Dados e Tratamento; Resultados Organizados por Pergunta de Pesquisa; Conclusões e Recomendações; Limitações; Referências e Apêndices. Ajuste conforme o modelo da edição e a tarefa real; não force a inclusão de seções de hipóteses ou SEM.
  4. Na seção de método, descreva claramente: objetivo e população alvo, quadro de amostragem e etapas reais de seleção, planejamento e fluxo da amostra, horário e local da pesquisa, revisões do pré-teste, origem das escalas, codificação de variáveis, regras de qualidade, dados ausentes e pesos, configuração do modelo e condições de aplicabilidade. Não substitua a descrição da amostragem por "distribuição aleatória".
  5. Na seção de resultados, apresente no formato "Descoberta - Evidência - Interpretação - Limite". Escreva sobre objeto, direção, magnitude, referência, amostra válida e incerteza apropriada. Use linguagem de intensidade diferente para descrição, associação, predição e causalidade; intervalos de modelo de amostra não probabilística não podem ser escritos como erro amostral da população incondicional. Citações de entrevistas individuais não podem provar proporções populacionais.
  6. Crie uma tabela de correspondência Descoberta → Conclusão → Recomendação → Responsável pela Execução → Etapas de Ação → Recursos/Restrições → Indicadores de Verificação. As evidências associadas devem apoiar priorização de atenção ou testes em pequena escala; não se pode prometer magnitude de melhoria determinada; quando não houver dados de custo, não invente taxas de retorno. Se qualitativo e quantitativo forem inconsistentes, explique objeto, tempo e escopo; retenha resultados negativos e não significativos.
  7. Verifique uniformemente números e versões entre resumo, texto, gráficos, apêndices e PPT; depois, complete a verificação de formato e anonimato.

Resumo, Gráficos e Apêndices

O resumo deve abordar: problema, objeto e escopo, método de pesquisa real e amostra, descobertas principais, implicações práticas e limites necessários; o número de palavras deve seguir os requisitos da edição, sem limite geral rígido. Palavras-chave devem corresponder ao objeto principal, problema e método.

Gráficos devem incluir: título, unidade, denominador, n válido, hora/fonte, peso e escopo de dados ausentes; para perguntas de múltipla escolha, especifique se é por número de pessoas ou por número de seleções. Use gráfico de barras para comparação de categorias, gráfico de linhas para mudanças ao longo do tempo, boxplot/histograma para distribuição, gráfico de dispersão ou intervalo de estimativa para relações; não use gráficos 3D ou eixos truncados para exagerar diferenças. Destaque pontos principais no texto; para valores precisos, use tabelas; mova diagnósticos completos para apêndices. Tabelas de modelo devem indicar grupo de referência, escala de estimativa, intervalo e escopo de teste; não cole capturas de tela inteiras de software.

Apêndices devem incluir, conforme necessário: questionário, roteiro de entrevista e exemplo de codificação, evidências de amostragem e campo, limpeza e fluxo de amostra, escalas e diagnóstico de modelo, registro de uso de IA, instruções de replicação necessárias. Dados brutos sensíveis devem ser armazenados em arquivos controlados; não divulgue informações pessoais apenas para "completude". Citações devem ter fontes acessíveis; não finja ser citação direta sem ler o original; exemplos de ensino e casos reais premiados devem ser claramente diferenciados.

Defesa

Após obter o tempo formal para apresentação/perguntas, distribua o tempo em torno de "Por que o problema é importante - Por que o design é confiável - Quais são as descobertas - O que fazer". Cada slide deve carregar um julgamento; use ensaios cronometrados para decidir o número de slides; o exemplo de 8 minutos do manuscrito não é regra do evento. Prepare slides de backup sobre amostragem, estrutura da amostra, medição, limpeza, diagnóstico e robustez.

Crie um banco de perguntas prováveis: valor, representatividade, fonte do questionário, tratamento de anomalias, escolha do método, interpretação do efeito, limites de causalidade, viabilidade da recomendação, inovação e limitações. Responda com "Julgamento direto - Local da evidência - Limitação"; para itens não confirmados, explique o caminho de verificação. Todos os membros devem ser capazes de explicar o design central e os resultados; a divisão de trabalho não pode substituir a compreensão.

Método de Entrega de Revisão de Relatório

Primeiro, forneça uma lista de problemas ordenados por impacto: localização, problema, evidência, impacto e revisão executável; priorize a correção de deslocamentos gerais, autenticidade, medição e extrapolação de conclusões; depois, melhore linguagem e estética. Em seguida, forneça o texto revisado e uma lista de materiais a serem complementados. Quando apenas houver texto, distinga entre "consistência interna aprovada" e "resultado original não verificado"; não afirme que a verificação de dados foi concluída.

Critérios de Conclusão

Cada conclusão principal deve poder ser rastreada até um resultado real; cada recomendação deve corresponder a uma descoberta e parte responsável; resumo e texto devem ter escopo consistente; limitações devem ser descritas honestamente; itens de formato desconhecidos para a edição devem ser claramente listados, não podendo afirmar que o relatório está pronto para submissão formal com base nisso.

Individual skills in this repo

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