1. 项目概述为AI智能体注入“人类洞察层”如果你正在构建或使用AI智能体无论是Claude Code、Cursor还是其他基于代码的智能助手你可能会发现一个核心瓶颈这些智能体虽然能处理代码、分析数据但在涉及产品决策、功能设计或市场验证时它们缺乏获取真实人类反馈的直接能力。你仍然需要自己手动设计问卷、招募用户、进行访谈再将一堆零散的笔记和录音稿“喂”给AI去分析。这个过程割裂、低效让“智能”助手显得并不那么智能。cookiy-ai/user-research-skill这个项目正是为了解决这个痛点而生。它本质上是一个“技能包”Skill你可以将其安装到你的AI智能体工作流中。安装后你的智能体就获得了一项超能力直接规划、执行并综合用户研究。你可以把它理解为AI技术栈中新增的“人类洞察层”The human layer in the AI stack。无论是想为新功能做一次快速的可用性测试还是需要对大量用户访谈记录进行主题分析你都可以在与你智能体的自然对话中完成无需切换工具或上下文。这个技能的核心价值在于无缝集成和端到端自动化。对于通用性研究比如你只需要一个研究计划、访谈提纲或报告框架技能本身就能基于你的描述生成高质量的结构化内容。而当你需要进行真实研究时它可以连接到背后的Cookiy AI平台一站式完成从创建研究、招募真实或模拟用户Synthetic Participants、进行AI主持的访谈或发布多语言问卷到最后生成综合报告的全过程。它特别适合产品经理、UX设计师、开发者以及任何需要通过用户反馈来驱动决策的从业者让你和你的AI助手真正成为一个能“倾听用户”的协同整体。2. 核心能力拆解从规划到洞察的全链路支持这个用户研究技能并非一个单一功能而是一个覆盖用户研究全生命周期的工具箱。理解其四大核心能力能帮助你在不同场景下精准调用最大化其价值。2.1 研究规划奠定成功的基石任何有效的研究都始于清晰的计划。user-research-skill的“规划”能力相当于为你配备了一位资深的研究策略顾问。当你向智能体提出一个模糊的研究目标例如“我想了解用户为什么不喜欢我们新改版的仪表盘”技能会引导你或自动帮你厘清几个关键问题研究目标具体化它会将模糊的“不喜欢”转化为可衡量的研究问题比如“识别新版仪表盘在信息架构、视觉层级和关键操作路径上引发用户困惑或不满的具体触点”。方法论匹配根据问题性质推荐合适的研究方法。是进行一对一的深度访谈来挖掘背后原因还是设计一个A/B测试问卷来量化偏好技能会给出建议。产出结构化文档自动生成包括研究计划书含背景、目标、方法、时间线、参与者招募标准、用户筛选问卷用于招募符合画像的受访者以及详尽的访谈指南或问卷初稿。访谈指南中甚至会包含开场白、核心问题、追问话术和结束语开箱即用。实操心得在让技能生成计划时尽量提供背景信息。比如说明这个仪表盘是为数据科学家还是市场营销人员设计的改版主要变动了哪些部分。信息越具体生成的计划和材料就越贴切减少后续调整的工作量。2.2 定性研究深入挖掘“为什么”定性研究旨在理解用户行为背后的动机、态度和感受通常通过访谈、可用性测试等形式进行。该技能的“Qual”能力在此环节大放异彩尤其是与Cookiy AI平台结合后。AI主持的访谈你可以通过技能发起一个研究Cookiy AI平台能够招募真实用户或使用高质量的模拟用户Synthetic Participants进行访谈。访谈由AI主持它能够根据你预设的指南灵活提问、深入追问并实时转录。这意味着你可以同时进行多场访谈且不受时间和地理限制。流程自动化从创建研究项目、设置招募条件、安排访谈时间到执行访谈并获取转录文本整个过程可以在与智能体的对话中触发并自动流转。你只需要定义好研究目标剩下的繁琐流程可以大幅简化。2.3 定量研究快速验证“是什么”与“有多少”当需要从大量用户中收集可量化的数据验证假设或衡量满意度时定量调查是关键。技能的“Quant”能力让创建和发布复杂调查变得异常简单。智能问卷设计基于你的研究目标技能可以生成结构清晰的调查问卷。更强大的是它支持条件逻辑例如仅对选择“不满意”的用户展示追问原因的开放题和多语言适合全球化产品。端到端执行通过Cookiy AI技能可以处理受访者招募、问卷分发、数据收集和初步结果汇总。你无需手动在SurveyMonkey、Typeform等平台间来回切换配置。2.4 报告综合从原始数据到决策洞察收集了数据无论是访谈文本还是问卷结果之后最耗时耗力的往往是分析阶段。技能的“Synthesize”能力如同一位不知疲倦的研究分析师。五阶段分析管道它对原始文本如访谈转录稿进行多轮处理通常包括1) 熟悉数据与初步编码2) 生成初始代码本3) 系统化编码与提炼主题4) 审视主题并定义核心维度5) 综合发现并撰写报告。产出物丰富最终生成的报告不是简单的摘要而是包含证据支持的发现引用用户原话、结构化代码本所有主题和子主题的定义与示例、用户画像Personas以及优先级排序的建议。这为你制作汇报幻灯片或撰写产品需求文档提供了可直接使用的素材。能力阶段核心输入典型产出最佳适用场景规划模糊的研究目标或问题研究计划、筛选问卷、访谈/调查指南项目初期明确研究方向与方法定性研究计划、访谈指南AI主持的访谈实录、转录文本深度探索用户动机、痛点与使用体验定量研究目标、假设多语言调查问卷、量化数据结果验证功能偏好、测量满意度、进行市场规模估算综合访谈转录稿、问卷开放题文本综合报告、代码本、用户画像、优先级建议研究后期从数据中提炼可行动的洞察3. 安装与配置详解让技能在你的环境中就位安装过程因你使用的AI智能体平台而异但核心逻辑相通将技能包添加到智能体的插件/技能库中并授予其必要的网络权限以调用外部API尤其是连接Cookiy AI服务时。下面我将针对主流平台提供详细步骤和避坑指南。3.1 Claude平台系列安装指南Claude提供了多个集成开发环境安装方式略有不同。对于Claude Cowork / Claude Code Desktop这是最便捷的安装方式因为内置了技能市场。在应用界面点击左下角或侧边栏的Customize自定义选项。选择Personal Plugins个人插件或类似菜单。点击添加选择Create Plugin创建插件Add marketplace添加市场。在弹出的输入框中粘贴技能仓库地址cookiy-ai/user-research-skill然后点击Sync同步。同步成功后在Plugins插件Personal个人列表中找到user-research-skill点击其旁边的号添加User research技能到你的技能列表。关键网络配置点击左下角个人头像进入ProfileSettings设置Capabilities能力Code execution and file creation代码执行与文件创建。首先确保Allow network egress允许网络出口流量开关已打开。然后在Domain allowlist域名白名单中选择All domains全部域名以允许其访问任何外部服务。如果你希望更严格地控制可以选Custom自定义并添加s-api.cookiy.ai这个域名。对于Claude Chat Desktop该版本可能没有内置市场需要手动下载安装包。访问项目的GitHub Release页面下载最新的技能ZIP文件通常名为user-research-cookiy-skill.zip。在Claude Chat Desktop应用中找到CustomizeSkillsCreate Skill创建技能Upload a skill上传技能。选择你下载的ZIP文件进行上传。同样需要进行上述第6步的网络权限配置这是技能能否正常工作的关键。注意事项网络权限配置是Claude平台上最常见的安装失败原因。如果安装后技能无法调用或提示网络错误请第一时间检查SettingsCapabilities中的网络出口和域名白名单设置是否正确。选择All domains是最省事的方法。3.2 命令行终端环境安装指南如果你主要在终端中使用Claude Code或其他兼容的CLI智能体安装过程通过命令完成。对于Claude Code Terminal打开你的终端并确保已进入Claude Code环境。依次执行以下三条命令/plugin marketplace add cookiy-ai/user-research-skill /plugin install user-researchcookiy-ai /reload-plugins第一条命令添加技能市场源第二条从该源安装特定技能第三条重载插件使新技能生效。启用自动更新可选但推荐执行/plugin命令在交互界面中选择Marketplaces标签页找到cookiy-ai源将其中的Enable auto-update启用自动更新选项打开。这能确保你始终使用最新版本的技能。对于Codex、Cursor、OpenClaw等其他智能体这些环境通常使用更通用的技能管理工具。推荐使用npx命令进行全局安装npx skills add cookiy-ai/user-research-skill -g -y其中-g参数表示全局安装-y参数表示自动确认所有提示。如果该命令在你的环境中不工作请查阅你所使用智能体的官方文档寻找其特定的“技能”Skill或“插件”Plugin安装说明其原理通常是克隆Git仓库到智能体的特定扩展目录。3.3 安装后验证与常见问题排查安装完成后如何验证技能是否成功加载并可用直接调用在你的智能体对话窗口中尝试输入明确的技能调用命令例如/user-research-cookiy。如果技能已安装智能体通常会响应并进入该技能的工作模式。语义触发更自然的方式是直接描述你的需求比如“我需要为我们的新登录流程设计一个用户研究计划”。观察智能体的回复如果它开始以结构化的方式询问研究细节或直接生成计划大纲并提及“用户研究技能”则说明技能已通过语义匹配成功加载。检查技能列表在Claude桌面端可以在Customize下的已启用技能列表中确认。在终端可以尝试/plugin list类命令查看已安装插件。常见安装问题速查表问题现象可能原因解决方案输入指令无反应或智能体表示“未知命令”1. 技能未安装成功2. 技能未正确加载1. 重新执行安装步骤确认无报错。2. 尝试执行/reload-plugins或重启智能体应用。技能可调用但执行时提示“网络错误”或“无法连接服务”1. 网络出口权限未开启2. 域名被防火墙或代理阻挡1.重点检查在设置中确认Allow network egress已开启且白名单包含s-api.cookiy.ai或设置为All domains。2. 检查系统代理设置或尝试在非受控网络下使用。技能部分功能如连接Cookiy运行研究不可用可能需要Cookiy AI平台账户或API密钥访问Cookiy AI官网查看是否需要注册账户并在技能中配置API密钥。通常技能文档或启动时会给出指引。在终端安装时提示“命令未找到”所使用的智能体CLI不支持该安装命令查阅你所使用智能体的官方文档寻找正确的插件管理方式。可能需要手动克隆代码库到特定目录。4. 实战应用从想法到洞察的完整工作流理解了技能的能力和安装方法后我们通过几个具体的、贴近真实工作的场景来看看如何将其融入你的日常极大提升研究效率。4.1 场景一快速生成产品功能探索性研究方案假设你是一名产品经理团队正在构思一个“智能文档总结”新功能但大家对用户的具体使用场景和痛点把握不清。你需要快速启动一个探索性研究。操作流程启动对话在已安装技能的智能体对话界面中你直接输入“我们需要探索用户在处理长文档如技术论文、市场报告时的核心痛点以及他们对‘自动总结’功能的潜在需求和顾虑请帮我制定一个用户研究方案。”