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Customer Research Synthesizer — fertige Ausgabe

Runs inClaude Code Codex Cursor

Muse

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Cue OpenClaw

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Install guidesClaude Code Codex Cursor Muse

Du brauchst:Deine Interviewnotizen: research.txt (Project- und Goal-Zeilen, dann eine Interview-Zeile pro Teilnehmer — ID | wer sie sind — eine Quote-Zeile pro wörtlichem Zitat — Teilnehmer-ID | „genaue Worte“ | Themen-Tag — eine Note-Zeile pro Beobachtung und eine Job-Zeile pro Job-to-be-done — Wenn…, will ich…, damit ich… | Themen-Tag).

Automatisierung Premium

Customer Research Synthesizer

Verwandelt Interviewnotizen in Themen, wörtliche Zitate, die sie belegen, und Jobs-to-be-done-Aussagen: Jedes Thema wird danach bewertet, wie viele verschiedene Teilnehmende es genannt haben, jedes Zitat wird genau so gedruckt, wie es aufgezeichnet wurde, und jeder Job wird mit den Zitaten verknüpft, die ihn stützen — oder als Entwurf markiert, wenn es keine gibt.

Version 1.0.0

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Liest eine einfache Textdatei, die du schreibst — research.txt, mit einer Project-Zeile und einer Goal-Zeile, dazu Interview-Zeilen (ID | wer sie sind), Quote-Zeilen (Teilnehmer-ID | „die genauen Worte“ | Themen-Tag), Note-Zeilen (Teilnehmer-ID | Beobachtung) und Job-Zeilen (Wenn…, will ich…, damit ich… | Themen-Tag) — und erzeugt synthesis.md: zuerst Projekt und Ziel, dann die Thementabelle (jedes Thema mit Teilnehmerzahl, Zitatzahl und Stärke: Strong bei 3 oder mehr Personen, Emerging bei genau 2, Thin bei 1), danach die wörtlichen Zitate hinter jedem Thema, dann die Jobs-to-be-done mit ihren stützenden Zitaten. Die Stärke zählt verschiedene Personen, nicht Zitatvolumen: Wenn dieselbe Person dasselbe dreimal sagt, bleibt es Thin. Nur lokal, nur Standardbibliothek; ein Zitat oder eine Notiz, die eine nie interviewte Person nennt, wird verworfen und benannt, ein doppeltes Zitat wird verworfen und benannt, und ein Job ohne stützende Zitate wird als Entwurf gelistet — die Synthese ist ein Dokument, sie führt keine Interviews und entscheidet nicht, was gebaut wird.

Gut geeignet für Herauszufinden, was sich in einem Stapel Interviewnotizen wiederholt Schlussfolgerungen mit den Worten der Teilnehmenden zu belegen, nicht mit der eigenen Paraphrase Vor dem Bauen zu prüfen, welcher Job wirklich belegt ist

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Das bekommst du

Eine Thementabelle: Teilnehmerzahl, Zitatzahl und Stärke (Strong / Emerging / Thin) pro Thema
Bis zu zwei wörtliche Zitate hinter jedem Thema, mit Teilnehmer-ID und wer sie sind
Jeder Job-to-be-done mit seiner Zahl stützender Zitate; ohne Beleg als Entwurf markiert
Jede Lücke, jeder Eingabefehler und jede Warnung im Bericht benannt

Gut geeignet für

Herauszufinden, was sich in einem Stapel Interviewnotizen wiederholt
Schlussfolgerungen mit den Worten der Teilnehmenden zu belegen, nicht mit der eigenen Paraphrase
Vor dem Bauen zu prüfen, welcher Job wirklich belegt ist

Nicht geeignet für

Wiederholung mit Konsens zu verwechseln — die Stärke zählt Personen, nicht Zitate
Zitate umzuschreiben oder zu glätten — die genauen Worte werden gedruckt, wie sie aufgezeichnet wurden
Interviews zu führen oder Teilnehmende zu rekrutieren — die Synthese ist ein Dokument

Beispielergebnis

Ein Beispiel dafür, was dieser Skill produziert. Beispielinhalt, zur Veranschaulichung gezeigt.

Customer Research Synthesizer report — sample

Interviews: 3 | Quotes: 6 | Themes: 3 | Jobs: 3 | Gaps: 1 | Errors: 0 | Warnings: 0

Themes: Trust in the login link — Strong (3 people, 3 quotes) · The first download — Emerging (2 people, 2 quotes) · The daily check-in — Thin (1 person, 1 quote).

Jobs: "When I buy a skill, I want the first download to work on the first try…" — 2 supporting quotes (first-download); "When I sign in with a magic link, I want to see immediately that it worked…" — 3 supporting quotes (login-trust).

Gaps: 1 theme is thin (daily-habit) — treat as a lead, not a finding.

Über diesen Skill

You say

Fasse diese Interviewnotizen zusammen — Themen mit wörtlichen Zitaten und Jobs-to-be-done mit ihren stützenden Belegen.

Installation

Kopiere den Installations-Prompt in deinen Agenten: Read https://skillu.dev/install/agent.md, then install the Customer Research Synthesizer skill (customer-research-synthesizer).
Oder lade das Skill-Paket nach dem Start von dieser Seite herunter und lege seinen Ordner in das Skills-Verzeichnis deines Agenten.
Rufe ihn per Slash-Befehl auf, z. B. /customer-research-synthesizer, und beschreibe in einfachen Worten, was du willst.

Häufige Fragen

Wie wird die Stärke eines Themas bestimmt?

Nur danach, wie viele verschiedene Teilnehmende dieses Thema genannt haben: 3 oder mehr ist Strong, genau 2 ist Emerging und 1 ist Thin — Thin ist ein Hinweis, keine Schlussfolgerung. Wenn dieselbe Person dasselbe dreimal sagt, bleibt es Thin; die Stärke zählt Personen, nicht Zitatvolumen.

Was passiert mit einem Job ohne stützende Zitate?

Er bleibt in der Synthese und wird als Entwurf markiert, nicht als Beleg, mit einer Lücke, die nennt, wie viele Jobs keinen Beleg haben: Eine Job-Aussage ohne wörtliche Worte, die sie stützen, ist deine Interpretation, nicht etwas, das Teilnehmende gesagt haben. Füge Quote-Zeilen mit den passenden Zitaten hinzu und führe es erneut aus.

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