Q-Methods 是一个面向学术论文写作的方法章节起草技能，主要用途是帮助作者以清晰、叙事化的风格撰写方法部分，使方法描述能够被广泛的学术读者理解。
主要能力：它提供 references/methods_template.md 作为结构指导（要求动态起草而非逐字照搬），引用 ../references/appendix_template.md 作为方法与结果的共享附录结构，以及 ../references/apa_style_guide.md 用于 APA 格式、数字、记号和公式规范。该技能明确了若干核心原则：使用叙事性散文，不使用项目符号、破折号或独立的引导段；段落长度以 3 至 12 句为宜，表格前的引言应合并到表后叙述中；使用概念性语言，避免实现层面的术语，例如写“Interview responses were organized by dimension”而不是“We filtered the DataFrame”；按逻辑工作流阶段组织内容，即数据收集、预处理、分析、验证；所有公式和运算符密集的表达式在正文与表格单元格中均需用行内代码反引号包裹；严格区分方法与结果，只描述做了什么和如何做，不报告发现了什么。
章节架构方面，该技能描述了各部分为何出现在特定位置以及如何衔接。数据收集与预处理部分开篇应交代研究范围，包括样本量、日期范围、按关键变量的分解，并以概念方式描述预处理，使读者理解对数据做了什么及其原因而无需查看代码或配置，技术参数归入附录，正文解释选择理由，并以过渡句引出分析方法。数据分析部分先给出流程概览，再逐一展开组件，每个方法选择都应在概念上论证其与研究问题的契合度，技术细节通过附录引用。验证部分将人工验证描述为学术活动而非机械程序，说明抽样依据、编码协议以及验证旨在确认什么，若可靠性指标待定则留下明确标记的占位符。
附录策略上，正文呈现目标读者可理解的分析逻辑，附录提供可复现性所需的细节。一般指导原则是：理解分析逻辑所必需的参数（样本量、关键阈值、模型名称）放入正文；复现分析但不影响理解论证的内容（完整配置表、系统提示、编码评分标准、预处理规格）放入附录。附录应在首次相关处交叉引用，例如“Detailed parameters are provided in Appendix A.”。待补充内容使用占位符。技能还提示用户需根据自身研究细化“标准参数与细节参数”的边界，因为这一边界依赖具体情境。
工作流程为五步：第一步收集背景信息，包括样本、日期范围、关键变量和分析方法；第二步按上述结构起草各节，以模板为结构指南而非逐字脚本；第三步区分正文（逻辑）与附录（可复现性细节）；第四步请用户细化标准与细节的边界；第五步依据核心原则进行收紧，确保全文使用概念性语言。
范围包括：样本与语料的描述性概览、预处理流程、分析方法、验证协议。检查清单要求：全文使用概念性语言，正文中不出现库名或代码级细节；每个工作流阶段都有指向附录的技术参数交叉引用；不报告任何分析发现（留给结果部分）；待补充内容有占位符标记；附录结构遵循 ../references/appendix_template.md。