Skill oficial · Produto
Síntese de entrevistas com usuários
Sintetiza anotações de entrevistas em temas com contagem de participantes, citações, jobs-to-be-done, insights x suposições e recomendações com confiança.
Funciona no Claude, no ChatGPT e em agentes de programação. Nos planos Team e Business, a skill oficial no seu pod se atualiza sozinha quando a melhoramos.
Quando usar
- Você fez 3 ou mais entrevistas com usuários ou calls de discovery e precisa dos padrões
- A equipe pergunta “o que aprendemos?” antes de uma decisão de produto
O que você passa para ela
- Transcrições ou anotações por participante
- A pergunta de pesquisa
- Segmentos dos participantes (opcional)
O que você recebe
Um relatório de pesquisa: principais achados, temas com contagens e citações, jobs-to-be-done, uma tabela de insights e recomendações com nível de confiança.
Como funciona
- Extraia observações atômicas Uma observação = um fato sobre um participante: algo que ele fez, sentiu, disse ou usou. Marque cada uma com o participante e se é comportamento (“fez”), opinião (“disse”) ou pedido (“quer”). Comportamento passado é o sinal mais forte; pedidos são o mais fraco.
- Agrupe em temas Use o diagrama de afinidade como a NN/g descreve: agrupe primeiro pelo conteúdo, dê nome ao grupo depois, não force um número fixo de grupos e deixe uma observação ficar em 2 grupos quando ela cabe nos dois. Junte observações que descrevem a mesma necessidade ou dor de fundo. Dê a cada tema o nome de uma afirmação do lado do usuário (“Os donos conferem o caixa todo dia pelo celular”), e não de um assunto (“Mobile”).
- Conte os participantes por tema Escreva “5 de 8 participantes”. Regra desta skill: um tema precisa de pelo menos 2 participantes; observações de um participante só vão para “Vale acompanhar”. Se um tema vem de um único segmento, diga isso.
- Escolha as citações 1 a 2 citações literais por tema, atribuídas ao rótulo do participante. Cite as palavras exatas; se as anotações forem paráfrases, marque “(paráfrase)”.
- Escreva os jobs-to-be-done Um job é o progresso que uma pessoa está tentando fazer em uma situação específica (Christensen Institute); inclua os lados funcional, social e emocional quando os dados os mostrarem. Para os temas principais: “Quando [situação], quero [motivação], para que [resultado].” Baseie cada um em comportamento observado, não em pedidos de recurso.
- Separe insights de suposições Um insight se apoia no comportamento de 2 ou mais participantes. Tudo o que a equipe acreditava antes das entrevistas e que os dados não testaram continua sendo suposição. Liste abertamente as evidências contrárias.
- Recomende com nível de confiança Cada recomendação se liga a temas, nomeia um responsável se o usuário tiver indicado um, e recebe um nível de confiança na escala padrão desta skill: Alta (comportamento de metade ou mais dos participantes), Média (vários participantes, a maioria “disse” e não “fez”) ou Baixa (poucos participantes ou um só segmento). Acrescente qual pesquisa aumentaria a confiança.
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Histórico de mudanças
- v1.0.3 · · Example: top finding 2 reads "Follow-up is manual and repeated", as its theme heading does; only P1 batches (every Friday), so "done in batches" is gone.
- v1.0.2 · · Example: the template recommendation is rated High, as the skill's scale requires, since both its themes rest on behavior from at least half the participants (2 of 4 and 3 of 4).
- v1.0.1 · · Example: the single-participant finding is dropped from Top findings (it stays under Worth watching), each recommendation names a theme, and the awkwardness theme no longer claims people delay follow-ups, which no participant said.
- v1.0.0 · · First release.
Fontes
- Affinity Diagramming for Sorting UX Findings and Ideas - NN/G (lida em 2026-11-04)
- Jobs to Be Done Theory (Christensen Institute) (lida em 2026-11-04)