交互与细化智能体加载技能后可能会追问一些细节以完善方案例如“目标用户是更偏向学生、研究人员还是企业分析师”“研究的紧迫性如何预计周期和资源如访谈人数有什么限制”“是否有竞品可以提供参考” 你根据实际情况回答。这个过程模拟了与研究专家的初步讨论。接收产出很快智能体会输出一份结构完整的研究计划草案通常包括研究目标与背景清晰陈述了本次探索的目的。推荐方法例如建议进行5-8场一对一深度访谈辅以日记研究让用户记录一周内处理长文档的经历。参与者招募标准详细描述了目标用户的画像如“每周至少阅读2份20页以上专业文档的知识工作者”。筛查问卷一份可以直接用来发布在招募渠道如用户社群、招募平台的问卷问题设计能有效筛选出合格参与者。访谈指南初稿包含破冰问题、核心探索问题如“你能描述上次阅读一份很长报告的全过程吗遇到了哪些困难”、以及针对“自动总结”的概念测试问题。实操心得不要满足于第一版方案。你可以像与同事讨论一样对智能体生成的方案提出修改意见。例如“把访谈人数增加到10人并加入一个简单的可用性测试环节用Figma原型测试一下我们总结功能的两种UI设计。” 技能能理解这些反馈并调整方案。4.2 场景二自动化处理与分析批量用户访谈记录你或你的团队已经完成了10场用户访谈获得了大量的录音和转录文本。面对数十万字的文本资料归纳分析工作令人望而生畏。操作流程准备数据将所有访谈的转录稿整理成文本文件.txt或.md格式。确保每份转录稿结构清晰最好能区分不同发言者如“访谈员”、“用户”。交付与分析将文本文件上传给智能体如果环境支持或者直接将文本内容粘贴到对话中。给出指令“这是关于‘智能文档总结’功能的10场用户访谈转录稿请对其进行综合分-析生成研究报告。”观察五阶段管道工作技能会在后台执行其综合管道。你可以要求它简要汇报进程。最终你会得到一份详实的报告内容可能包括主题代码本一个表格列出了所有涌现出的主题如“信息过载焦虑”、“总结可信度担忧”、“多格式文档支持需求”每个主题下有定义和来自原始转录稿的引文作为证据。用户画像基于访谈数据聚类出的2-3个典型用户角色例如“效率优先的经理”和“深度钻研的分析师”并描述其目标、痛点和行为模式。优先级发现矩阵将发现的问题或机会点按照“用户影响度”和“实现可行性”进行矩阵排序直观展示哪些是应该优先解决的“高性价比”问题。综合叙述报告用连贯的文字总结核心洞察直接支持“我们为什么要做这个功能”以及“我们应该重点解决哪些问题”的决策。注意事项转录稿的质量直接影响分析结果。嘈杂的录音、不准确的转录特别是多人对话区分不清会导致分析偏差。如果条件允许使用专业的转录工具或服务进行初稿转录和校对再交给技能分析效果会好得多。4.3 场景三通过Cookiy AI平台进行端到端研究当你需要接触真实用户但又希望流程极度简化时可以启用技能与Cookiy AI平台的连接功能。操作流程以发起一个定量调查为例发起请求告诉智能体“我想调查我们当前用户对‘项目协作’功能的满意度并收集对下一代改进功能的期望。目标样本量200人用户需在过去一个月内使用过该功能。”技能引导技能会理解这是一个定量研究请求并可能询问更多细节如调查需要支持哪些语言、是否设置筛选逻辑如仅针对企业版用户、期望的完成时间等。平台对接与执行在你确认后技能会将研究需求发送至Cookiy AI平台。平台会自动设计问卷生成一份专业的、包含量表题如NPS、满意度打分、多选题和开放题的问卷。逻辑设置自动实现条件跳转例如对满意度打低分的用户会额外追问原因。招募与分发根据你设定的条件如“过去一个月活跃用户”通过集成的渠道或你自己的用户列表发送调查邀请。数据收集与预览在收集过程中你就可以在对话中或通过平台查看实时回收的数据和初步图表。获取结果调查结束后技能可以请求平台生成数据摘要并结合开放题文本进行简单的定性分析给你一个初步的结论报告。与纯本地技能使用的区别此场景依赖外部Cookiy AI服务可能涉及账户、权限甚至费用。