AI 原生工作空间，服务于 定性数据
以严谨的定性分析为内核 （而不是浅薄或飘忽不定的 AI）
Skimle 会自动收集、编码并归类任意定性数据，可横跨数百份文档，其成熟流程凝练自四十多年的学术与商业定性分析经验。
适合协作与集成的灵活工作空间 （不被单一流程绑死）
上传音频、转写稿、文档、开放式文本，或 Skimle Ask 的 AI 访谈。转写、匿名化、汇合多种来源，用混合方法可视化规律，与人和 AI 共享，导出报告……
完整的双向透明与掌控 （不是黑箱）
每一条编码、类别和摘要都可编辑，并可追溯到原文。Skimle 会以机器方式核验每一条引语百分之百逐字一致，让您能够信任并为每一条结论辩护。
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Skimle 的端到端工作流程
上传与收集数据
上传转写稿、音频及其他文档，或用 Skimle Ask 的 AI 访谈收集数据。一切都安全存储在欧盟境内。
融入您的工作流程
Skimle 的结构化数据可导出为 Word、PowerPoint、Excel、REFI-QDA 等格式，也可通过 MCP 连接与 AI 工具集成。
Skimle Ask
过去，研究者常常要在定量研究的规模与定性研究的洞见深度之间二选一。Skimle Ask 改变了这道选择题：您可以设置我们的 AI 访谈助手大规模开展访谈，再分析这些回答，发现正在浮现的主题。
只需描述您的研究目标，我们的 AI 就会拟好访谈提纲交由您定稿。分享访谈链接，受访者便可在自己方便的时间与 Skimle Ask 直观而聪明的 AI 访谈者交流。借助 Skimle 精细的 AI 分析，即刻发现洞见与主题。
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Skimle 能为您带来什么
以严谨的定性分析为内核
Skimle 会自动收集、编码并归类访谈转写稿、问卷回答、报告及其他定性数据，可横跨数百份文档。整个流程沿用成熟的定性数据分析方法，从主题分析到归纳式与演绎式编码，凝练自四十多年的学术与商业研究经验。您得到的是可规模化、系统且经得起推敲的编码，而不是一份浅薄的 AI 摘要。
适合协作与集成的灵活工作空间
从您的数据所在之处开始：音频和视频、转写稿、文档、开放式回答，或由 AI 主持的 Skimle Ask 访谈。就地转写与匿名化，在同一个项目中汇合多种来源，并借助混合方法工具与元数据切分探索规律。在共享工作空间中与同事及 AI 智能体协作，再导出为 Word、PowerPoint、Excel，或供 NVivo 和 MAXQDA 使用的 REFI-QDA。
完整的双向透明与掌控
每一条编码、类别和摘要都可编辑，并可一路追溯到原文；每一条引语都经机器核验，确保百分之百逐字一致。结论因此可审计、可辩护，您的分析保持反思性，掌控权在您手中，而不是交给一个黑箱。框架由您设定，AI 负责完成系统性的第一遍。
完整功能列表
上传与收集数据
把不同来源的数据汇合到一起
Skimle 可以分析访谈转写稿、音频、视频、开放式回答、客户通话与聊天记录、文章、书籍、网页、数据室内容、法务调查材料、专利、报告、合同等等……全部集中在一个项目中
1,000 多份文档，100 多种语言
Skimle 支持大规模的定性数据。源文档可以是不同语言，多语种场景因此变得轻松。
一切都安全存储在欧盟境内
Skimle 完全符合 GDPR 与《欧盟人工智能法案》，数据存储于云端。我们提供数据处理协议，也为企业提供单租户云方案。
智能 AI 访谈者：Skimle Ask
与我们的 AI 助手一起撰写访谈提纲，分享链接，让参与者接受我们智能助手的访谈——它知道何时该深入追问，何时该继续推进。再用 Skimle 的核心分析工具分析这些回答。
高质量转写，支持多说话人识别
上传音频或视频文件，即可获得准确的 AI 转写，并自动识别与标注说话人。支持 100 多种语言——转写稿会直接进入 Skimle 的分析流程。
主题的自动化 AI 分析
Skimle 提供不同掌控程度的分析方式。AI 可以根据您的访谈问题、文档标题以及对内容的归纳式分析，给出一套结构建议。Skimle 会自动生成子类别，同时把调整的主动权交给您。
为文档做匿名化处理
Skimle Anonymise 会在您共享或分析转写稿之前完成假名化与去标识化处理。三档合规级别，从基础假名化到 HIPAA 级匿名化——并附带完整的审计报告以备合规之需。
- ✓从 .pdf、.docx、.txt、.rtf、.csv、网页等导入文本
- ✓导入视频和音频，获得支持多说话人的高质量 AI 转写
- ✓支持 100 多种语言，可做多语种分析
- ✓每个项目可处理 1,000 多份文档
- ✓AI 自动生成元数据字段，便于排序、筛选与分析
- ✓AI 生成的元数据：指示 Skimle 为每份文档打标（例如「这是否为一份投诉，是／否」）
- ✓为归纳式分析与主题分析提供自动建议
- ✓对类别以及要提取的信息拥有完全掌控
- ✓大规模数据集后台处理，并通过邮件通知
- ✓与团队一同管理和共享项目
- ✓匿名化转写稿：三档合规级别——轻度假名化、强假名化、HIPAA 级
- ✓AI 可识别六类标识信息：姓名、职务、地点、机构、日期及其他
- ✓跨文件一致：同一个人在所有文档中使用同一个化名
- ✓附带 PDF 审计报告与 Excel 对照表
分析与探索
社会科学方法论——全面加持
系统会分析每一份文档并自动生成类别，进而建立统一的分类体系。整个流程沿用 Braun 与 Clarke 传统中反思性主题分析的严谨路径，只是用数以千计的原子级大模型微调用把它自动化了。
智能体分析：从研究问题到成文的答案
从一个研究问题出发，让 Skimle 构建编码框架、为每一份文档编码，并综合出带有反证与引证的分析性主题。智能体分析把问题变成一份有据可依的书面答案，而不只是一棵类别树。
直观透明的「文档 × 类别」表格
清晰的表格视图，用于查看每份文档（例如一场访谈）中与关键类别（例如风险）相关的洞见。每个主题都配有经核验的原文引语，类别与编码的掌控权完全在您手中。没有黑箱，没有幻觉。
分析的主导权完全在您
设定您自己的分析视角，让 Skimle 为您提取并归类洞见；您也可以手动增删洞见，再用我们强大的界面轻松重组结果。
智能 AI 对话，辅助您的分析
定制的推理模型了解您的元数据与类别，让您可以提问诸如「男性和女性的回答有何不同？」或「这个主题下的分歧点在哪里？」，从而获得更深入的洞见。
可视化：元数据分析与规律识别
Skimle 会自动为每份文档赋予元数据（情感倾向、时间区间等），也支持您创建自己的 AI 生成字段。在可视化中以热力图呈现不同文档类型下的议题分布，并让 Skimle 自动指出哪些元数据变量最能解释数据中的差异——例如不同客户群体或不同时期的回答有何不同。
- ✓逐段分析，确保对每一份文档都有系统而完整的覆盖
- ✓双向透明：从摘要到引语再到源文档，并可反向追溯
- ✓源文档中的高亮标注，清楚显示 AI 如何分析了每一个段落
- ✓类别视图，提供不同抽象层次的摘要
- ✓由用户主导的编辑：接受、修改或否决任何 AI 建议
- ✓随着理解的深入，可随时重命名、合并或拆分类别
- ✓自动赋予元数据（情感倾向、时间区间、自定义字段）
- ✓按人口统计特征、日期、来源类型或自定义元数据筛选与交叉分析
- ✓热力图视图，查看哪些议题出现在哪些文档分组中
- ✓AI 自动识别哪些元数据变量最能解释数据中的差异
- ✓具备推理能力的 AI 对话——可提出跨类别与元数据的问题
- ✓智能体分析：以研究问题驱动编码，产出分析性主题、反证与引证
- ✓支持主题分析、扎根理论、内容分析以及定性市场研究等工作流程
- ✓零幻觉：每一条洞见都关联到经核验的原文引语
融入您的工作流程
可定制的 Word、Excel 与 PowerPoint 报告
把您的洞见即刻转化为重点突出的报告，格式便于沟通与讲述结论。报告模板与用户共同打磨，贴合各自领域的需要。
导出 REFI-QDA 开源文件，供 NVivo、MAXQDA、ATLAS.ti 等使用
您可以把经 AI 编码的文档导出为开源格式，绝大多数 CAQDAS（计算机辅助定性数据分析软件）工具都支持，包括 NVivo、MAXQDA 和 ATLAS.ti。编码、类别摘要与编码手册均会一并导出。
面向智能体的 MCP 接入
让您的 Claude Code、Cowork 或其他智能体工具，具备用 Skimle 分析并结构化定性数据的能力。通过 MCP 服务器可使用完整的上传、编辑与下载能力。
按标准评估文档——即将推出
从描述性分析走向系统化评估。按类别设定评分标准——例如从技术能力、成本结构和风险管理三方面评估投标方案。Skimle 会指出每份文档的优势与不足，并导出结构化的评分矩阵以支持决策。
- ✓Word 报告，含总体摘要、分类别摘要与精选引语
- ✓PowerPoint 报告，含高管摘要以及按主题的深入分析和相关引语
- ✓Excel 导出，含类别、批注与结构化数据
- ✓REFI-QDA 导出，可用于 NVivo、ATLAS.ti、MAXQDA 及其他传统 QDA 工具
- ✓类别视图，分支可展开，便于交互式探索数据
- ✓报告中的每一条内容都能链接回原文引语
- ✓按评分标准评估文档并导出矩阵——即将推出
- ✓通过 API 与 MCP 实现系统集成，支撑自动化流程——即将推出
- ✓企业版：单租户云、独立数据库、管理控制与 SSO
- ✓面向 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等智能体的 MCP 接入，可做定制集成