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openclaw skills install qualitative-thematic-analysis基于Braun & Clarke六阶段法,对本地质性资料(访谈、观察、文本)进行系统性主题归纳、编码及报告生成。
openclaw skills install qualitative-thematic-analysis在开始分析前,必须向用户确认以下信息(如未提供则主动询问):
1. 📁 文件路径:资料存放在哪里?(完整路径,如 ~/Desktop/访谈资料/)
2. 📄 文件格式:TXT / DOCX / PDF / 其他?
3. 🗂️ 资料数量:共几份文件?
4. 📋 资料类型:访谈记录 / 观察笔记 / 焦点小组 / 文本语料 / 混合?
5. 🎯 研究问题:本次分析的核心研究问题是什么?
6. 📊 分析取向:归纳式(从资料中发现主题)还是演绎式(验证既有理论框架)?
提问模板(当信息不全时使用):
"我需要了解几个信息才能开始分析:
- 资料文件存放在哪个路径?
- 是什么类型的资料(访谈/观察/文本)?
- 你的研究问题是什么? 告诉我这些,我就可以开始系统性的主题分析了。"
scripts/extract_text.py 提取文本)[编码标签] → 原文引用对照以下标准审查每个主题:
调整:合并过于相似的主题 / 拆分过于宽泛的主题 / 删除游离主题
为每个主题:
生成结构化分析报告,包含:
| 编码 | 子编码 | 原文片段 | 来源文件 | 行号 | 备注 |
|---|
主题一:[名称]
├── 子主题 1.1:[名称]
│ ├── 编码:XXX
│ └── 编码:XXX
└── 子主题 1.2:[名称]
└── 编码:XXX
主题二:[名称]
...
references/thematic-analysis-method.mdreferences/coding-guide.mdreferences/ethics-note.md来源:2026-03-10 真实演示复盘,一平反馈
scripts/extract_text.py 全量提取文本export_coding.py 脚本存在但演示中未调用mode 参数
demo:快速出主题,明确标注"仅供展示,深度不足"research:完整六阶段,强制编码表输出,耗时较长