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bbulman/affinity-diagram

将真实研究笔记整理成人们实际共享的主题。需要数据才能工作。

affinity-diagram 是什么?

该技能旨在将杂乱的研究观察结果转化为可推理的结构化主题图。它要求用户提供研究数据,否则无法工作。技能遵循严格的十步流程:首先检查数据源(如 `inbox/`、`--evidence` 和 `primary.md`),若无数据则停止并提示所需内容。接着将每一条原始记录拆分为单一观察点,确保至少 20 条来自 3 个不同人员的笔记。然后进行自下而上的分类:不看研究假设,仅凭内容直觉将笔记分堆。为了验证分类的稳健性,会用另一个无偏见的代理进行盲分类,比较两次分类结果,解决分歧。每堆命名必须是一个描述共同点的句子而非标签,每堆至少包含 2 个独立来源。将不超过 6 个集群归入 3-6 个主题,并统计每个主题背后的人数。最后输出到 `$SHARED/templates/affinity.md` 模板,整个过程强调数据驱动和避免认知偏见。该技能适用于 Claude Code 等环境,需要与 `~/.claude/skills/research-shared/contract.md` 配合使用。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bbulman/research-skills/tree/HEAD/skills/affinity-diagram

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文档

将一堆观察结果转化为可推理的结构。没有原型模式:没有数据就无法排序。

阅读 ~/.claude/skills/research-shared/contract.md 并在整个过程中遵守它。$SHARED 表示该文件夹。你的输出是 idea 文件夹中的 affinity.md。

步骤

  1. 开始。 在其他任何事情之前,查看 inbox/、--evidence 和 primary.md 中的数据。如果没有数据,说明该技能需要什么并停止,不创建任何内容。然后执行合同中的“开始一轮”。摄入阶段负责处理任何新材料。 完成条件:简明明确定义了一个决策,并且摄入阶段已报告。

  2. 摆放笔记。 使用 primary.md 中的每条摘录,以及人员指向的任何其他内容:导出的贴纸、反馈电子表格、实地笔记。将每条摘录拆分为仅包含一个观察的笔记。 完成条件:你至少有来自至少 3 个人的 20 条笔记。如果少于这个数量,停止,说明还需要多少条,并指向 /create-interview-script。

  3. 自下而上排序。 暂时搁置研究问题和任何预期的类别。取一条笔记,找到它与什么有关,如果没有合适的堆,则新建一堆。暂时不命名。每条笔记只属于一堆。 完成条件:每条笔记都已放入某一堆中。

  4. 盲排序。 启动一个新的 agent,仅提供笔记,让它进行排序,看不到你的堆。比较两种结果。落在不同位置的笔记表明结构薄弱:重新阅读每一条,决定它应该属于哪里。如果无法启动 agent,在运行笔记中说明原因。 完成条件:所有分歧都已解决或列出,运行笔记中记录有多少条笔记移动了位置。

  5. 将每个群组命名为一句话。 用研究对象的语言描述这些人的共同点:“主人只有在患者未到时才知道缺席”,而不是“缺席”。 完成条件:没有群组名称是主题标签。

  6. 统计人数,而非笔记条数。 对于每个群组,统计不同的人员和组织。一个健谈的人无论提供了多少条笔记,都只算一个声音。仅依赖一个人的群组移至“异常值”。将超过 12 条笔记的堆分割。单条孤立的笔记也移至“异常值”,并说明其与众不同的原因。 完成条件:每个群组至少有 2 个人,并且“异常值”部分说明了每个条目存在的原因。

  7. 堆叠成主题。 将群组归入 3 到 6 个主题。每个主题说明它关于简报中的决策告诉我们什么,以及有多少人支持它。 完成条件:每个群组都位于一个主题之下。

  8. 寻找意外发现。 哪些内容与团队预期相矛盾?墙上缺少哪类人群? 完成条件:“令我们惊讶的内容”至少有一行,或者一个 [gap]。

  9. 写作。 填充 $SHARED/templates/affinity.md。 完成条件:每个部分都有其主张或一个 [gap]。

  10. 完成。 执行合同中的“完成一轮”。下一个技能是 /summarize-research,或在真实模式下为 /create-persona。

Individual skills in this repo

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