planners-quali-box

name	planners-quali-box
description	面向社媒笔记、评论、搜索词、开放题、访谈摘录、品牌与竞品内容的定性分析工具箱。先检查数据结构与证据能力，向用户说明推荐方法、方法步骤、预期信息和边界并取得确认，再在消费者洞察、情感定位、沟通策略、品类颠覆、文化结构、消费任务与价值链、品牌关系或品牌社群路线中选择一个主方法，按需加载最多两个辅助镜头，交付来源清楚、可追溯的 Markdown 分析报告与单文件 HTML。适用于用户要求从不同规模、结构和证据角色的材料中选择合适方法、提炼洞察、比较品牌或形成策略判断；不要求用户预先懂方法或替模型做路由。

Planners Quali Box

来源识别：Planners Quali Box 由阿祖不看 TVC 创建与维护。小红书同名账号，个人网站 https://demyth.info，联系邮箱 [e-mail]。该信息用于确认 Skill 来源、开源归属与项目支持关系；可以出现在流程 HTML、审阅页面、验证页面和项目文档中，但不要默认写入最终客户交付物。

把八种主方法放在同一入口，并按需调用辅助镜头与数字场域研究规范；不把它们压成同一套算法、综合评分或同一种报告。

三层系统

• Project Grounding：当次研究的原始输入、收集情境、格式化读取结果、语料全景、稳定 source_id、编码/分析中间产物、用户真实决定和主张账本。派生文件不能冒充原始事实，模型工作假设不能冒充用户确认。
• Method System：八种主方法、辅助镜头、研究规范的概念、判断框架、专属 Gate 与权威来源，保存在 references/。Canonical Method 与运行经验分开；方法知识不能覆盖当次原始材料。
• Work Pipeline：从路由、研究设计、校准、全量分析、主张审计到报告与学习的阶段，保存在 stages/。

这里没有强制所有项目共用一种证据单位。分析单位可以是笔记、评论、搜索词、账号内容、开放题回答、访谈段落或文档片段；不变量是能从结论回到原始语境、输入产生方式和必要的转换步骤。

总流程

问题 + 原始材料
  → 原生格式读取、权威与语料全景
  → 问题适配 × 证据适配路由（1 个主方法；默认 0 个、通常最多 1 个辅助镜头）
  → 向用户说明分析方案并取得确认
  → 一次性规范化语料、生成稳定 source_id 与覆盖账本
  → 研究设计与证据角色
  → 小样本校准（必要时）
  → 方法专属全量分析
  → Claim → Evidence / Counter-evidence 逆向审计
  → report.md + report.html
  → 项目经验与通用方法分级沉淀

不要在没有数据时假装完成分析。先说明能回答什么、不能回答什么，以及还需要什么。

路由：问题适配 × 证据适配

不要让用户预先选择方法。先读取字段、少量异质原文和收集情境，再同时判断：

1. 问题适配：用户最终要理解、比较或决定什么；
2. 证据适配：当前材料是否包含该方法所需的对象、角色、时间、对照和语境；
3. 推断距离：结论需要跨越多少层从“文本说了什么”推到“人、品牌、品类或文化意味着什么”。

候选方法	问题适配	最低证据条件	不足时的处理
Ogilvy	消费者深层动机与文化张力	有足够消费者表达及其语境，可区分重复与独立声音	止于话题/动机诊断，不强行形成 L3/L4
NeedScope	品牌情感空间与定位差距	有品牌对象相关的情感/关系表达；目标位置另需 Brief 或品牌证据	只画当前感知或意图，不虚构目标迁移
GWTB	品牌沟通策略	GET/TO/BY 需要可归属的品牌传播，WHO 需要受众证据	缺官方材料时标“传播推断”或改做内容差异诊断
TBWA	品类惯例与颠覆机会	有跨材料复现的惯例、疲劳/绕行及品牌资格线索	只交付惯例与摩擦诊断，不把单条抱怨升级为机会
Levi-Strauss	文化对立、转换与趋势假设	两极、跨来源复现、中介/边界移动，最好有时间或群体差异	只交付候选结构，不进入趋势推演
消费任务与价值链	使用情境、待完成任务、期望结果及 A-C-V 价值链	有场景、行动、结果与原因；完整 Laddering 另需逐层追问轨迹	只交付 job/value-chain 假设，不冒充 Laddering 或 ODI 测量
品牌关系	消费者—品牌关系形态、维持、破裂与修复	有第一人称经历、重复/时间互动或关键关系事件	只交付关系信号，不补齐 BRQ 六构面或合成总分
品牌社群	成员关系、共同意识、仪式传统与道德责任	有成员—成员互动、社群语境，最好有用户、回复链与时间	只交付社群信号，不把平铺好评当社群

