research-decision-room — скилл для Claude Code: как установить
Скилл собирает разрозненные заметки интервью, тикеты поддержки и опросы в единый интерактивный HTML-отчёт для обоснования продуктовых решений без выдуманной уверенности.
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a claude-codeЧто делает research-decision-room
Скилл структурирует качественные сигналы пользователей: выдержки из интервью, обращения в поддержку, отзывы и текст опросов. На входе он принимает сырые материалы и формулировку задачи, а на выходе формирует автономный файл index.html. Внутри страницы агент создаёт реестр свидетельств с фильтрами, карту тем, матрицу возможностей, краткий меморандум и очередь экспериментов с владельцами и метриками успеха.
Процесс разбит на чёткие шаги: фиксация рамок решения, нормализация фактов с присвоением устойчивых ID, кластеризация в 4–6 тем и оценка вариантов по шкале от 1 до 5. Скилл строго запрещает агенту выдумывать цитаты, метрики или число участников, поэтому при нехватке данных он проставит статус «not provided». Для генерации файла агенту обязательно потребуется право на запись файлов (file_write).
Какие задачи решает
- структурировать разрозненные заметки интервью и тикеты поддержки
- построить интерактивную карту тем с оценкой уровня уверенности
- составить матрицу возможностей с учётом рисков реализации
- сформировать очередь продуктовых экспериментов с метриками успеха
Примеры запросов агенту
- Сведи 8 заметок интервью и 24 тикета поддержки в research decision room по вопросу изменения онбординга.
- Сделай user research synthesis из этих отзывов пользователей и сформируй index.html с реестром фактов.
- Собери интерактивный отчёт по исследованию причин оттока клиентов на этапе первой настройки.
Как установить research-decision-room
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/research-decision-room/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-decision-room/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/research-decision-room/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/research-decision-room/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install nexu-io/open-design research-decision-room2Вручную: положить файлы
.github/skills/research-decision-room/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/nexu-io/open-design --path skills/research-decision-roomВручную: положить файлы
.devin/skills/research-decision-room/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора106
Весь набор →Похожие
Вопросы о research-decision-room
Как установить research-decision-room в Claude Code?
Выполните команду npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room -a claude-code. Она загрузит файлы скилла в рабочую среду агента.
Что делает research-decision-room?
Он перерабатывает разрозненные качественные данные в интерактивный файл index.html, объединяющий реестр свидетельств, карту тем, матрицу рисков и список проверяемых экспериментов.
Какие системные разрешения нужны для работы скилла?
Скиллу требуется право на запись файлов (file_write), так как итоговый результат компилируется в самостоятельный файл index.html.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: research-decision-room
description: |
Turn messy user research notes, interviews, support tickets, surveys, and product
context into an evidence-backed decision room: a single HTML artifact with an
evidence ledger, theme map, confidence heatmap, opportunity matrix, decision
memo, and experiment queue. Use when teams need to move from qualitative
signals to product or design decisions without fabricating certainty.
triggers:
- "research decision room"
- "user research synthesis"
- "research synthesis dashboard"
- "evidence-backed product decision"
- "interview synthesis"
- "opportunity solution tree"
- "usability findings dashboard"
- "qualitative research board"
od:
mode: prototype
platform: desktop
scenario: research
preview:
type: html
entry: index.html
reload: debounce-100
design_system:
requires: true
sections: [color, typography, layout, components]
craft:
requires: [typography, color, accessibility-baseline, anti-ai-slop]
inputs:
- name: research_material
type: string
required: true
description: "Interview notes, tickets, survey excerpts, analytics notes, or a product decision brief"
- name: decision_scope
type: string
required: false
description: "The product/design decision the team needs to make"
outputs:
primary: index.html
example_prompt: "Synthesize 8 interview notes, 24 support tickets, and recent activation metrics into a research decision room for whether a project-management app should add an onboarding checklist or contextual inline tips."
capabilities_required:
- file_write
---
# Research Decision Room Skill
Create a single-page HTML decision artifact that helps a product or design team
turn messy evidence into a clear next move. The output is not a decorative
research deck. It is a working room for debate: evidence, themes, confidence,
tradeoffs, and recommended experiments stay visible together.
