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

research-synthesis — скилл для Claude Code: что делает

Скилл обобщает интервью, результаты опросов и отзывы в единый отчёт с темами, сегментами пользователей и рекомендациями.

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

Что делает research-synthesis

Скилл превращает сырые материалы исследований в понятный отчёт. Инструмент разбирает заметки с интервью, таблицы опросов, отзывы и тикеты поддержки. На выходе формируется markdown-документ с ключевыми темами, матрицей возможностей и сегментами пользователей.

При наличии внешних коннекторов скилл подтягивает реальные обращения клиентов и проверяет качественные находки по продуктовой аналитике. Это помогает оценить масштаб боли. В структуре отчёта обязательно разделяются наблюдения и субъективные выводы, чтобы факты оставались проверяемыми.

Если передать модели только общие впечатления без цитат, итоговая приоритизация теряет доказательную силу.

Какие задачи решает

  • структурировать расшифровки интервью и выявить общие темы
  • свести результаты опросов и тикеты поддержки к сегментам пользователей
  • составить матрицу продуктовых возможностей с оценкой влияния и затрат
  • сформулировать приоритетные рекомендации на основе отзывов пользователей

Примеры запросов агенту

  • /research-synthesis проанализируй заметки пользовательских интервью из папки transcripts
  • /research-synthesis сгруппируй отзывы клиентов из файла feedback.csv по темам и сегментам
  • /research-synthesis составь отчёт по результатам юзабилити-тестирования нового онбординга

Как установить research-synthesis

1Через Skills CLI (Vercel)

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

2Вручную: положить файлы

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

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

Из того же набора89

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

Похожие

plannotator-setup-goal backnotprop Скилл превращает идею в готовый пакет цели через интервью с пользователем, сбор фактов и анализ кодовой базы. Помогает чётко сформулировать, что нужно сделать, и создать план выполнения. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 300установок mempalace MemPalace Помогает настроить долговременную память MemPalace: локальное хранилище, общий сервер для группы агентов или клиентское подключение к уже работающему хабу. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 800установок beads gastownhall Сохраняет задачи проекта, зависимости и блокеры через Beads. Нужен, когда работу передают между сессиями или агентами. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 100установок mentoring-juniors официальный github Скилл учит junior-разработчиков разбирать код и ошибки через вопросы, а не готовые ответы. Подойдёт для обучения и освоения Copilot. GitHub Copilot 6 900установок paseo-handoff getpaseo Передаёт текущую задачу новому агенту вместе с контекстом, решениями и файлами. Пригодится, когда нужно продолжить работу в чистой сессии или в отдельном git worktree. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 800установок cardputer-buddy официальный Anthropic Помогает разрабатывать MicroPython-приложения для Cardputer-Adv. Скилл обновляет отдельные скрипты по кабелю, читает логи и запускает команды в REPL без перепрошивки платы. Claude Code 2 897установок 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

Вопросы о research-synthesis

Как установить research-synthesis в Claude Code?

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

Какие данные принимает research-synthesis?

Скилл обрабатывает текстовые расшифровки интервью, таблицы с результатами опросов, заметки юзабилити-тестов, отзывы из магазинов приложений и обращения в поддержку.

Зачем подключать аналитику к этому скиллу?

Подключение продуктовой аналитики позволяет сопоставить качественные жалобы пользователей с поведенческими метриками и проверить масштаб выявленных проблем.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: research-synthesis
description: Synthesize user research into themes, insights, and recommendations. Use when you have interview transcripts, survey results, usability test notes, support tickets, or NPS responses that need to be distilled into patterns, user segments, and prioritized next steps.
argument-hint: "<research data, transcripts, or survey results>"
---

# /research-synthesis

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

Synthesize user research data into actionable insights. See the **user-research** skill for research methods, interview guides, and analysis frameworks.

## Usage

```
/research-synthesis $ARGUMENTS
```

## What I Accept

- Interview transcripts or notes
- Survey results (CSV, pasted data)
- Usability test recordings or notes
- Support tickets or feedback
- NPS/CSAT responses
- App store reviews

## Output

```markdown
## Research Synthesis: [Study Name]
**Method:** [Interviews / Survey / Usability Test] | **Participants:** [X]
**Date:** [Date range] | **Researcher:** [Name]

### Executive Summary
[3-4 sentence overview of key findings]

### Key Themes

#### Theme 1: [Name]
**Prevalence:** [X of Y participants]
**Summary:** [What this theme is about]
**Supporting Evidence:**
- "[Quote]" — P[X]
- "[Quote]" — P[X]
**Implication:** [What this means for the product]

#### Theme 2: [Name]
[Same format]

### Insights → Opportunities

| Insight | Opportunity | Impact | Effort |
|---------|-------------|--------|--------|
| [What we learned] | [What we could do] | High/Med/Low | High/Med/Low |

### User Segments Identified
| Segment | Characteristics | Needs | Size |
|---------|----------------|-------|------|
| [Name] | [Description] | [Key needs] | [Rough %] |

### Recommendations
1. **[High priority]** — [Why, based on which findings]
2. **[Medium priority]** — [Why]
3. **[Lower priority]** — [Why]

### Questions for Further Research
- [What we still don't know]

### Methodology Notes
[How the research was conducted, any limitations or biases to note]
```

## If Connectors Available

If **~~user feedback** is connected:
- Pull support tickets, feature requests, and NPS responses to supplement research data
- Cross-reference themes with real user complaints and requests

If **~~product analytics** is connected:
- Validate qualitative findings with usage data and behavioral metrics
- Quantify the impact of identified pain points

If **~~knowledge base** is connected:
- Search for prior research studies and findings to compare against
- Publish the synthesis to your research repository

## Tips

1. **Include raw quotes** — Direct participant quotes make insights credible and memorable.
2. **Separate observations from interpretations** — "5 of 8 users clicked the wrong button" is an observation. "The button placement is confusing" is an interpretation.
3. **Quantify where possible** — "Most users" is vague. "7 of 10 users" is specific.

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

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой