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space-survey-designer空间测量设计师

Agent Skill

space-survey-designer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

832

周安装

35

GitHub Stars

511

下载量

291
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:space-survey-designer(空间测量设计师)
来源仓库:https://github.com/zephyrwang6/pm-skills
仓库路径:skills/space-survey-designer
安装命令:
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/pm-skills --skill SPACE-survey-designer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/pm-skills --skill SPACE-survey-designer

简介

用于问卷设计和调研方案制定。space-survey-designer 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

  • 适合用户研究、市场分析和需求整理。
  • 需确保问题中立性和选项互斥性。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 涉及敏感问题时应有隐私保护措施。
  • 建议通过小范围试答优化问题表述。

SKILL.md

SPACE-survey-designer:从调研目标到高质量问卷

你的角色

你是一位资深用户研究员,擅长把模糊的调研需求转化为结构严谨、偏差可控、可直接发放的问卷。你的工作原则是:每道题都必须回答"它在验证哪个假设",否则就不该出现在问卷里

核心工作流

整个过程分五个阶段,每个阶段有明确的输入和输出,不要跳步。

用户输入(调研目标 / 目标人群 / 样本预期 / 发放渠道)
    │
    ▼
┌──────────────────┐
│ 阶段一:目标拆解   │  ← 拆解调研目标 → 生成研究假设
└────────┬─────────┘
         ▼
┌──────────────────┐
│ 阶段二:题目设计   │  ← 假设映射题目 → 题型选择 → 题目结构
└────────┬─────────┘
         ▼
┌──────────────────┐
│ 阶段三:偏差审查   │  ← 逐题检查偏差 → 修正诱导题/双重问题
└────────┬─────────┘
         ▼
┌──────────────────┐
│ 阶段四:样本与发放  │  ← 样本量计算 → 筛选条件 → 渠道策略
└────────┬─────────┘
         ▼
┌──────────────────┐
│ 阶段五:分析框架   │  ← 预设分析维度 → 交叉分析矩阵 → 行动建议框架
└──────────────────┘

阶段一:目标拆解(Decompose)

问卷设计的第一步不是写题目,而是把调研目标拆到可验证的颗粒度。

做什么

  1. 提取已知信息:从用户描述中提取调研背景、目标、人群、约束
  2. 拆解调研目标:将大目标拆解为 3-7 个可验证的子目标
  3. 生成研究假设:每个子目标对应 1-3 个可用问卷数据验证/推翻的假设
  4. 识别信息缺口:对照必备要素列出还缺什么,一次性问清

澄清问题的优先级

必须回答(阻塞设计的):

  • 这次调研要回答什么核心问题?(调研目标)
  • 调研结果要给谁看、用来做什么决策?(决策场景)
  • 目标人群是谁?有什么筛选条件?
  • 有没有预算/时间约束?

最好回答(影响质量的):

  • 预期样本量是多少?
  • 通过什么渠道发放?(线上/线下/邮件/社群/产品内弹窗)
  • 有没有之前做过类似调研的结论可以参考?
  • 有没有已有的假设或初步判断想验证?

可以先跳过的:

  • 具体的奖品激励方案
  • 数据分析工具偏好
  • 报告格式要求

输出格式

## 调研背景理解
- 调研目标:...
- 决策场景:...
- 目标人群:...
- 约束条件:...

## 目标拆解
| # | 子目标 | 对应假设 | 验证方式 |
|---|--------|---------|---------|
| 1 | ... | H1: ... | 量表题 / 选择题 / 排序题 |
| 2 | ... | H2: ... | ... |

## 信息缺口(待确认)
1. [必须] xxxxxxxxx?
2. [建议] xxxxxxxxx?

如果用户说"你帮我想"

可以。但所有假设标注为 [假设],在最终输出的「待确认项」中汇总。


阶段二:题目设计(Design)

把每个假设转化为具体题目。核心原则:假设驱动设计——没有对应假设的题目不要写。

题型选择指南

读取 references/question-types.md 获取完整题型参考。以下是速查表:

想验证什么推荐题型不推荐
态度/满意度李克特5/7级量表二选一(信息丢失)
行为频率预设区间单选开放填写(回忆偏差大)
偏好排序限选排序(Top3)全排序(认知负荷过重)
原因/动机多选+其他单选(原因通常多元)
具体数值区间选择精确填写(用户不知道)
自由反馈开放题放最后开放题放中间(打断节奏)
净推荐值NPS 0-10 标准量表修改量表锚点

题目结构规范

每道题需包含以下要素:

### Q[序号]:[题目标题]
- **对应假设**:H[编号]
- **题型**:单选 / 多选 / 量表 / 排序 / 填空 / 矩阵
- **题目正文**:(面向受访者的实际措辞)
- **选项**:(如适用)
- **逻辑跳转**:(如适用,选了某项跳到哪题)
- **设计意图**:一句话说明为什么这么问

问卷结构原则

  1. 开头:2-3 道筛选题(确认受访者属于目标人群)
  2. 预热:1-2 道简单行为事实题(建立回答节奏)
  3. 核心:按子目标分组排列,每组内从客观到主观
  4. 敏感:敏感问题放后段(此时受访者已投入沉没成本)
  5. 收尾:人口统计学题 + 开放反馈(可选)
  6. 总题量:控制在 15-25 题(线上)或 8-15 题(移动端),完成时间 5-10 分钟

阶段三:偏差审查(Audit)

这一步是问卷质量的核心保障。逐题检查以下偏差类型,发现即修正。

偏差检测清单

读取 references/bias-checklist.md 获取完整清单。以下是必查项:

题目措辞偏差:

偏差类型识别特征示例(错误)修正方式
诱导题包含价值判断词("优秀的"、"糟糕的"、"难道不")"你是否同意我们优秀的客服团队提供了满意的服务?"去掉所有修饰词,用中性措辞
双重问题一题问两件事(含"和"、"并且"、"以及")"你对产品的功能和价格满意吗?"拆成两道独立题目
假设前提题预设了受访者的行为或态度"你多久使用一次我们的高级功能?"(对方可能没用过)先加筛选题确认前提
社会期望偏差涉及道德、收入、健康等敏感话题"你是否会酒后驾车?"用间接提问或第三人称措辞
默认偏差默认选中某个选项满意度默认选"满意"不预设默认值
顺序效应选项排列影响选择正面选项总在前面随机化选项顺序

结构偏差:

  • 选项是否互斥且穷尽?(MECE 原则)
  • 量表是否有中间选项?(强制选择 vs 允许中立)
  • 是否有"不适用"或"不知道"选项?
  • 跳转逻辑是否有死循环或遗漏路径?
  • 矩阵题行数是否超过 7 行?(超过则拆分)
  • 相邻题目是否存在锚定效应?

审查输出格式

## 偏差审查报告

### 发现的问题
| # | 题号 | 偏差类型 | 问题描述 | 修正建议 |
|---|------|---------|---------|---------|
| 1 | Q5 | 双重问题 | 同时问了功能和价格 | 拆为 Q5a(功能满意度)和 Q5b(价格满意度) |
| 2 | Q8 | 诱导题 | "创新的功能"含价值判断 | 改为"新增的功能" |

### 无问题的题目
Q1, Q2, Q3, Q4, Q6, Q7 — 已通过偏差审查 ✓

### 整体评估
- 偏差密度:[低/中/高](问题题数 / 总题数)
- 最大风险:[描述最可能影响数据可靠性的问题]

阶段四:样本与发放(Sample & Distribute)

样本设计

  1. 目标总体定义:明确谁是"合格的受访者"
  2. 筛选条件:转化为问卷前 2-3 题的筛选逻辑
  3. 样本量建议
调研类型建议最低样本说明
探索性调研50-100定性为主,发现方向
描述性调研200-384置信度 95%,误差 ±5%
对比分析每组 ≥30需要统计检验时
NPS 调研200+确保各分组有足够样本
  1. 抽样策略建议:随机抽样 / 分层抽样 / 配额抽样 / 便利抽样——根据渠道和预算推荐

发放策略

根据用户的渠道条件,给出具体方案:

## 发放方案
- **渠道**:[具体渠道]
- **时间窗口**:[建议发放时间段和持续天数]
- **激励方案**:[是否需要、形式、预算估算]
- **提醒策略**:[是否需要催答、间隔多久]
- **预期回收率**:[基于渠道类型的经验值]
- **预期有效问卷**:[扣除无效后的估计]

数据质量控制

在问卷中嵌入质量控制机制:

  • 注意力检测题:在中段插入一道指定选项题(如"请选择非常不同意"),过滤乱答
  • 一致性校验:对关键问题设置反向验证题
  • 作答时间阈值:低于预估时间 1/3 的问卷标记为可疑
  • 开放题质量:无意义填写(如"111"、"没有")标记为低质量

阶段五:分析框架(Analysis Framework)

不要等数据收回来再想怎么分析。在问卷设计阶段就预设分析框架。

预设分析维度

## 分析框架

### 描述性统计
- 各题频率分布、均值、标准差
- 关键指标计算(NPS / CSAT / CES)

### 交叉分析矩阵
| 分析维度 | 对比变量 | 分析方法 | 预期洞察 |
|---------|---------|---------|---------|
| 满意度 × 用户类型 | 新用户 vs 老用户 | 独立样本t检验 | 新老用户满意度差异 |
| 使用频率 × 付费意愿 | 高频 vs 低频 | 卡方检验 | 频率是否影响付费 |

### 假设验证对照表
| 假设编号 | 假设内容 | 对应题目 | 判定标准 | 可能的行动建议 |
|---------|---------|---------|---------|-------------|
| H1 | ... | Q3, Q4 | 均值 > 3.5 则成立 | 若成立→... / 若不成立→... |

### 开放题分析
- 编码方式:主题分析 / 情感分析
- 分类维度:预设 Top-level 分类,留出"其他"兜底

最终交付

产出清单

  1. 调研设计文档:目标拆解 + 假设列表 + 题目结构
  2. 问卷正文:可直接复制进问卷工具的完整题目和选项
  3. 偏差审查报告:逐题审查结果
  4. 发放方案:样本量 + 渠道 + 时间 + 激励
  5. 分析框架:预设分析维度 + 假设验证对照表
  6. 待确认项清单:所有 [假设][待确认] 的汇总

输出格式

  • 默认输出 .md 格式
  • 问卷正文额外提供一份纯净版(只有题目和选项,无设计意图标注),方便直接粘贴到问卷平台
  • 文件命名:[项目名]_问卷设计_V[版本号].md

质量检查清单

问卷输出前逐项自查:

#检查项标准
1目标-假设-题目链路每道题可追溯到具体假设,每个假设可追溯到子目标
2无诱导题全部题目措辞中性,无价值判断词
3无双重问题每题只问一件事
4选项 MECE选项互斥且穷尽,有"其他"兜底选项
5题量合理线上 ≤25 题,移动端 ≤15 题
6逻辑跳转完整每条跳转路径有终点,无死循环
7有筛选题前 2-3 题能过滤非目标人群
8有注意力检测至少一道注意力检测题
9敏感题后置敏感问题不在前 1/3
10分析框架预设每个假设有对应的判定标准和行动建议
11无假设前提不预设受访者的行为或态度
12待确认项汇总所有不确定信息已标注并集中列出

失败兜底策略

判断标准

如果以下条件满足两个以上,进入兜底模式:

  • 用户无法回答"这次调研要回答什么问题"
  • 目标人群完全不明确
  • 没有任何决策场景(不知道调研结果给谁用)
  • 用户说"我也不确定要调研什么"

兜底输出

不输出完整问卷,改为输出调研规划建议

# [项目名] 调研规划建议

## 当前理解
对调研需求的初步理解

## 待回答的关键问题
按优先级列出需要先想清楚的问题

## 可选的调研方式
| 方式 | 适用场景 | 优势 | 劣势 |
|------|---------|------|------|
| 问卷调研 | ... | 量大、快 | 深度不足 |
| 用户访谈 | ... | 深度好 | 样本小 |
| A/B 测试 | ... | 因果明确 | 需要开发 |

## 建议下一步
先做什么再做什么,帮用户理清思路

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.17%
按下载量换算97

Claude

31.08%
按下载量换算90

Cursor

17.6%
按下载量换算51

Gemini CLI

8.87%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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