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Customer Research Synthesizer — 成品输出
适用平台Claude Code Codex Cursor Muse Dot Grok Bot Cue OpenClaw Hermes
安装指南Claude Code Codex Cursor Muse
需要：你的访谈笔记：research.txt（Project 与 Goal 行，每位受访者一行 Interview——编号 | 他是谁，每条原话引用一行 Quote——受访者编号 | “原话” | 主题标签，每条观察一行 Note，每项待办任务一行 Job——当……时，我想要……，这样我就能…… | 主题标签）。

相似技能

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你将获得

  • 一张主题表：每个主题的受访者数、引用数与强度（Strong / Emerging / Thin）
  • 每个主题背后最多两条原话引用，附受访者编号与身份
  • 每项待办任务陈述及其支撑引用数量，无支撑的标为草稿
  • 所有缺口、输入错误与警告都在报告中点名

适合人群

  • 从一堆访谈笔记里看出什么在反复出现
  • 用受访者原话而不是自己的转述来支撑结论
  • 在动手之前先确认哪项待办任务真的有证据

不适合

  • 把重复当成共识——强度数的是人，不是引用量
  • 改写或润色引用——原话按记录原样呈现
  • 替你做访谈或招募受访者——综合只是一份文档

示例输出

此 Skill 产出的示例。示例内容，仅供说明。

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.

关于此 Skill

你说
综合这些访谈笔记——带原话引用的主题，和带支撑证据的待办任务。

如何安装

  1. 把安装提示词复制到你的 Agent： Read https://skillu.dev/install/agent.md, then install the Customer Research Synthesizer skill (customer-research-synthesizer).
  2. 或在上线后从本页下载 Skill 包，把它的文件夹放入你的 Agent 的 skills 目录。
  3. 用斜杠命令调用它，例如 /customer-research-synthesizer，然后用大白话描述你想要什么。

常见问题

主题强度怎么定？

只看有多少不同受访者说出了这个主题：3 人以上为 Strong，恰好 2 人为 Emerging，只有 1 人为 Thin——Thin 是线索，不是结论。同一个人把同一句话说三遍仍然是 Thin，强度数的是人，不是引用量。

没有支撑引用的任务会怎样？

它会留在综合里并标为草稿、不是证据，缺口里会点名有多少项任务没有支撑引用——没有原话背书的任务陈述只是你的解读，不是受访者说过的话。补上相关引用的 Quote 行再跑一次。

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