Map disagreement structure by …
Map disagreement structure by collecting judgments, clustering opinions,
disagreement-mapping能帮你做什么
不说虚话——S8465 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S8465 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
disagreement-mapping · 实跑样例
任务：我收集了20位评审专家对5篇医学论文选题的打分和意见，请帮我做分歧映射分析，聚类出他们在创新性和可行性上的主要分歧点。
# 评审专家分歧映射分析方案
一、数据准备阶段
- 结构化录入：将20位专家对5篇选题的评分整理为矩阵（专家×选题×维度：创新性/可行性），意见文本单独编码
- 标准化处理：检查各专家评分尺度差异（如有人习惯打高分），建议做Z分数标准化，避免评分习惯掩盖真实分歧
二、分歧识别方法
1. 量化层面
- 计算每个选题在各维度上的评分极差、标准差、变异系数
- 识别双峰分布：若创新性得分呈明显两极（如一部分打高分、一部分打低分），说明存在实质性立场分歧而非随机波动
2. 质性层面
- 对专家文字意见做主题编码，提取反对理由和赞成理由
- 交叉比对：同一选题上“高分专家”与“低分专家”的论据差异
三、典型分歧聚类框架（常见模式）
- 观点簇A：创新性认可但可行性存疑（如样本量、伦理、技术门槛问题）
- 观点簇B：可行性高但创新性不足（认为选题是增量式研究）
- 观点簇C：双高支持者/双低反对者
- 学科背景维度：可尝试按专家所属亚专业、研究方法偏好（基础vs临床）交叉分析，看分歧是否由学科视角差异驱动
四、结果呈现建议
- 分歧矩阵热力图：选题×专家的评分可视化，快速定位高分歧单元格
- 立场光谱图：横轴创新性、纵轴可行性，标注每位专家落点
- 分歧叙事表：每项分歧归纳为“分歧点—正方论据—反方论据—涉及选题”
五、输出与应用
- 为每个选题生成“分歧档案”，标注核心争议与达成共识的维度
- 将分歧归因分为三类：信息不对称型（可通过补充资料解决）、价值判断型（需讨论会协商）、标准差异型（需统一评审细则）
如需，我可以协助你建立具体的编码表格模板或评分矩阵结构。
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S8465 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
disagreement-mapping怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S8465」；交代任务背景与要求，disagreement-mapping即刻开工。
disagreement-mapping多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代