该技能用于用户研究相关工作：根据分析、问卷、访谈等数据生成用户画像，绘制客户旅程地图，规划可用性测试，并将研究结果综合为可执行的设计建议。
主要能力与用法：
- 画像生成：运行 python scripts/persona_generator.py（人类可读输出）或 python scripts/persona_generator.py json（JSON 输出）。输入为 JSON 用户数据数组，字段含 user_id、age、usage_frequency、features_used、primary_device、usage_context、tech_proficiency、pain_points。支持 power_user、casual_user、business_user、mobile_first 等原型，输出人口统计、心理特征、行为、目标、痛点、场景与设计启示。也提供轻量原型画像画布，用于缺少研究数据时形成待验证假设。
- 旅程地图：明确画像、目标、起点终点与时间范围，整合访谈、会话记录、分析与工单数据，按阶段填充行动、触点、情绪、痛点与机会，并区分顺利、失败、困难三条路径，附 KPI 与责任团队。
- 可用性测试：把模糊目标转为可检验问题，选择主持远程、非主持远程或游击测试，设计场景化任务与成功指标（完成率、用时、错误率、满意度），准备主持指南。
- 研究综合：用 GOAL、PAIN、BEHAVIOR、CONTEXT、QUOTE 编码，聚类、计算分群规模，提取含证据与频次的发现并排序机会。
限制与范围：不包含访谈自动录音转写、实时分析集成、定量问卷设计等；资料未提供价格、平台与效果保证。样本少于 20 人时画像置信度偏低，建议每设计至少 5 名参与者。