Skills 管理
把你的方法和经验沉淀成 Skills ，教一次，长期复用。
在问卷派中，从你提出需求到问卷生成、数据分析、样本投放等一系列操作，都由官方 Skills 指导 AI 完成。 除了官方 Skills，你还可以安装属于你自己的 Skills。
问卷派 Skills 管理 将为这些 Skills 提供一个统一的开关与扩展入口。
打开 Skills 管理
- 在「问卷派网页版」，在右侧导航找到「我的」-「Skills 管理」。
- 进入「问卷派网页版」，在用户头像菜单 → 「Skills 管理」；
- 或在对话输入框
/命令面板的最上方点击「Skills 管理」也可以直达。
你能在这里做什么
1. 查看所有的 Skills 列表
官方 Skill：内置的官方技能，由问卷派维护。不同 Skill 对应不同专业能力，例如：
- 问卷创建 — 提供问卷生成，问卷标题、描述修改，题目增加、删除、修改、顺序调整、题目修复，DOM内容定制，以及问卷题目结构校验；
- 数据分析 — 产出可读性强的可视化数据分析；
- 文档生成 — 将数据分析结果导出为专业文档；
- 还包括「问卷逻辑」「自定义题型」「文本分析」「问卷数据获取」等。
自定义 Skill：你通过上传和搭建安装的 Skill。
支持顶部搜索，会同时匹配技能名（包括中英文显示名）和描述。
2. 启用 / 禁用 Skill
每一项右侧的开关可独立开/关。 开关结果会反映到「全部」列表和详情弹窗里。
关闭一个官方 Skill 之后，AI 对话不会再调用它；你可以把暂时不需要的技能折叠起来，让模型行为更聚焦。
3. 查看技能详情与文件结构
点击列表里的任意一项，会进入技能详情：
- 顶部展示名称、描述、更新时间；
- 左侧是技能的文件树（可展开多级目录）；
- 右侧是当前选中文件的代码预览（带 GitHub 浅色主题语法高亮）。
这让你在启用一个技能之前，可以先看清它到底是怎么工作的。
4. 上传 / 删除自定义 Skill
「我的」Tab 提供「新增技能」入口，支持：
- 选择文件上传；
- 直接把文件拖入弹窗内的拖拽区域。
上传后的技能会自动出现在「我的」列表中，可以像官方 Skill 一样启用、停用、查看文件结构。 自定义 Skill 还可以删除。
和「/ 快捷功能面板」的联动
对话输入框的 / 命令快捷功能面板里，只会列出已启用的 Skill。
当你新增、启用或停用某个 Skill 后，/ 面板会自动刷新列表。
这意味着：要让某项技能在对话里能被快速调用，先在 Skills 管理里把它启用即可。
适合谁
- 想要精准把控 AI 行为、只保留团队真正用到的几项技能；
- 有自定义研究模板或行业知识想交给 AI 使用；
重点官方 Skill
下面两项是研究流程中最常被启用的官方 Skill，简要介绍如下；它们都在「官方」Tab 里，可独立开关。
专业问卷设计（survey-design）
把研究需求按公认问卷方法论翻译成结构合理的问卷。综合以下框架：
- TSE 总调查误差 — 从覆盖 / 抽样 / 无回答 / 测量四类误差控制偏差；
- 构念操作化 — 把抽象概念拆成可观测指标，再映射到具体题目；
- Tourangeau 认知四阶段 — 按「理解→检索→判断→回答」评估每题的认知负担；
- Dillman 题序漏斗 — 由一般到具体、由易到难组织题序，提高完成率；
- 市场研究模块结构 — 自然划分研究目标说明 / 筛选与配额 / 核心研究 / 人口统计。
它会主动联动「理思路」：先厘清研究问题与关键假设，再按框架映射到题目，避免题目跑偏。
调用方式：/ 命令面板选「专业问卷设计」，或直接说「请按专业问卷设计的方法帮我设计这份问卷」。
数据清洗（data-cleaning）
在数据进入分析前先做一轮质量审计，识别下面这些典型问题：
- 画像矛盾 — 人口学 / 身份特征前后自相矛盾（如自称学生但年收入异常）；
- 跳题与逻辑异常 — 触发跳题的题目仍被回答，或应跳过的题反而有答案；
- 敷衍 / 直线作答 — 量表整列同分、文本题无意义内容、填答时长异常短；
- 多次提交 / 重复填答 — 同一来源同一时间窗的高度相似答卷。
输出不是单一可信度评分，而是逐条列出问题答卷与原因，并转化为可执行动作：标记为无效、打「需复核」标签、生成清洗报告留底。清洗结果会同步到数据与洞察，分析侧自动使用清洗后样本。
调用方式：/ 命令面板选「数据清洗」，或在数据相关对话中说「帮我清洗一下这份回收数据」。
这两项与其他 Skill 的边界：专业问卷设计 让上游问卷更扎实，数据清洗 让下游分析更可信；中间的「能用的答卷怎么解读」由「数据分析」「文本分析」等 Skill 完成。