layers-observed-behaviour — скилл для Claude Code: исследование
Скилл помогает спланировать исследование пользователей и превратить интервью, тикеты и аналитику в наблюдения с пометкой уверенности.
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a claude-codeЧто делает layers-observed-behaviour
Скилл работает в двух режимах. Если материала ещё нет, он помогает спроектировать исследование: сформулировать 2–3 конкретных вопроса вместо расплывчатого «понять пользователей лучше», выбрать метод под цель — интервью по JTBD, контекстное наблюдение, дневники, разбор тикетов и отзывов, аналитика, юзабилити-тесты. Если материал уже собран, скилл переключается на синтез: вытаскивает конкретные наблюдения, группирует их по повторяющимся ситуациям и мотивациям, собирает кандидаты в job stories по шаблону «когда [ситуация], хочу [мотивация], чтобы [результат]».
Ключевое правило — метка уверенности. Наблюдение помечается как observed только тогда, когда рядом лежит цитата, которую можно привести в той же заметке. Нет цитаты — это уже inferred, а не факт. Скилл отдельно требует называть пробелы в исследовании, а не замазывать их выводами, и считает обходные пути пользователей сильным сигналом: если человек придумал костыль, потребность реальна.
Скилл опирается на /layers-intro — без него не заработает, там описано, как вообще пользоваться этой библиотекой техник. Это не скрипт, а набор приёмов: агент предложит один подходящий метод, а не прогонит всю батарею. Собранные кандидаты в job stories дальше уточняются на слое /layers-user-needs.
Какие задачи решает
- спроектировать интервью по реальному прошлому опыту пользователя
- разметить наблюдения как observed, inferred или assumed
- сгруппировать цитаты из интервью по повторяющимся ситуациям
- вытащить боли из тикетов поддержки и отзывов без набора респондентов
- назвать пробелы в исследовании и спланировать добор данных
Примеры запросов агенту
- Помоги спланировать исследование: что нам нужно узнать про то, почему люди бросают онбординг
- Вот транскрипты шести интервью — вытащи наблюдения и сгруппируй их по паттернам
- Собери кандидаты в job stories из этих заметок и пометь уверенность по каждому
Как установить layers-observed-behaviour
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/layers-observed-behaviour/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install jamiemill/layers-skills layers-observed-behaviour2Вручную: положить файлы
.github/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/jamiemill/layers-skills --path skills/layers-observed-behaviourВручную: положить файлы
.devin/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о layers-observed-behaviour
Как установить layers-observed-behaviour в Claude?
Выполните npx skills add jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/layers-observed-behaviour/SKILL.md.
Что делает layers-observed-behaviour?
Помогает спланировать исследование пользователей или разобрать уже собранный материал: наблюдения, паттерны, кандидаты в job stories с пометкой уверенности.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Он предполагает, что уже загружен /layers-intro — там описано, как пользоваться этой библиотекой техник. Сам скилл — набор приёмов, а не готовый скрипт.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: layers-observed-behaviour
description: Techniques for planning user research and synthesising it into grounded, confidence-rated findings about what users actually do
---
# /layers-observed-behaviour
*Assumes `/layers-intro` has been loaded. This skill is a library of techniques, not a script — see "How to use these skills" there.*
The observed behaviour layer is the closest we can get to reality — what users actually do, not what we think they do or wish they would. Everything above it is interpretation; this layer is the source.
It splits into two situations. Detect which applies and say so:
- **Plan** — no research yet; design a study.
- **Synthesise** — research material exists; make sense of it.
With partial research, synthesise what exists first, then plan to fill the gaps.
---
## The decisions this layer makes
- What specific questions we most need to answer about our users
- What evidence already exists, and how reliable it is
- How to gather what's missing
- What patterns hold with confidence vs. what remains assumption
---
## Disciplines — what keeps observation honest
- **Stay close to raw data.** Observations should be specific and near the source — what users said, did, felt — not summarised into conclusions.
- **Ground in something seen or heard,** not in team beliefs.
- **Mark confidence:** observed / inferred / assumed. If you mark something *observed*, the verbatim that supports it should be quotable in the same note — an observed claim with no quotable evidence is really inferred.
- **Name research gaps explicitly** rather than papering over them.
- **Workarounds are signal.** A need real enough to motivate improvisation is a strong one.
---
## Techniques
### To plan a study
| Technique | Use it when |
|---|---|
| **Define the learning goal** | Always start here. Push past "understand users better" to 2–3 specific questions — "what triggers someone to refer a friend, and what makes them hesitate." |
| **JTBD interviews** | Understanding triggers, motivations, anxieties. Interview about a real past experience, not hypotheticals. Guide: opening ("tell me about the last time you…"), timeline (what triggered it, what you tried), motivations (what you hoped, what worried you), closing. |
| **Contextual inquiry / observation** | What users say differs from what they do — watch real work for tacit behaviour. |
| **Diary studies** | Behaviour is distributed over time or infrequent — users self-report as events occur. |
| **Support ticket / review analysis** | Existing product with accumulated signal — pain points at scale without recruiting. |
| **Analytics review** | What users do (not why). Complements qualitative; doesn't replace it. |
| **Usability observation** | Where people struggle or succeed with an existing product. |
For interviews, plan synthesis up front: one observation per note, tagged with the question it speaks to, raw quotes over summaries. (6–10 qualitative interviews usually reach saturation.)
### To synthesise material
| Technique | Use it to |
|---|---|
| **Extract observations** | Pull out concrete things users said, did, or felt — no interpretation yet. From memory, prompt: most surprising thing? what recurred? what did they struggle with unexpectedly? |
| **Pattern grouping** | Group observations by recurring situations, common motivations, shared anxieties, and workarounds. |
| **Candidate job stories** | *When [situation], I want to [motivation], so I can [outcome].* Check the "When" is specific and the "want" is a motivation not a solution; mark confidence. |
| **Gap-flagging** | What do the observations not yet answer? These become a follow-up Plan session. |
---
## Working with the designer
First find out what exists — interviews, recordings, tickets, analytics — and state the mode. Listen for nouns (candidate domain objects) and the natural language users use; that feeds the domain layer.
Offer the technique that fits: in Plan, the method matched to the learning goal; in Synthesise, extraction → patterns → candidate stories. Do the next useful thing, not a full battery.
Capture only the residue — key raw observations, the patterns with their supporting evidence, candidate job stories with confidence ratings, and the named research gaps.
Candidate job stories are ready to refine at `/layers-user-needs`.
© jamiemill · MIT · jamiemill/layers-skills