CC discovery-research-synthesis
Преобразование артефактов исследования в действенные инсайты для продакт-менеджера. Интервью с клиентами, заметки по исследованию пользователей, обзоры тикетов поддержки, транскрипты звонков отдела продаж, данные опросов, отзывы в приложении — все это синтезируется в решения, которые они должны информировать. Дисциплина перехода от необработанных данных открытия к четкому продуктовому направлению без потери сигнала при синтезе или фабрикации инсайтов, которых на самом деле не было. Триггеры: синтез исследований, синтез интервью с клиентами, анализ исследований пользователей, отчет об открытиях, инсайты исследований, анализ звонков отдела продаж, анализ тикетов поддержки, анализ качественных данных. Также срабатывает, когда команда провела исследование, но не может превратить его в решения, когда синтез дает красивые презентации, но не двигает дорожную карту, или когда предстоящее решение продакт-менеджера должно быть основано на уже проведенном исследовании.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turning research artifacts into actionable PM insight. Customer interv…»
Turning research artifacts into actionable PM insight. Customer interviews, user research notes, support ticket reviews, sales call transcripts, survey data, in-app feedback, all synthesized into the decisions they are meant to inform. The discipline of moving from raw discovery data to clear product direction without losing signal in the synthesis or fabricating insight that was not actually there. Triggers on research synthesis, customer interview synthesis, user research analysis, discovery readout, research insights, sales call analysis, support ticket analysis, qualitative data analysis. Also triggers when a team has done research but cannot turn it into decisions, when synthesis is producing pretty decks but no roadmap movement, or when an upcoming PM decision needs to be grounded in research already conducted.
Преобразование артефактов исследования в действенные инсайты для продакт-менеджера.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6002 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "catalog_summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_order"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6002 токенов
- 85Шаги. Шагов: 38, расплывчатых формулировок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 828: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.