菜单
TA（主题分析）研究发现章节写作工具。将主题分析的主题汇总表转化为发现叙事， 根据理论定位（A/B/C）和叙事结构（并列/串联）生成每个主题的完整分析段落， 引语服务于分析，不堆砌。 当用户需要撰写研究发现章节，或在 ta-research-workflow 中到达"研究发现写作"检查点时触发。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/yipng05-max/-skills --skill ta-findings-writer命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | ta-findings-writer |
| description | TA（主题分析）研究发现章节写作工具。将主题分析的主题汇总表转化为发现叙事， 根据理论定位（A/B/C）和叙事结构（并列/串联）生成每个主题的完整分析段落， 引语服务于分析，不堆砌。 当用户需要撰写研究发现章节，或在 ta-research-workflow 中到达"研究发现写作"检查点时触发。 |
将主题分析的主题汇总表转化为论文发现章节。核心原则： 每条引语都必须有研究者声音的解释，引语是证据，不是结论本身。
启动时收集（在 ta-research-workflow 中已有的信息自动复用）：
thematic-analysis 输出，或研究者提供）根据理论定位，明确告知研究者发现章节的写作取向：
A（理论驱动）
B（经验驱动）
C（敏感性概念）
skill 根据主题关系自动判断推荐结构，并提供选项让研究者确认：
主题并列型（推荐条件：各主题相互独立，没有明显的逻辑先后）
主题串联型（推荐条件：主题间有因果链、递进逻辑、或对立张力）
对每个主题，按以下单元依次写作：
说明这个主题捕捉了什么现象或机制，为什么值得单独成为一个主题。
写作要求：
选取最能说明主题含义的代表性引语，每条引语配一段分析性解释。
引语呈现格式：
"受访者原话" （受访者编号/匿名代码，如：访谈A，2023年）
引语后的分析解释（必须有，不可跳过）：
禁止行为：
如果数据中存在同一主题内的分歧、例外或类型差异：
末尾写一句将本主题与下一主题连接的过渡句，说明两者的逻辑关系。
所有主题写完后，进行整体检查：
写作完成后，调用 Write 工具保存：
文件命名：findings.md
保存路径：当前项目目录
告知研究者：
"研究发现章节已保存至
findings.md（[字数]字，共[N]个主题）。 如在 ta-research-workflow 中，请继续下一检查点（讨论写作）。"