把零散的資料轉化為清楚的洞察

您廣泛閱讀、與人交談,並從四面八方蒐集資訊:訪談、報告、電子郵件、會議紀錄、問卷回答。困難的是理解這一切。Skimle 是一個簡單好用的平台,能支援知識工作者各種資料蒐集與分析需求。上傳您的文件、描述您要找什麼,Skimle 就會以任何語言、任何規模完成分析。

Skimle 由兩位知識工作者打造,是他們一直希望擁有的工具:在麥肯錫公司擁有 20 年經驗的 Olli,以及擁有 20 年學術研究經驗的 Henri。認識團隊 →

Skimle 是文字界的 Excel

Skimle 幾小時就能完成過去需要數週的工作。它能將訪談逐字稿、報告、顧客回饋或任何其他文字,轉化為結構化、站得住腳的分析。上傳文件後,Skimle 會建立連結到逐字引文的類別階層,讓您探索並編輯分析,而不是從一張白紙開始。

  • 輕鬆掌握大量資料
  • 快三倍:跳過繁瑣的人工作業,直接取得洞察
  • 不受特定領域或工作流程限制的靈活工具
  • 嚴謹、完全透明的分析,沒有幻覺
  • 資料安全存放在歐盟,完全符合 GDPR

綜整來自不同來源的文件

專業人士從各處累積逐字稿、報告、電子郵件與會議紀錄,但依序閱讀要花上好幾天,人工找模式也容易讓最大聲的意見勝出,而不是最常見的訊號。Skimle 會系統化地閱讀每份文件、找出反覆出現的主題,並在數小時而非數週內,提供連結到逐字引文的結構化知識庫。

運作方式

  • 1. 上傳文件

    拖曳 PDF、Word 檔、純文字、CSV 匯出檔或音訊檔。可自由混用各種格式與來源。

  • 2. 描述您想理解什麼

    用日常語言告訴 Skimle 您要找什麼。不需要類別系統,也不需要方法論知識。

  • 3. 依類別探索資料

    Skimle 會閱讀每份文件,建立多層次的主題階層,每個主題都有摘要,並連結回逐字引文。

  • 4. 發現模式

    了解主題如何因來源文件、性別、產業或任何其他元資料變數而有所不同。

  • 5. 匯出報告

    以 Word、Excel 或 PowerPoint 產出結構化報告,可直接與同事分享或向利害關係人簡報。

以 AI 輔助訪談大規模蒐集意見

過去要大規模蒐集回饋,意味著花上數週安排、進行與轉錄訪談,這個流程對大多數專業人士而言太慢也太貴,難以做到夠廣的規模。有了 Skimle Ask,您可以跳過大型研究專案:建立附有聰明追問的 AI 輔助訪談、分享連結,讓受訪者在手機或電腦上以語音或文字作答。Skimle 接著會自動分析每一份回答,讓您以問卷的規模得到質性的深度。

運作方式

  • 1. 設計訪談

    讓 AI 起草訪談大綱,再由您定稿。Skimle Ask 會以大綱為基礎進行自然的對話,在重要之處深入追問。

  • 2. 分享連結

    透過電子郵件、Slack 傳送訪談連結,或輕鬆嵌入網頁。受訪者可依自己的時間完成,不需要協調時段。

  • 3. 由 AI 進行對話

    每位受訪者都會有個人化的對話。AI 會提出追問、從容處理離題的內容,並讓訪談保持在正軌上。

  • 4. 以 Skimle 分析回答

    隨著回答陸續進來,Skimle 會將其整理成主題。等到截止日,分析早已完成。

  • 5. 呈現發現

    匯出綜整報告,附代表性引文與主題細分,可直接用於簡報或文件。

透過 MCP 與 AI 代理對話連接

資料在 Skimle 中結構化之後,您就能直接從慣用的 AI 工具中運用。使用應用程式內的 AI 代理對話提問、合併類別、探索模式,不必離開 Skimle。或透過 Skimle 的 MCP 端點連接 Claude、Cursor、Windsurf 或任何其他相容 MCP 的工具,從您自己的環境取得同樣的結構化存取。

運作方式

  • 1. 先分析您的文件

    照常上傳並執行分析。AI 代理的能力來自 Skimle 已建立的結構化資料:洞察、類別、備忘錄與元資料。

  • 2. 在應用程式內開啟 AI 代理對話

    按一下專案中的「聊天」分頁。提出問題、比較不同受訪者群體的主題,或請 AI 代理重新整理類別,全程不必離開 Skimle。

  • 3. 或透過 MCP 連接

    將 https://skimle.com/api/mcp 加入 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf。以 OAuth 或 API 金鑰驗證身分,專案資料就能立即在您的工具中使用。

  • 4. 查詢、重新整理並寫回

    使用 13 個讀取工具探索資料,並用 5 個寫入工具更新類別、建立筆記或為洞察加上標籤,一切都能追溯到來源引文。

  • 5. 所有方案皆可使用

    每個 Skimle 訂閱都包含 MCP 與 AI 代理對話。積分共用,不需要另外的方案或加購。

常見問題

使用 Skimle 需要研究背景嗎?
不需要。Skimle 的設計讓任何處理質性資訊的人都能使用:顧問、策略人員、人資專業人士、政策分析師、記者等等。您用日常語言描述要找什麼,分析交給 Skimle。方法已內建,不需要懂專業術語。
可以匯入哪些類型的文件?
Skimle 接受 PDF、Word(.docx)、RTF、純文字與 CSV 檔案,以及會自動轉錄的音訊與影片錄音。同一個專案中可自由混用格式:將訪談逐字稿與策略文件、電子郵件或問卷匯出檔一起上傳,Skimle 會一併分析。
多久能得到結果?
一般 10 到 20 份文件的專案通常幾分鐘內就能處理完畢。數百份文件的較大資料集可能需要一小時。您只要上傳、開始分析,再回來查看結構化的主題檢視,不必一直守著。
我可以用 Skimle Ask 向同事或客戶蒐集回饋嗎?
可以。Skimle Ask 讓您建立由 AI 驅動的訪談,代表您與受訪者對話。您撰寫問題、分享連結,其餘交給 Skimle,包括追問與自動分析回答。適用於內部回饋、顧客研究,以及介於兩者之間的各種情境。
Skimle 如何處理不同語言的文件?
Skimle 支援 100 多種語言,並直接分析,不需要先翻譯。在同一個專案中上傳不同語言的文件,Skimle 會為所有文件產出統一的主題結構,讓真正可比較的跨國研究變得簡單。
我的資料會保密嗎?
會。所有資料都依 GDPR 存放在歐盟境內的伺服器上。您的文件絕不會用於訓練 AI 模型。Skimle 為有需要的組織提供資料處理協議,對資料主權要求更嚴格的組織也可選擇單一租戶部署。
Skimle 的價格是多少?
Skimle 提供含 200 積分的免費試用,大約足以處理 200 到 300 頁文件,無需信用卡。個人付費方案年繳每月 20 歐元起(月繳每月 25 歐元)。想共享專案與積分池的團隊,可選擇團隊與組織方案。

由專業人士打造,服務專業人士

Skimle 擁有超過 1,500 名滿意的使用者,遍及 50 多所大學、政府機關、代理商和企業。所有資料均儲存於歐盟境內,處理方式請參閱我們嚴格的 GDPR 政策 與 服務條款.

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