К основному содержанию
скилл CX Codex

user-research-analysis — скилл для Claude Code: анализ интервью

Скилл для разбора интервью и опросов: вытаскивает темы, боли и цитаты, чтобы решения по дизайну опирались на данные.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill user-research-analysis -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает user-research-analysis

Скилл помогает превратить сырые записи интервью и ответы опросов в набор тем и выводов. Внутри — пример на Python: класс ResearchAnalysis с методами synthesize_interviews, identify_themes, extract_key_quotes, identify_pain_points и identify_opportunities. Темы он сортирует по частоте упоминаний, а не по громкости одного голоса.

Кроме кода в скилле есть четыре справочника в каталоге references/: методы синтеза, affinity mapping, документирование инсайтов и матрица валидации. Плюс список практик — триангуляция находок из разных источников, фиксация цитат и доказательств, отделение факта от интерпретации.

Скилл прямо предупреждает: не переинтерпретируйте маленькие выборки и не подбирайте цитаты под готовый вывод. Если у вас три интервью и уже есть любимая гипотеза, инструмент этого не исправит — он лишь покажет, что данных мало. Работает в Claude, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI и OpenCode.

Какие задачи решает

  • свести интервью в список повторяющихся тем
  • найти боли пользователей в расшифровках разговоров
  • отделить наблюдения от собственных домыслов
  • подкрепить вывод по дизайну цитатами и доказательствами
  • проверить гипотезу на данных из нескольких источников

Примеры запросов агенту

  • разбери эти расшифровки интервью и выпиши темы по частоте
  • найди болевые точки в ответах опрошенных и подкрепи их цитатами
  • собери матрицу валидации по этим находкам

Как установить user-research-analysis

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill user-research-analysis -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/user-research-analysis/SKILL.md

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

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора118

backup-disaster-recovery Скилл помогает агенту спланировать резервное копирование, восстановление после сбоев и отработку отказа между регионами. CX Codex +1 620установок color-accessibility Помогает создавать палитры с учётом дальтонизма и требований WCAG AA и AAA. Пригодится при оформлении интерфейсов, графиков и валидации форм. CX Codex +1 619установок fastapi-development Скилл для ИИ-агента, который помогает писать Python-API на FastAPI: асинхронные роуты, валидация через Pydantic, JWT и автодокументация OpenAPI. CX Codex +1 618установок aws-lambda-functions Скилл помогает агенту создавать и разворачивать функции AWS Lambda: триггеры, права, слои, переменные окружения. CX Codex +1 614установок data-encryption Скилл помогает настроить шифрование данных при хранении и передаче по стандартам AES-256-GCM, RSA и TLS. CX Codex +1 611установок vulnerability-scanning Скилл для поиска уязвимостей в зависимостях, коде, контейнерах и секретах. Пригодится перед деплоем и при аудитах безопасности. CX Codex +1 611установок api-authentication Скилл по аутентификации API: JWT, OAuth 2.0, API-ключи и работа с сессиями. Пригодится, когда закрываешь эндпоинты или делаешь вход в приложение. CX Codex +1 607установок Time Series Analysis Скилл для разбора временных рядов: тренд, сезонность, автокорреляция и прогноз на Python. Пригодится, когда надо понять данные по продажам или трафику. CX Codex +1 605установок

Похожие

research-synthesis официальный anthropics Скилл обобщает интервью, результаты опросов и отзывы в единый отчёт с темами, сегментами пользователей и рекомендациями. CX Codex +1 4 100установок synthesize-research официальный anthropics Скилл собирает интервью, опросы и тикеты в структурированный отчёт с темами, частотой и приоритетами. Пригодится, когда накопилась гора заметок и нужно понять, что из этого важно. CX Codex +1 3 000установок swiss-user-research-video-template nexu-io Создаёт HTML-презентацию исследования в швейцарском стиле — тёплый бумажный тон, минималистская вёрстка, круговая диаграмма участников и навигация между слайдами. CX Codex +1 2 700установок user-persona Owl-Listener Скилл формирует 2–4 персоны пользователей на базе транскриптов интервью, опросов или аналитики. Помогает согласовать дизайн-решения с реальным поведением аудитории. CX Codex +1 2 100установок research-decision-room nexu-io Скилл собирает разрозненные заметки интервью, тикеты поддержки и опросы в единый интерактивный HTML-отчёт для обоснования продуктовых решений без выдуманной уверенности. CX Codex +1 2 100установок investigate ghaida Ведёт исследование от плана до выводов: гайды для интервью, опросы, юзабилити-тесты, дневники и синтез находок. CX Codex +1 2 700установок

Рядом в теме «Наука и исследования»

Всё по теме «Наука и исследования» →

Вопросы о user-research-analysis

Как установить user-research-analysis в Claude?

Выполните npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill user-research-analysis -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/user-research-analysis/SKILL.md.

Что делает user-research-analysis?

Разбирает качественные и количественные данные исследований: выделяет темы, цитаты, боли и возможности, а затем сводит это в рекомендации для дизайна.

С какими платформами он совместим?

Claude, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI и OpenCode. Для каждой платформы своя команда установки, файл скилла кладётся в её каталог.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: user-research-analysis
description: >
  Analyze user research data to uncover insights, identify patterns, and inform
  design decisions. Synthesize qualitative and quantitative research into
  actionable recommendations.
---

# User Research Analysis

## Table of Contents

- [Overview](#overview)
- [When to Use](#when-to-use)
- [Quick Start](#quick-start)
- [Reference Guides](#reference-guides)
- [Best Practices](#best-practices)

## Overview

Effective research analysis transforms raw data into actionable insights that guide product development and design.

## When to Use

- Synthesis of user interviews and surveys
- Identifying patterns and themes
- Validating design assumptions
- Prioritizing user needs
- Communicating insights to stakeholders
- Informing design decisions

## Quick Start

Minimal working example:

```python
# Analyze qualitative and quantitative data

class ResearchAnalysis:
    def synthesize_interviews(self, interviews):
        """Extract themes and insights from interviews"""
        return {
            'interviews_analyzed': len(interviews),
            'methodology': 'Thematic coding and affinity mapping',
            'themes': self.identify_themes(interviews),
            'quotes': self.extract_key_quotes(interviews),
            'pain_points': self.identify_pain_points(interviews),
            'opportunities': self.identify_opportunities(interviews)
        }

    def identify_themes(self, interviews):
        """Find recurring patterns across interviews"""
        themes = {}
        theme_frequency = {}

        for interview in interviews:
            for statement in interview['statements']:
                theme = self.categorize_statement(statement)
                theme_frequency[theme] = theme_frequency.get(theme, 0) + 1

        # Sort by frequency
// ... (see reference guides for full implementation)
```

## Reference Guides

Detailed implementations in the `references/` directory:

| Guide | Contents |
|---|---|
| [Research Synthesis Methods](references/research-synthesis-methods.md) | Research Synthesis Methods |
| [Affinity Mapping](references/affinity-mapping.md) | Affinity Mapping |
| [Insight Documentation](references/insight-documentation.md) | Insight Documentation |
| [Research Validation Matrix](references/research-validation-matrix.md) | Research Validation Matrix |

## Best Practices

### ✅ DO

- Use multiple research methods
- Triangulate findings across sources
- Document quotes and evidence
- Look for patterns and frequency
- Separate findings from interpretation
- Validate findings with users
- Share insights across team
- Connect to design decisions
- Document methodology
- Iterate research approach based on learnings

### ❌ DON'T

- Over-interpret small samples
- Ignore conflicting data
- Base decisions on single data point
- Skip documentation
- Cherry-pick quotes that support assumptions
- Present without supporting evidence
- Forget to note limitations
- Analyze without involving participants
- Create insights without actionable recommendations
- Let research sit unused

© aj-geddes · MIT · aj-geddes/useful-ai-prompts

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой