用途：在产品开发早期，把零散的用户研究、市场数据与利益相关者知识综合成一份基于假设的初始用户画像，作为团队对目标用户的共同参考，并标出需要后续研究验证的空白。它不是经过验证的画像，而是会随认知更新而演进的“原型”占位。
主要能力：提供完整的填写结构（模板 template.md），涵盖姓名、简介与人口统计、代表性引语、痛点、目标行为、目标、决策权与影响者、信念与态度等部分；支持在调用时直接传入已有上下文（技能名后的文本、粘贴的上下文或 ARGUMENTS: 行），已提供的内容不会重复询问；即使空手而来，也会先询问你认为用户是谁、已知什么，再结构化并标记假设。
使用方式：先收集可用上下文（访谈笔记、问卷、支持工单、分析数据、行业报告、销售/支持团队洞察、产品要解决的问题）；再按步骤定义身份、捕捉语气、记录情境、理解影响，最后与团队分享、识别缺口、规划研究并迭代。示例调用：Proto-persona for solo bookkeepers adopting our receipt-scanning app — signal: 30 support tickets and 4 sales call notes。
适用场景：早期产品开发、新功能或转型启动、对齐利益相关者、识别研究缺口。
限制：不适用于已完成大量用户研究、已有成熟用户分群的场景，也不能替代定量数据。常见误区包括只写人口统计而无行为、把假设当事实、一次创建过多画像、编造引语、从不验证。缺失信息应标注 [ASSUMPTION—VALIDATE] 或 [PLACEHOLDER—NEEDS RESEARCH]，而非编造。