К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · Anthropic

customer-research · anthropics — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Собирает данные по запросам клиентов из внутренних баз, чатов и веб-источников с разметкой уровня доверия. Помогает подготовить точный ответ или проверить историю багов.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill customer-research -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает customer-research

Скилл запускает поиск по пяти уровням источников. Сначала он опрашивает официальную документацию, внутренние базы знаний и планы развития продукта. Затем проверяет историю обращений в CRM, заметки со встреч, переписку в командных чатах и почте. Если прямых сведений внутри компании нет, скилл обращается к веб-поиску и публичным руководствам.

Результат компонуется в структурированный отчёт. В начале идёт прямой ответ и общий уровень достоверности: высокий, средний или низкий. Дальше агент выписывает находки по каждому источнику, оставшиеся белые пятна и шаги для проверки. Если данных не хватает, скилл прямо предупредит об опоре на сторонние веб-страницы.

Качество выводов прямо зависит от подключённых коннекторов к внутренним инструментам команды. Без доступа к корпоративным базам агент перейдёт на общедоступные сведения из сети, поэтому такие ответы придётся заверять у экспертов.

Какие задачи решает

  • найти историю обсуждений проблемы конкретного заказчика в CRM и переписке
  • проверить по внутренним базам и тикетам, встречался ли баг ранее
  • собрать подтверждённые факты для ответа на технический вопрос клиента
  • структурировать выжимку по теме с распределением источников по уровню надёжности

Примеры запросов агенту

  • /customer-research Поддерживает ли наш продукт SSO через Okta?
  • /customer-research Сообщали ли уже о баге с таймаутом вебхуков и есть ли обходной путь?
  • /customer-research Что мы обещали компании Acme Corp по срокам интеграции API?

Как установить customer-research

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill customer-research -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/customer-research/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/customer-research/

Из того же набора133

Весь набор →
data-visualization официальный anthropics Подбирает подходящие типы графиков под структуру данных и генерирует код на Python с matplotlib, seaborn и plotly. Пригодится при подготовке отчётов. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 700установок documentation официальный anthropics Скилл для технического письма: собирает README, справочник по API, ранбук, архитектурный документ или гайд для новичков. Пригодится, когда код есть, а описания к нему нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 300установок build-dashboard официальный anthropics Генерирует автономный HTML-дашборд с графиками Chart.js, карточками KPI и таблицами. Помогает быстро оформить результаты запроса или сырые данные в один файл для браузера. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 100установок memory-management официальный anthropics Скилл раскладывает рабочие сокращения, имена и термины по файлам памяти, чтобы агент учитывал их в запросах. Пригодится для проектов с внутренним словарём и множеством контекстных деталей. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 400установок task-management официальный anthropics Ведёт список задач в локальном файле TASKS.md и показывает интерактивный дашборд. Пригодится, чтобы фиксировать дедлайны и поручения прямо во время диалога с агентом. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 200установок architecture официальный anthropics Помогает оформить Architecture Decision Record или разобрать чужой дизайн системы: варианты, компромиссы, последствия. Пригодится, когда выбираете между технологиями. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 700установок knowledge-synthesis официальный anthropics Скилл объединяет результаты корпоративного поиска из чатов, почты и документов в один связный ответ. Убирает дубли, выставляет уровень доверия и сохраняет ссылки на источники. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок testing-strategy официальный anthropics Скилл помогает спроектировать стратегию тестирования и план проверок для проекта. Пригодится, когда нужно выбрать типы тестов и найти пробелы в покрытии. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок

Другие версии customer-research

Похожие

ralph-plan mastra-ai Интерактивный помощник для Claude Code и других агентов. Помогает по шагам составить чёткую команду для цикла ralph-loop через диалог и анализ кодовой базы. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 600установок project-artifact официальный Anthropic Собирает данные о проекте с несколькими параллельными или зависимыми направлениями в статусную страницу с вкладками. Пригодится, когда нужен общий обзор, который можно обновлять и делиться им с командой. Claude Code 2 323установок find-skills vercel-labs Ищет и устанавливает готовые скиллы для ИИ-агентов через каталог skills.sh. Пригодится, когда для рабочей задачи нужен специализированный воркфлоу. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 000 000установок grill-me Matt Pocock Скилл проводит жёсткое интервью по плану или дизайну, чтобы найти пробелы и уточнить решения. Подойдёт перед началом разработки. Claude Code 1 424 476установок grill-with-docs Matt Pocock Скилл проводит жёсткое интервью по плану или дизайну и по ходу создаёт ADR и глоссарий. Подойдёт перед началом сложной разработки. Claude Code 1 219 756установок handoff Matt Pocock Собирает текущий диалог в документ передачи, чтобы другой агент продолжил работу с нужным контекстом. Нужен при смене сессии или исполнителя. Claude Code 1 038 491установок grilling Matt Pocock Стресс-тестирует план, решение или идею сериями уточняющих вопросов. Подходит, когда нужно вскрыть допущения до начала работы. Claude Code 979 543установок teach Matt Pocock Ведёт обучение по выбранной теме прямо в текущем каталоге и сохраняет прогресс между сессиями. Подойдёт, если хотите собрать личный курс вокруг рабочей цели. Claude Code 862 247установок

Вопросы о customer-research

Как установить customer-research в Claude Code?

Выполните команду npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill customer-research -a claude-code в терминале.

Что делает скилл customer-research?

Он ищет информацию по вопросу клиента по пяти уровням источников — от официальных внутренних документов и CRM до чатов и веб-страниц, после чего формирует отчёт с оценкой достоверности.

Как скилл оценивает надёжность найденной информации?

Скилл присваивает высокий уровень доверия официальной внутренней документации, средний — рабочим чатам и почте, а сведениям из внешнего веба или выводам по аналогии даёт низкий уровень.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: customer-research
description: Multi-source research on a customer question or topic with source attribution. Use when a customer asks something you need to look up, investigating whether a bug has been reported before, checking what was previously told to a specific account, or gathering background before drafting a response.
argument-hint: "<question or topic>"
---

# /customer-research

> If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

Multi-source research on a customer question, product topic, or account-related inquiry. Synthesizes findings from all available sources with clear attribution and confidence scoring.

## Usage

```
/customer-research <question or topic>
```

## Workflow

### 1. Parse the Research Request

Identify what type of research is needed:
- **Customer question**: Something a customer has asked that needs an answer (e.g., "Does our product support SSO with Okta?")
- **Issue investigation**: Background on a reported problem (e.g., "Has this bug been reported before? What's the known workaround?")
- **Account context**: History with a specific customer (e.g., "What did we tell Acme Corp last time they asked about this?")
- **Topic research**: General topic relevant to support work (e.g., "Best practices for webhook retry logic")

Before searching, clarify what you're actually trying to find:
- Is this a factual question with a definitive answer?
- Is this a contextual question requiring multiple perspectives?
- Is this an exploratory question where the scope is still being defined?
- Who is the audience for the answer (internal team, customer, leadership)?

### 2. Search Available Sources

Search systematically through the source tiers below, adapting to what is connected. Don't stop at the first result — cross-reference across sources.

**Tier 1 — Official Internal Sources (highest confidence):**
- ~~knowledge base (if connected): product docs, runbooks, FAQs, policy documents
- ~~cloud storage: internal documents, specs, guides, past research
- Product roadmap (internal-facing): feature timelines, priorities

**Tier 2 — Organizational Context:**
- ~~CRM notes: account notes, activity history, previous answers, opportunity details
- ~~support platform (if connected): previous resolutions, known issues, workarounds
- Meeting notes: previous discussions, decisions, commitments

**Tier 3 — Team Communications:**
- ~~chat: search for the topic in relevant channels; check if teammates have discussed or answered this before
- ~~email: search for previous correspondence on this topic
- Calendar notes: meeting agendas and post-meeting notes

**Tier 4 — External Sources:**
- Web search: official documentation, blog posts, community forums
- Public knowledge bases, help centers, release notes
- Third-party documentation: integration partners, complementary tools

**Tier 5 — Inferred or Analogical (use when direct sources don't yield answers):**
- Similar situations: how similar questions were handled before
- Analogous customers: what worked for comparable accounts
- General best practices: industry standards and norms

### 3. Synthesize Findings

Compile results into a structured research brief:

```
## Research: [Question/Topic]

### Answer
[Clear, direct answer to the question — lead with the bottom line]

**Confidence:** [High / Medium / Low]
[Explain what drives the confidence level]

### Key Findings

**From [Source 1]:**
- [Finding with specific detail]
- [Finding with specific detail]

**From [Source 2]:**
- [Finding with specific detail]

### Context & Nuance
[Any caveats, edge cases, or additional context that matters]

### Sources
1. [Source name/link] — [what it contributed]
2. [Source name/link] — [what it contributed]
3. [Source name/link] — [what it contributed]

### Gaps & Unknowns
- [What couldn't be confirmed]
- [What might need verification from a subject matter expert]

### Recommended Next Steps
- [Action if the answer needs to go to a customer]
- [Action if further research is needed]
- [Who to consult for verification if needed]
```

### 4. Handle Insufficient Sources

If no connected sources yield results:

- Perform web research on the topic
- Ask the user for internal context:
  - "I couldn't find this in connected sources. Do you have internal docs or knowledge base articles about this?"
  - "Has your team discussed this topic before? Any ~~chat channels I should check?"
  - "Is there a subject matter expert who would know the answer?"
- Be transparent about limitations:
  - "This answer is based on web research only — please verify against your internal documentation before sharing with the customer."
  - "I found a possible answer but couldn't confirm it from an authoritative internal source."

### 5. Customer-Facing Considerations

If the research is to answer a customer question:

- Flag if the answer involves product roadmap, pricing, legal, or security topics that may need review
- Note if the answer differs from what may have been communicated previously
- Suggest appropriate caveats for the customer-facing response
- Offer to draft the customer response: "Want me to draft a response to the customer based on these findings?"

### 6. Knowledge Capture

After research is complete, suggest capturing the knowledge:

- "Should I save these findings to your knowledge base for future reference?"
- "Want me to create a FAQ entry based on this research?"
- "This might be worth documenting — should I draft a runbook entry?"

This helps build institutional knowledge and reduces duplicate research effort across the team.

---

## Source Prioritization and Confidence

### Confidence by Source Tier

| Tier | Source Type | Confidence | Notes |
|------|-------------|------------|-------|
| 1 | Official internal docs, KB, policies | **High** | Trust unless clearly outdated — check dates |
| 2 | CRM, support tickets, meeting notes | **Medium-High** | May be subjective or incomplete |
| 3 | Chat, email, calendar notes | **Medium** | Informal, may be out of context or speculative |
| 4 | Web, forums, third-party docs | **Low-Medium** | May not reflect your specific situation |
| 5 | Inference, analogies, best practices | **Low** | Clearly flag as inference, not fact |

### Confidence Levels

Always assign and communicate a confidence level:

**High Confidence:**
- Answer confirmed by official documentation or authoritative source
- Multiple sources corroborate the same answer
- Information is current (verified within a reasonable timeframe)
- "I'm confident this is accurate based on [source]."

**Medium Confidence:**
- Answer found in informal sources (chat, email) but not official docs
- Single source without corroboration
- Information may be slightly outdated but likely still valid
- "Based on [source], this appears to be the case, but I'd recommend confirming with [team/person]."

**Low Confidence:**
- Answer is inferred from related information
- Sources are outdated or potentially unreliable
- Contradictory information found across sources
- "I wasn't able to find a definitive answer. Based on [context], my best assessment is [answer], but this should be verified before sharing with the customer."

**Unable to Determine:**
- No relevant information found in any source
- Question requires specialized knowledge not available in sources
- "I couldn't find information about this. I recommend reaching out to [suggested expert/team] for a definitive answer."

### Handling Contradictions

When sources disagree:
1. Note the contradiction explicitly
2. Identify which source is more authoritative or more recent
3. Present both perspectives with context
4. Recommend how to resolve the discrepancy
5. If going to a customer: use the most conservative/cautious answer until resolved

## When to Escalate vs. Answer Directly

### Answer Directly When:
- Official documentation clearly addresses the question
- Multiple reliable sources corroborate the answer
- The question is factual and non-sensitive
- The answer doesn't involve commitments, timelines, or pricing
- You've answered similar questions before with confirmed accuracy

### Escalate or Verify When:
- The answer involves product roadmap commitments or timelines
- Pricing, legal terms, or contract-specific questions
- Security, compliance, or data handling questions
- The answer could set a precedent or create expectations
- You found contradictory information in sources
- The question involves a specific customer's custom configuration
- The answer requires specialized expertise you don't have
- The customer is at risk and the wrong answer could exacerbate the situation

### Escalation Path:
1. **Subject matter expert**: For technical or domain-specific questions
2. **Product team**: For roadmap, feature, or capability questions
3. **Legal/compliance**: For terms, privacy, security, or regulatory questions
4. **Billing/finance**: For pricing, invoice, or payment-related questions
5. **Engineering**: For custom configurations, bugs, or technical root causes
6. **Leadership**: For strategic decisions, exceptions, or high-stakes situations

## Research Documentation for Team Knowledge Base

After completing research, capture the knowledge for future use.

### When to Document:
- Question has come up before or likely will again
- Research took significant effort to compile
- Answer required synthesizing multiple sources
- Answer corrects a common misunderstanding
- Answer involves nuance that's easy to get wrong

### Documentation Format:
```
## [Question/Topic]

**Last Verified:** [date]
**Confidence:** [level]

### Answer
[Clear, direct answer]

### Details
[Supporting detail, context, and nuance]

### Sources
[Where this information came from]

### Related Questions
[Other questions this might help answer]

### Review Notes
[When to re-verify, what might change this answer]
```

### Knowledge Base Hygiene:
- Date-stamp all entries
- Flag entries that reference specific product versions or features
- Review and update entries quarterly
- Archive entries that are no longer relevant
- Tag entries for searchability (by topic, product area, customer segment)

© anthropics · Apache-2.0 · anthropics/knowledge-work-plugins

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой