将访谈、问卷与反馈整理为结构化洞察和产品建议
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请帮我安装 askskill 上的 "synthesize-research" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/anthropics/knowledge-work-plugins/main/product-management/skills/synthesize-research/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/synthesize-research/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
我有12份用户访谈记录,请帮我提炼主要主题、代表性观点、出现频率,并按用户影响和业务影响排序,最后给出3条产品改进建议。
一份结构化访谈总结,包含主题归类、频率统计、优先级排序和产品建议。
以下是用户问卷中的开放题回答,请按正面反馈、痛点、功能需求进行分类,总结高频问题,并指出最值得优先处理的事项。
一份按反馈类型分类的问卷洞察总结,并附带高优先级问题清单。
我会提供最近一个月的客服工单内容,请识别重复问题、归纳根因、评估影响范围,并输出可用于产品路线图的建议。
一份客服反馈分析报告,包含问题聚类、根因分析、影响评估和路线图建议。
If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see CONNECTORS.md.
Synthesize user research from multiple sources into structured insights and recommendations.
/synthesize-research $ARGUMENTS
Accept research from any combination of:
Ask the user what they have:
For each source, extract:
Apply thematic analysis — see Research Synthesis Methodology below for detailed guidance on thematic analysis, affinity mapping, and triangulation techniques.
Group observations into themes, count frequency across participants, and assess impact severity. Note contradictions and surprises.
Create a priority matrix:
Produce a structured research synthesis:
For each major finding (aim for 5-8):
Order findings by priority (frequency x impact).
If the research reveals distinct user segments:
Based on the findings, identify opportunity areas:
Specific, actionable recommendations:
What the research did not answer:
After generating the synthesis:
…
运行 nf-core/Nextflow 流水线,完成 RNA-seq、变异检测与 ATAC-seq 数据分析
为特定组织定制 Claude Code 插件配置、连接器与工作流适配方案。
围绕客户问题进行多来源调研与溯源,快速整理背景并支持准确回复。
帮助你快速查询指标、分析趋势成因,并生成面向干系人的数据报告。
用于统计分析数据分布、趋势、异常与显著性检验,辅助得出可靠结论
帮助你用 Python 制作清晰专业的数据可视化并选择合适图表。
将用户研究材料提炼为主题洞察与优先行动建议,辅助产品决策。
帮助你规划、执行并总结用户研究,产出访谈、问卷与可用性测试方案
针对技术、市场与竞品等主题开展多源深度调研并输出综合洞察。
跨多个 Notion 信息源检索并整合,生成带引用的结构化文档与报告。
整合多来源检索结果,去重归纳并附来源与置信度说明。
将主题、链接和文件整理成可追问的 AI 研究笔记,便于总结与深入探索