/research-synthesis

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将用户研究数据综合为可执行的洞察。有关研究方法、访谈指南和分析框架,请参阅 user-research 技能。

用法

/research-synthesis $ARGUMENTS

我接受的内容

输出

## 研究综合:[研究名称]
**方法:** [访谈 / 调查 / 可用性测试] | **参与者:** [X]
**日期:** [日期范围] | **研究人员:** [姓名]

### 执行摘要
[3-4 句关键发现概述]

### 关键主题

#### 主题 1:[名称]
**普遍程度:** [Y 名参与者中的 X 名]
**摘要:** [此主题的内容]
**支持证据:**
- "[引用]" —— P[X]
- "[引用]" —— P[X]
**影响:** [这对产品意味着什么]

#### 主题 2:[名称]
[相同格式]

### 洞察 -> 机会

| 洞察 | 机会 | 影响 | 工作量 |
|---------|-------------|--------|--------|
| [我们学到的] | [我们可以做的] | 高/中/低 | 高/中/低 |

### 识别的用户细分
| 细分 | 特征 | 需求 | 规模 |
|---------|----------------|-------|------|
| [名称] | [描述] | [关键需求] | [大致比例] |

### 建议
1. **[高优先级]** —— [原因,基于哪些发现]
2. **[中优先级]** —— [原因]
3. **[低优先级]** —— [原因]

### 进一步研究的问题
- [我们仍不了解的内容]

### 方法论说明
[研究是如何进行的,需要注意的任何限制或偏差]

如果连接器可用

如果连接了 ~~user feedback

如果连接了 ~~product analytics

如果连接了 ~~knowledge base

提示

  1. 包含原始引用——直接参与者的引用使洞察可信且令人印象深刻。
  2. 区分观察和解释——"8 个用户中有 5 个点击了错误的按钮"是观察。"按钮位置令人困惑"是解释。
  3. 尽可能量化——"大多数用户"含糊不清。"10 个用户中有 7 个"具体明确。