Agent Skillsmohitagw15856/pm-claude-skills › user-research-synthesis

user-research-synthesis

GitHub

分析并综合用户研究数据(如访谈、问卷),将其转化为结构化的可执行洞察。涵盖主题识别、痛点分析、功能需求优先级排序及工作流洞察,支持Brain集成以更新假设和用户知识。

i18n/es/skills/user-research-synthesis/SKILL.md mohitagw15856/pm-claude-skills

Trigger Scenarios

提供用户研究数据并要求分析 需要总结访谈或调查结果 请求生成结构化用户洞察报告

Install

npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill user-research-synthesis -g -y
More Options

Non-standard path

npx skills add https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/user-research-synthesis -g -y

Use without installing

npx skills use mohitagw15856/pm-claude-skills@user-research-synthesis

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill user-research-synthesis -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "name": "user-research-synthesis",
    "description": "Analiza y sintetiza hallazgos de investigación de usuarios en insights estructurados y accionables. Úsalo cuando te proporcionen datos de investigación de usuarios, transcripciones de entrevistas, resultados de encuestas o feedback de usuarios que necesiten ser analizados y resumidos. Produce una síntesis temática con datos de prevalencia, citas de apoyo, análisis de puntos de dolor, priorización de solicitudes de funcionalidades y próximos pasos recomendados. Para transcripciones de entrevistas específicamente, usa `user-interview-synthesis` en su lugar."
}

Habilidad de Síntesis de Investigación de Usuarios

Esta habilidad ayuda a analizar datos de investigación de usuarios y transformarlos en insights accionables siguiendo una metodología estructurada.

Entradas Requeridas

Solicita al usuario estos elementos si no se proporcionan:

  • Datos de investigación (transcripciones, notas, resultados de encuestas o puntos de resumen)
  • Método de investigación (entrevistas, encuestas, pruebas de usabilidad, etc.)
  • Número de participantes y sus perfiles (rol, contexto)
  • Preguntas de investigación que el estudio buscaba responder

Lee desde / Escribe en el Brain

Si existe un professional-brain (brain/), úsalo antes de preguntar:

  • Lee primero: abre hypotheses/ (qué suposiciones esta investigación puede validar o invalidar) y context.md (quiénes son los usuarios).
  • Escribe después: actualiza el estado de cada hipótesis que hayas tocado, añade insights duraderos a knowledge/users.md, y mantén las notas brutas en source/. Etiqueta las afirmaciones derivadas de entrevistas como [interview] — nunca las conviertas en [data].

Marco de Síntesis

1. Resumen de Recopilación de Datos

  • Tipo de Investigación: Entrevistas, encuestas, pruebas de usabilidad, etc.
  • Perfil de Participantes: Demografía, segmentos, tamaño de muestra
  • Preguntas de Investigación: Qué buscábamos aprender
  • Metodología: Cómo se recopilaron los datos

2. Identificación de Temas Clave

Organiza hallazgos en temas usando esta estructura:

Nombre del Tema

  • Descripción: Qué representa este tema
  • Prevalencia: Cuántos participantes lo mencionaron (p. ej., "8 de 12 participantes")
  • Citas de Apoyo: 2-3 citas representativas
  • Implicación: Qué significa esto para nuestro producto

Apunta a 4-8 temas mayores por esfuerzo de investigación.

3. Análisis de Puntos de Dolor

Para cada punto de dolor identificado:

  • Punto de Dolor: Descripción clara
  • Severidad: Alta/Media/Baja (basada en impacto y frecuencia)
  • Solución Actual: Cómo los usuarios lo manejan hoy
  • Evidencia: Ejemplos específicos de la investigación

4. Solicitudes de Funcionalidades

Categoriza solicitudes:

  • Imprescindible: Necesidades críticas que bloquean el éxito del usuario
  • Alto Valor: Mejoraría significativamente la experiencia
  • Agradable Tener: Mejoras incrementales

Para cada solicitud:

  • Solicitud: Qué pidieron los usuarios
  • Frecuencia: Con qué frecuencia surgió
  • Cita del Usuario: Ejemplo representativo
  • Necesidad Subyacente: Por qué la quieren (profundiza más allá de la solicitud superficial)

5. Insights de Flujos de Trabajo del Usuario

Documenta flujos de trabajo reales observados:

  • Estado Actual: Cómo los usuarios realizan tareas hoy
  • Puntos de Dolor: Dónde luchan
  • Estado Ideal: Qué desearían poder hacer
  • Oportunidades: Dónde podemos añadir valor

6. Insights de Segmentación

Si la investigación revela segmentos de usuario distintos:

  • Nombre del Segmento: Etiqueta descriptiva
  • Características: Qué define este segmento
  • Necesidades Únicas: Cómo sus necesidades difieren
  • Tamaño/Importancia: Peso relativo para la priorización