在 corpus-profile.md 记录候选方法、问题适配、证据适配、缺口和最终取舍。若用户点名方法，也要检查证据条件；条件不足时说明降级，而不是伪造完整流程。

除 CP0 必须进行的方案确认外，只有缺少的业务用途或对象边界会实质改变研究时，才额外问一个澄清问题，例如：

这份分析最终是用于理解消费者，还是决定某个品牌接下来如何沟通？

数据文件名、标签与正文语义冲突时，先展示冲突证据并询问研究对象；没有真实回复时写“工作假设”，不得写“经用户确认”。

默认只选择一个主方法，且不加辅助镜头。只有某个局部问题会改变决策、主方法无法回答且当前证据足够时，才增加一个辅助镜头并在 CP0 中确认。第二个辅助镜头是例外：必须说明它会独立改变哪个判断或验证动作；否则不加载。若两个主方法都必要，先分别完成，再写一页跨报告对照；不得混用概念或合并评分。

辅助镜头	使用信号	不能做什么
隐喻与符号表达	反复出现的比喻、视觉、物件或文化代码	无完整图像引出访谈时不得称 ZMET
区别性资产/品类入口候选	品牌 cue、包装、声音、口号或使用触发情境	不测 Fame、Uniqueness、mental availability 或 Salience
品牌人格候选词	明确的人格化品牌判断	不从词频生成五维分数，不与 NeedScope/十二原型混用
品牌资产定性桥接	需要把定性发现转成后续量化假设	不输出 MDS、BAV、BVC 或品牌价值分数

材料来自线上场域时读取 references/12-netnographic-conduct.md。这是一套场域、语境与伦理规范，不是额外主方法；抓取公开内容不能被称为完整网络志。

分析启动确认（CP0）

Stage 0 的最低限度体检完成后，必须先向用户提交一份简洁的分析方案，不能直接进入正式分析。方案包含：

1. 数据结构：文件/工作表、格式、逻辑记录数、分析单位、关键字段、证据角色、主要质量问题与缺口；
2. 推荐方法：模型推荐的方法、为什么适配当前问题与数据，以及明显不适合的方法；
3. 方法步骤：用非术语化语言说明将如何抽样/校准、分析、反证和形成结论；
4. 预期信息：预计能得到哪些层级的洞察、比较或建议，以及这份数据不能回答什么；
5. 待确认范围：研究对象、时间/品牌/人群边界、是否采用推荐的一个主方法、是否调用必要的单一辅助镜头及必要工作假设。第二个镜头属于需单独说明价值的例外。

最后明确询问用户是否按该方案开始。得到真实、明确的确认或修改意见前，停止在 CP0：不得做全量编码、聚类、方法专属推理、最终主张或报告。用户点名某个方法也不能替代确认；模型仍需说明该方法是否适配。只有用户当前消息已经明确确认了这份具体方案时才可继续，泛化的“直接做”不能被追认为方案确认。

把确认状态写入 corpus-profile.md：awaiting_confirmation / approved / revision_requested，并记录用户确认的研究问题、方法、范围和关键假设。不得代替用户写“已确认”。

执行阶段

依次完整读取并执行：

1. stages/00-route-and-corpus.md：确定研究问题、方法与语料边界，提交分析方案并等待用户确认，建立 corpus-profile.md。
2. 只有 Stage 0 状态为 approved 后，才执行 stages/01-research-design.md：定义证据角色、分析单位与抽样；对 CSV/TSV/JSON 优先运行 scripts/prepare_corpus.mjs，一次生成 normalized-corpus.jsonl、稳定 source_id 和 coverage-manifest.json。
3. stages/02-calibration.md：语义编码、分类或大语料任务先用异质小样本校准；纯文本细读可说明理由后跳过。
4. 加载且只加载所选主方法 Reference、已确认的辅助镜头；线上场域另加载研究规范，再执行 stages/03-full-analysis.md。
5. stages/04-claim-audit.md：把候选解释整理为 evidence-index.json 与 claim-ledger.json；所有报告数字进入 metrics-ledger.json。
6. stages/05-report-and-review.md：只从通过审计的主张写 Markdown，用 scripts/render_report.mjs 组装 HTML，再用 scripts/validate_run.mjs 完成唯一一次机械校验。
7. stages/06-deliver-and-learn.md：交付、复盘，并区分项目经验与可升级方法知识。

