用途
research-synthesis 是一个用于将用户研究综合为可执行洞察的技能。它面向需要把原始研究笔记、访谈记录、用户反馈等资料转化为结构化证据与产品决策依据的场景。其核心理念是：好的综合呈现模式，坏的综合制造叙事虚构；目标是结构化的证据，而不是挑选引语的动人故事。
主要能力
该技能基于原子研究方法（Atomic Research Method，Daniel Pidcock）与持续发现习惯（Continuous Discovery Habits，Teresa Torres），将研究自下而上分为四个层级：
-
Nuggets（原始证据）：来自单一来源的独立观察。每条 nugget 只包含一个观察（而非一段话），标注来源（参与者 ID、日期、方法），优先使用直接引语而非解读。示例：“[P3, Jan 12] 'I spend 30 minutes after every customer call just trying to remember what they said.'”
-
Patterns（反复出现的主题）：将指向同一现象的 nuggets 分组。一个 pattern 需要来自 3 个以上独立来源的证据。示例：“5 of 7 PMs report spending 20-45 minutes on post-call documentation. All describe it as tedious and low-value.”
-
Insights（含义）：pattern 对产品意味着什么。insight 将 pattern 与产品机会或风险连接起来。示例：“Post-call documentation is a high-frequency pain point (daily for active PMs) with no satisfying solution. Current workarounds (voice memos, bullet lists) lose context and emotional nuance.”
-
Recommendations（行动）：由 insights 支撑的具体产品行动。每条建议可沿链条回溯：recommendation ← insight ← pattern ← nuggets。
证据强度
技能要求对每个 pattern 和 insight 进行评级：
- Strong：5 个以上来源，观察到一致行为，有数据佐证。
- Moderate：3-4 个来源，基本一致，有一定数据支持。
- Emerging：2 个来源，行动前需要更多证据。
- Weak：单一来源或证据矛盾。
技能明确规定：绝不基于 Weak 或 Emerging 证据提出产品建议，应将其标记为需要进一步研究。
使用方式
综合流程如下：
- 从原始笔记中提取所有 nuggets——每行一条，标注来源。
- 亲和图（affinity map）：按主题（而非按访谈）对 nuggets 分组。
- 将每组命名为一个 pattern 并附计数（如“5/7 participants...”）。
- 仅从 Strong 和 Moderate 的 patterns 中推导 insights。
- 撰写可回溯到具体 insights 的 recommendations。
- 明确标记矛盾之处——不要将其抹平。
适用场景
该技能适用于被要求综合研究、整理用户反馈、发现模式等任务。典型使用场景包括：用户访谈后的资料整理、产品发现阶段的证据汇总、将零散反馈转化为产品建议等。
限制与准则
技能包含以下强制准则：
- 关键：绝不从少于 3 个数据点进行综合。两个人说同样的话是巧合，不是模式。
- 始终引用具体证据。“Users struggle with X”没有价值；“5 of 7 participants spent 20+ minutes on X, with P2 calling it 'the worst part of my week'”才是证据。
- 始终重视行为而非观点。人们做什么比他们说什么更重要。
- 绝不挑选引语来支持某个叙事。要包含矛盾证据。
- 始终标注置信水平。区分“我们知道”与“我们认为”。
- 绝不脱离证据链呈现综合结果。任何读者都应能将一条建议回溯到原始 nuggets。
其他信息
该技能来自 productskills。官方文本、收费、价格、平台等具体信息暂未提供。