Phase 1：首批开源技能（5个）
按影响力和可扩展性排序
技能①：gt-assistant（扎根理论助手）P0
开源内容：开放编码/轴心编码/选择编码prompt模板 + Python编码一致性检验脚本 + 示例数据集
技能②：hongloumeng-sna（红楼梦SNA）P0
开源内容：87人关系数据集（JSON/CSV/GML格式）+ NetworkX完整分析代码 + Gephi可视化模板
技能③：qca-template（QCA分析模板）P1
开源内容：R语言QCA分析脚本 + fsQCA参数设置模板 + 因果路径可视化代码
技能④：literature-triangulation（文献三角验证）P1
开源内容：文献编码框架 + Python爬虫脚本（抓取摘要）+ 自动化文献筛选工具
技能⑤：mixed-methods-design（混合方法设计模板）P1
开源内容：质性+量化混合研究设计模板 + 整合分析协议
Phase 2：自动化 CI/CD
设置测试框架，确保开源技能的质量
1. 添加测试工作流 P1
# .github/workflows/test.yml
name: Test
on: [push, pull_request]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: '3.11'
- name: Install dependencies
run: pip install pytest networkx pandas
- name: Run tests
run: pytest tests/
2. 设置 CodeQL 安全扫描
# .github/workflows/security.yml
name: Security
on: [push, pull_request]
jobs:
codeql:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: github/codeql-action/init@v2
with:
languages: python
- uses: github/codeql-action/analyze@v2