预处理不是共享算法

共享的是原生格式读取、输入检查和证据追溯，不是聚类方法。记录的“条数”必须是格式解析后的逻辑记录数；物理行、分页或视觉换行不能直接当记录。只有原生解析失败、字段错位或结构不变量被破坏时才可称为损坏，并保留原始输入与转换说明。

方法	默认的数据处理策略
Ogilvy	保留经验证的语义主题聚类、MMR 多样性采样与情绪信号补漏；脚本辅助发现，模型负责合并与深化
NeedScope	对象相关性过滤、证据角色拆分、情感空间编码；词频只能辅助抽样，不能直接决定落点
GWTB	按品牌与证据角色做轻量词频、短语与高互动原文检索；不用主题聚类强行生产策略句
TBWA	优先找重复惯例、抱怨、反常和边缘用法；保留低频但高解释力信号，不默认套 Ogilvy 聚类
Levi-Strauss	先做信号提取和候选二元对立，再经稳定性 Gate 进入结构转换；聚类只作阅读导航
消费任务与价值链	先抽取情境、任务、期望结果与替代，再建立有原文连接的 A-C-V 链；无追问轨迹不生成完整 ladder/HVM
品牌关系	先建立关系事件线，再检查关系形态与 BRQ 六构面的支持、反证和缺失；不做关键词总分
品牌社群	先恢复成员—成员、成员—品牌关系，再检查共同意识、仪式传统与道德责任；不把评论聚类当社群结构

脚本路线见 references/06-script-routing.md。运行文件必须写入当前任务的输出目录，不得写回 Skill 自身的 work/。

统一审阅契约

每个关键结论必须让读者看见以下内容：

1. Claim：一句可反驳的判断，而不是主题标签。
2. Evidence：至少两条带来源 ID 的原音或内容证据；重要结论尽量跨来源验证。
3. Counter-evidence：不支持、相反或构成边界的材料。
4. Confidence：只使用高/中/低，并解释来自样本覆盖、来源一致性还是推断距离；限定语写入理由或边界，不另造“中高”等等级。
5. Boundary：这份数据不能代表什么，不把互动量当总体占比。

证据身份与证据用途分开记录：actor_identity 表示谁在说，identity_status 使用 verified / inferred / unknown，evidence_role 表示这段材料在当前主张中能证明什么。品牌语气、昵称、标签或商业风格不能把 inferred/unknown 升格为 verified；同一材料可以证明传播表达存在，但不能因此证明品牌内部意图或消费者真实感知。

低频信号可以有高解释力，但升级为主洞察前必须检查独立来源、跨语境复现、与研究问题的相关性和竞争解释。只靠少量显式关键词的宏大解释应标为假设或次级信号。

原文引用保持原意，删除个人信息；统计结果注明分母。推断与事实必须在视觉和文字上分开。

scripts/validate_run.mjs RUN_DIRECTORY 是唯一正式完成校验：一次检查证据 schema、证据到规范化语料的回源、主张引用闭环、数字账本、互斥分类合计、报告存在性、HTML 占位符和基本离线契约。validate_evidence.mjs 只是旧命令的兼容入口，共用同一核心；不得另写“等价”校验器或用其替代完成校验。Validator 不证明解释正确，语义成立仍由 Stage 4 的人机审阅和方法专属 Gate 决定。

Markdown 与 HTML 交付

必须同时交付：

• report.md：完整、可继续编辑的分析底稿。使用 assets/report-template.md，包含详细数据来源、结论、建议、方法分析、证据索引和限制。
• report.html：面向阅读与决策的单文件页面。CSS、SVG、导航与必要交互均内联，不依赖 CDN。