## Resource map
```text
research-decision-room/
├── SKILL.md
├── example.html
└── references/
├── checklist.md
└── evidence-model.md
```
Read `references/evidence-model.md` before synthesis and run
`references/checklist.md` before emitting the artifact.
## When to use this skill
Use this skill when the user has any mix of:
- Interview notes, usability-test observations, support tickets, sales call notes,
app-store reviews, NPS comments, survey open text, analytics snippets, or
product-decision context.
- A decision that needs evidence: "Should we build X?", "Which onboarding path
should we try?", "Why are users dropping off?", "What do customers actually
mean by slow?"
- A need to share findings with stakeholders who will not read a long research
report.
Do not use it for pure visual inspiration, campaign ideation, or brand moodboards.
## Workflow
### Step 1 - Establish the decision frame
Identify the decision scope from the user's prompt. If the user did not give a
decision, derive one from the evidence and label it as inferred.
Write a short frame with:
- Decision question.
- Audience or segment.
- Time horizon.
- Known constraints.
- What this artifact will not decide.
If key context is missing and the task is not blocked, proceed with labelled
assumptions instead of asking a broad question.
### Step 2 - Build the evidence ledger
Normalize every useful signal into ledger rows using the model in
`references/evidence-model.md`.
Each ledger row must include:
- `id`: short stable id, such as `I-03`, `T-14`, `M-02`.
- `source_type`: interview, usability, support, survey, analytics, sales, field
note, or stakeholder.
- `segment`: user type or "unknown".
- `signal`: one-sentence observation.
- `quote_or_metric`: direct quote, metric, or "not provided".
- `strength`: strong, medium, or weak.
- `limitations`: why this evidence may be biased or incomplete.
Never invent quotes, participant counts, dates, revenue impact, or metrics. If
the user did not provide a number, use "not provided" and explain what evidence
would increase confidence.
### Step 3 - Synthesize themes and tensions
Cluster evidence into 4 to 6 themes. For each theme:
- Name the theme in plain human language.
- List the evidence ids that support it.
- Explain the behavior behind it, not just the UI complaint.
- Mark confidence as high, medium, or low.
- Note contradictions or segment differences.
Prefer verbs over nouns: "Teams abandon setup when the first blank state asks
for too much" is better than "Onboarding problem".
### Step 4 - Score opportunities
Create an opportunity matrix with 3 to 5 options. Score each option on a 1 to 5
scale:
- Evidence strength.
- User pain.
- Business leverage.
- Implementation risk, where 5 means low risk and 1 means high risk.
Show the total score, but do not let the score replace judgment. Add one sentence
on why the top recommendation wins.
### Step 5 - Draft the decision memo
Write a decision memo with:
1. Recommended move.
2. Why now.
3. What evidence supports it.
4. What could be wrong.
5. What to measure next.
6. Reversible next step.
Keep the memo short enough to read in under one minute.
### Step 6 - Create the HTML artifact
Produce a self-contained `index.html`. Use the active `DESIGN.md` for typography,
spacing, color roles, and component tone, but keep the information architecture
stable:
1. Header with decision question, confidence, and last-updated label.
2. Executive readout with recommendation, risk, and next experiment.
3. Evidence ledger with filter chips.
4. Theme map with evidence ids and confidence.
5. Opportunity matrix.
6. Decision memo.
7. Experiment queue with owner, metric, and success threshold.
8. Assumptions and limitations.
The artifact should be interactive but durable. Simple vanilla JavaScript is
allowed for filtering evidence, switching views, or highlighting related ids.
No framework dependency is required.
### Step 7 - Self-check and emit
Run the checklist. Then emit one concise orientation sentence and one HTML
artifact:
```xml
<artifact identifier="research-decision-room" type="text/html" title="Research Decision Room">
<!doctype html>
<html>...</html>
</artifact>
```
Nothing after the closing `</artifact>`.
© nexu-io · Apache-2.0 · nexu-io/open-design