但其优势是实现了从“想法”到“数据结果”的全自动化将你从设计工具、招募平台、数据清洗等多个工具间切换的繁琐工作中彻底解放出来。5. 高级技巧与最佳实践要让user-research-skill发挥最大效力不仅仅是安装和基础使用掌握一些高级技巧和遵循最佳实践至关重要。5.1 编写高效的技能调用提示词虽然技能支持语义匹配但一个清晰的指令能让智能体更准确地调用技能并理解你的意图。结构化的提示词通常效果更好。基础结构“角色 目标 背景 约束 产出要求”示例“作为一名产品负责人角色我需要评估在移动端增加‘语音输入记账’功能的可行性目标。我们的主要用户是25-35岁的年轻上班族注重效率背景。我们有两周时间和约5名用户进行测试约束。请生成一份包含研究计划、筛查问卷和测试脚本的完整方案产出要求。”明确产出格式如果你希望产出是特定的格式直接说明。示例“将最终的研究发现总结成一个三部分的报告1. 关键痛点列表带用户原话引用2. 机会点优先级矩阵3. 下一步行动建议。”迭代与细化将研究任务分解。先让技能生成一个粗略的计划你审阅后提出修改点再让它细化具体部分。示例第一轮“为我们的新用户引导流程做一个可用性测试计划。” 第二轮“好的计划不错。请把测试脚本中关于‘权限申请’那一部分的追问问题设计得更详细一些特别是用户如果表示犹豫我们应该如何追问。”5.2 确保研究质量与伦理AI的辅助不能替代研究者的专业判断和伦理责任。审查AI生成的素材技能生成的访谈指南、问卷问题在投入使用前必须由人工审查。确保问题无引导性、无歧义符合研究伦理如保护隐私、知情同意。理解模拟用户的局限性Cookiy AI的“模拟用户”功能在早期概念测试或问卷预测试中非常有用但它们是基于模型生成的不能完全代表真实用户的复杂性和不可预测性。关键结论必须通过真实用户研究来验证。数据隐私与合规如果你通过技能处理真实的用户访谈数据尤其是音频、视频转录稿务必确保你拥有处理这些数据的合法权利并遵守相关的数据保护法规如GDPR、个人信息保护法。避免在提示词中直接粘贴包含个人身份信息PII的敏感数据。5.3 与其他工具和工作流集成user-research-skill可以成为你工作流的核心枢纽与其他工具联动。与设计工具联动将技能生成的用户画像和痛点直接作为Figma或Sketch中设计稿的备注和依据。你可以要求技能将产出格式化为适合粘贴到设计协作平台的Markdown或JSON。与项目管理工具联动将技能生成的高优先级“下一步行动建议”转化为Jira、Linear或Asana中的具体任务卡片。你可以指令智能体“将报告中‘高优先级’的建议用列表形式列出来每一条作为一个用户故事标题。”与数据分析工具联动对于定量调查收集的原始数据你可以要求技能导出为CSV格式然后导入到Excel、Google Sheets或更专业的统计分析工具如R、Python的Pandas中进行更深度的分析。5.4 技能边界认知与常见误区了解技能的边界能帮助你更合理地设定预期避免失望。它不替代人类研究者的核心洞察技能擅长执行结构化的流程、处理大量文本和生成草案但最终的研究问题定义、深度的洞察挖掘、微妙的共情理解以及基于商业背景的战略决策仍然依赖于人类研究者的专业能力。AI是强大的副驾驶但不是飞行员。复杂逻辑需要清晰输入对于极其复杂、涉及多变量条件的研究设计技能的生成结果可能需要更多人工调整。你输入的背景信息越丰富、逻辑越清晰产出的质量就越高。连接服务的稳定性依赖Cookiy AI平台的功能如招募真实用户受限于该服务的可用性和你自身的网络环境。对于关键任务建议留有备选方案或提前测试连通性。将cookiy-ai/user-research-skill融入你的工作本质上是将用户研究的“执行层”工作高度自动化让你和你的AI助手能更专注于“策略层”和“洞察层”——定义真正重要的问题并做出更明智的决策。从今天起尝试让你的下一个产品讨论从一句对智能体的自然语言指令开始。