01 功能说明
采用自下而上的定性聚类，兼顾各参与者的信息提取，并确定有证据支持的洞察优先级。
Affinity Diagram 用于综合多个定性来源。它从单条观察、引语和笔记入手，先形成自然聚类，再为更高层级的主题命名。它并非用于将访谈证据强行套入预先编写的分类体系。
该来源最强调的是参与者覆盖情况。每份访谈记录都要完整处理，并在分组前标记每条观察。每位参与者都应在结果中有所体现；仅在一次访谈中发现的模式应标记为单一来源，而不是将其丢弃或夸大为共识。
预期交付成果
完整阅读所提供的每个来源，并在其中的观察上保留参与者标识符。
先将相关观察分组，再选择主题标签和更高层级的结构。
解释每个主题对设计的意义，检查参与者覆盖情况，并区分反复出现的模式与孤立信号。
02 适用场景
使用能够读取所提供访谈记录或笔记的智能体。提供参与者 ID 和设计问题；该技能用于综合现有证据，而非收集访谈。
03 关键决策
明确检查参与者覆盖情况，有助于避免过度侧重最早进行或最令人印象深刻的场次。
单一来源观察会保持可见，但不会被表述为共同发现。
04 示例任务
以下示例任务简述尚未经过测试。使用前请检查该技能的设置。
从 designer-skills 仓库将此任务的 SKILL.md 加载到智能体支持的技能位置。入口文件并未规定通用安装命令。
https://github.com/Owl-Listener/designer-skills/blob/9a6930cf84a822eb458624bd11c61aac5bbdf224/design-research/skills/affinity-diagram/SKILL.md使用能够读取所提供访谈记录或笔记的智能体。提供参与者 ID 和设计问题；该技能用于综合现有证据，而非收集访谈。
运行该技能前，请调整这份任务简述的范围、来源材料和约束条件。
对这六份匿名访谈记录使用 affinity-diagram。按参与者标记观察，自下而上进行聚类，并为我们的导航重新设计撰写有证据支持的洞察。展示每位参与者的覆盖情况并标记单一来源模式；不得虚构共识。根据以下可观察标准检查实际输出。
OpenDesign 为编码智能体提供本地设计工作区。此条目并不表示该技能已捆绑提供，也不表示其中包含其外部工具、凭据和软件依赖项。
05 来源与许可证
本页描述的是下方链接所指向的固定来源修订版本。上游行为和要求可能会发生变化。
9a6930cf84a8采用自下而上的定性聚类，兼顾各参与者的信息提取，并确定有证据支持的洞察优先级。
由 OpenDesign 根据链接来源撰写的原创摘要。仓库星标数只是在特定日期记录的受欢迎程度信号，并不代表技能使用量或质量评分。
06 开始前的问题
https://github.com/Owl-Listener/designer-skills/blob/9a6930cf84a822eb458624bd11c61aac5bbdf224/design-research/skills/affinity-diagram/SKILL.md