7. Insights Competitivos

Si los usuarios mencionaron competidores o alternativas:

  • Competidor/Alternativa: Qué usan
  • Por Qué lo Usan: Qué hace bien
  • Brechas: Qué no hace
  • Barreras de Cambio: Por qué no cambian completamente

8. Recomendaciones

Recomendaciones priorizadas basadas en insights:

Alta Prioridad

  • Recomendación con evidencia de apoyo
  • Impacto esperado

Prioridad Media

  • Recomendación con evidencia de apoyo
  • Impacto esperado

Baja Prioridad / Consideración Futura

  • Recomendación con evidencia de apoyo
  • Impacto esperado

9. Preguntas Abiertas

Brechas de investigación identificadas:

  • Qué aún necesitamos entender
  • Investigación de seguimiento sugerida
  • Incertidumbres que requieren validación

Directrices de Análisis

Al sintetizar entrevistas:

  • Busca patrones entre múltiples participantes
  • Ten en cuenta tanto qué dicen los usuarios COMO qué hacen
  • Presta atención a reacciones emocionales
  • Identifica trabajos-a-realizar, no solo solicitudes de funcionalidades

Al analizar citas:

  • Usa citas textuales entre "comillas"
  • Atribuye citas: [ID del Participante, Rol, Contexto]
  • Selecciona citas que ilustren patrones, no excepciones
  • Incluye feedback tanto positivo como negativo

Al identificar temas:

  • Usa nombres descriptivos, no etiquetas genéricas
  • Proporciona evidencia para cada tema
  • Cuantifica cuando sea posible ("7 de 10 usuarios...")
  • Conecta temas con objetivos empresariales

Verificaciones de Calidad

  • Los temas identifican patrones entre múltiples participantes, no respuestas individuales
  • Los insights se conectan con decisiones de producto específicas, no solo observaciones
  • Cada afirmación incluye evidencia de apoyo (citas, conteos o ejemplos)
  • Las observaciones e interpretaciones se separan claramente
  • Los hallazgos se priorizan por impacto, no solo se enumeran

Anti-Patrones

  • No enumeres cada comentario individual — la síntesis debe identificar patrones entre participantes
  • No hagas saltos interpretativos sin evidencia de apoyo de los datos
  • No te enfoque en solicitudes de funcionalidades antes de entender el problema subyacente — siempre identifica primero el trabajo-a-realizar
  • No ignores datos contradictorios — los hallazgos conflictivos deben señalarse y anotarse
  • No presentes resultados sin cuantificar la prevalencia — indica cuántos participantes sostuvieron cada punto de vista

Ejemplo de Tema

**Tema: Sobrecarga de Información Durante la Incorporación**

**Descripción**: Los usuarios expresaron consistentemente sentirse abrumados por la cantidad de información presentada durante la configuración inicial, lo que llevó a una incorporación incompleta y a retrasar el tiempo para valor.

**Prevalencia**: 9 de 12 participantes mencionaron este problema sin ser preguntados

**Citas de Apoyo**:
- "Solo quería empezar, pero sentía que necesitaba leer un manual primero" [P3, Gerente de Marketing]
- "Para la tercera pantalla de instrucciones, empecé a hacer clic en 'Siguiente' sin leer" [P7, Representante de Ventas]
- "Desearía que hubiera una opción de 'inicio rápido' para personas como yo que solo quieren probarlo" [P11, Diseñador de Producto]

**Implicación**: Nuestro flujo de incorporación actual prioriza la integridad sobre el engagement. Deberíamos considerar un enfoque de divulgación progresiva donde los usuarios puedan comenzar a usar el producto rápidamente y aprendan funciones avanzadas contextualmente.

**Acción Recomendada**:
- Diseña una ruta de "Inicio Rápido" que lleve a los usuarios al primer valor en <3 minutos
- Mueve la configuración avanzada a ayuda contextual dentro de la app
- Prueba con 5-10 nuevos usuarios antes del lanzamiento completo
- Impacto esperado: mejora de tasa de activación de +20-30%

Estructura de Salida de Plantilla

Al sintetizar investigación, usa esta estructura:

# Síntesis de Investigación de Usuarios: [Tema de Investigación]

## Resumen de Investigación
- **Fecha**: [Rango de fechas]
- **Metodología**: [Entrevista/Encuesta/Pruebas]
- **Participantes**: [Número] [Tipos de usuarios]
- **Preguntas de Investigación**: 
  1. [Pregunta 1]
  2. [Pregunta 2]
  3. [Pregunta 3]