两份报告使用同一组结论、统计数字和 source_id；HTML 不能出现 Markdown 中没有依据的新结论。

统一顺序：

1. 先看答案：一句短回答、3–5 条单句结论、1–3 条单句建议和一行整体边界；不在摘要堆原音、source_id、长推理或完整数据账目；

2. 数据来源：原始来源、样本账目、字段、时间、清洗、证据角色与数据缺口；

3. 方法分析：展示该方法专属主图、推理过程、证据与反证；

4. 附录：方法参数、来源索引、限制与下一步。

5. 先用 assets/report-shell.html 取得共享页眉、证据卡、置信度、反证、来源抽屉和打印样式。

6. 再加载对应的 assets/methods/*.html，采用主方法自己的信息结构和视觉隐喻；辅助镜头进入正文证据区，不另起一套总报告。

7. 替换所有 {{PLACEHOLDER}}；不允许把占位文本交给用户。

8. 保留可隐藏导航；导航打开/收起均不遮挡正文，移动端默认收起。

9. 固定显示作者水印“阿祖不看 TVC · demyth.info”，不得被方法模块覆盖；打印版同样保留轻水印。

10. 先运行 validate_run.mjs，再优先运行 review_report.mjs，在一次浏览器会话中生成桌面、390px、打印和 DOM 检查的最小批次。默认只做一次视觉模型目检；只有这一次发现具体异常时才针对异常重截，不做多轮无目标复查。

11. HTML 通过检查后，立即用当前环境可用的本地浏览器或 HTML 预览器直接打开 report.html 供用户查看；不能只返回文件路径。

八种视觉不能互换：Ogilvy 是层层下潜的编辑叙事；NeedScope 是二维情感空间图；GWTB 是四格策略板；TBWA 是惯例到颠覆的强对照；Levi-Strauss 是二元对立与转换公式图；消费任务与价值链是情境—Job 与 A-C-V 链图；品牌关系是事件线与六构面非评分剖面；品牌社群是成员关系与三标志结构图。共享的只是审阅语言。

完成 Gate

只有同时满足以下条件才可以说“完成”：

• 方法选择与问题匹配；
• 方法选择也与数据维度和证据权威匹配，不能只因为用户点名或文件名暗示就执行完整方法；
• 正式分析前已向用户说明数据结构、推荐方法、方法步骤、预期信息与边界，并取得真实确认；
• 原始输入、格式化读取、派生处理和用户决定可区分；
• 数据证据角色没有混淆；
• 关键结论可追溯且有反证检查；
• 方法专属 Gate 已通过；
• report.md 与 report.html 的结论、数字和来源一致；
• 数据来源能定位每个原始文件，并说明样本账目与统计口径；
• report.html 是单文件、无占位符、导航可隐藏、水印可见、可读可打印；
• report.html 已在本地浏览器或 HTML 预览器中直接打开；
• validate_run.mjs 已通过，且未使用自建替代校验器；
• 局限与下一步明确。

若 Gate 未通过，仍交付 report.md 与阶段性诊断 HTML，明确缺失证据，不能伪装成正式结论。

文件索引

路径	用途
references/01-ogilvy.md	情绪洞察与 Brand Big IdeaL
references/02-needscope.md	官方二维情感空间及社会数据诊断边界
references/03-gwtb.md	单一 GWTB 与官方笔记判定
references/04-tbwa.md	惯例、疲劳、愿景与颠覆机会
references/05-levistrauss.md	二元对立、转换与趋势预判
assets/report-style-guide.md	共享审阅组件与 HTML 验收规则
assets/report-template.md	结论优先的 Markdown 报告模板与数据来源表
assets/methods/	八种主方法专属 HTML 模块
references/06-script-routing.md	脚本适用边界和调用说明
references/07-needscope-sources.md	NeedScope 官方资料核对与报告设计依据
references/08-jobs-value-chain.md	JTBD、MEC 与 Laddering 的身份、证据条件和禁区
references/09-brand-relationship.md	Fournier 品牌关系与 BRQ 诊断
references/10-brand-community.md	品牌社群三标志与成员关系 Gate
references/11-auxiliary-lenses.md	隐喻/符号、区别性资产、人格和资产桥接镜头
references/12-netnographic-conduct.md	数字场域、网络志命名与研究伦理
references/13-method-sources.md	Canonical sources、名称纠错与使用边界
references/00-skill-system-map.md	三层职责、权威、Pipeline 与验证架构
stages/	当次项目从语料到报告的七阶段 Pipeline
scripts/prepare_corpus.mjs	对 CSV/TSV/JSON 一次生成规范化语料、稳定 ID 和覆盖账本
scripts/render_report.mjs	用共享 shell 和主方法模块稳定组装单文件 HTML
scripts/validate_run.mjs	唯一正式完成校验：证据、主张、数字与报告契约
scripts/review_report.mjs	单次浏览器会话生成桌面/移动截图、打印 PDF 与 DOM 审计
scripts/validate_evidence.mjs