## Resumen Ejecutivo
[Resumen en 2-3 oraciones de los hallazgos clave e implicaciones]

## Temas Clave

### Tema 1: [Nombre del Tema]
[Documentación completa del tema como se muestra en el ejemplo anterior]

### Tema 2: [Nombre del Tema]
[Documentación completa del tema]

[Continúa con 4-8 temas]

## Resumen de Puntos de Dolor

| Punto de Dolor | Severidad | Frecuencia | Solución Actual |
|---|---|---|---|
| [Dolor 1] | Alta | 10/12 usuarios | [Cómo lo manejan] |
| [Dolor 2] | Media | 7/12 usuarios | [Cómo lo manejan] |

## Solicitudes de Funcionalidades

### Imprescindible
1. **[Solicitud]** - Mencionada por [X] participantes
   - Cita: "[Cita representativa]"
   - Necesidad subyacente: [Por qué la quieren]

### Alto Valor
[Estructura similar]

### Agradable Tener
[Estructura similar]

## Recomendaciones

### Alta Prioridad (0-3 meses)
1. **[Recomendación]**
   - Evidencia de apoyo: [Datos de investigación]
   - Impacto esperado: [Qué mejorará]
   - Estimación de esfuerzo: [Dimensionamiento aproximado]

### Prioridad Media (3-6 meses)
[Estructura similar]

### Consideración Futura (6+ meses)
[Estructura similar]

## Preguntas Abiertas
1. [Pregunta que requiere más investigación]
2. [Incertidumbre a validar]
3. [Estudio de seguimiento necesario]

## Apéndice
- Guía de entrevista utilizada
- Datos completos de participantes
- Notas brutas/transcripciones (enlace)

Version History

  • a38bc30 Current 2026-07-05 11:09

Same Skill Collection

exports/openclaw/360-feedback-template/SKILL.md
exports/openclaw/401k-plan-decoder/SKILL.md
exports/openclaw/ab-test-planner/SKILL.md
exports/openclaw/ab-test-readout/SKILL.md
exports/openclaw/accessibility-audit/SKILL.md
exports/openclaw/account-plan/SKILL.md
exports/openclaw/acquirer-red-team/SKILL.md
exports/openclaw/ad-copy/SKILL.md
exports/openclaw/aeo-optimizer/SKILL.md
exports/openclaw/agenda-or-cancel/SKILL.md
exports/openclaw/agent-design-review/SKILL.md
exports/openclaw/agent-observability-spec/SKILL.md
exports/openclaw/agent-spec/SKILL.md
exports/openclaw/ai-ethics-review/SKILL.md
exports/openclaw/ai-eval-plan/SKILL.md
exports/openclaw/ai-feature-prd/SKILL.md
exports/openclaw/ai-product-canvas/SKILL.md
exports/openclaw/air-quality/SKILL.md
exports/openclaw/altitude-shifter/SKILL.md
exports/openclaw/ambiguity-resolver/SKILL.md
exports/openclaw/analyst-relations-brief/SKILL.md
exports/openclaw/announcement-card/SKILL.md
exports/openclaw/api-docs-writer/SKILL.md
exports/openclaw/api-test-plan/SKILL.md
exports/openclaw/api-versioning-strategy/SKILL.md
exports/openclaw/apology-letter/SKILL.md
exports/openclaw/architecture-decision-record/SKILL.md
exports/openclaw/architecture-diagram/SKILL.md
exports/openclaw/archive-strategy/SKILL.md
exports/openclaw/assumption-bounty/SKILL.md
exports/openclaw/assumption-mapper/SKILL.md
exports/openclaw/async-update-format/SKILL.md
exports/openclaw/auto-repair-estimate-decoder/SKILL.md
exports/openclaw/autopilot-charter/SKILL.md
exports/openclaw/benefits-decoder/SKILL.md
exports/openclaw/bid-tender-review/SKILL.md
exports/openclaw/board-deck-narrative/SKILL.md
exports/openclaw/board-minutes/SKILL.md
exports/openclaw/board-pre-read/SKILL.md
exports/openclaw/bom-cost-review/SKILL.md
exports/openclaw/bookkeeping-categorization/SKILL.md
exports/openclaw/boolean-search-builder/SKILL.md
exports/openclaw/brag-doc/SKILL.md
exports/openclaw/brainstorming/SKILL.md
exports/openclaw/brief-builder/SKILL.md
exports/openclaw/briefing-note/SKILL.md
exports/openclaw/budget-builder/SKILL.md
exports/openclaw/budget-variance-analysis/SKILL.md
exports/openclaw/bug-diagnosis/SKILL.md
exports/openclaw/bug-report/SKILL.md

Metadata

Files
0
Version
471c606
Hash
046a9817
Indexed
2026-07-05 11:09

- 위키
Copyright © 2011-2026 iteam. Current version is 2.155.2. UTC+08:00, 2026-07-30 19:23
浙ICP备14020137号-1 $방문자$