Compétences ux-researcher-designer
🎨

ux-researcher-designer

Sûr ⚡ Contient des scripts⚙️ Commandes externes

Générer des personas utilisateurs à partir de données de recherche

Également disponible depuis: davila7

Transformez les données brutes d'entretiens utilisateurs en personas exploitables. Créez des profils utilisateurs fondés sur des données avec des objectifs, frustrations, comportements et implications de conception en quelques minutes plutôt qu'en heures.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "ux-researcher-designer". Générer un persona pour un utilisateur mobile qui fait des achats en ligne pendant son trajet

Résultat attendu:

  • Alex le Natif Mobile
  • Un utilisateur quotidien qui utilise principalement le produit à des fins personnelles
  • Archétype : Mobile First
  • Objectifs : Accès partout, actions rapides, fonctionnalité hors ligne
  • Frustrations : Mauvaise expérience mobile, fonctionnalités uniquement sur desktop, chargement lent
  • Implications de conception : Conception responsive mobile-first, interactions optimisées pour le tactile

Utilisation de "ux-researcher-designer". Créer des personas à partir de données de recherche utilisateur montrant que le contexte professionnel domine

Résultat attendu:

  • Taylor le Professionnel
  • Un utilisateur régulier qui utilise principalement le produit à des fins professionnelles
  • Archétype : Utilisateur Professionnel
  • Objectifs : Améliorer l'efficacité de l'équipe, suivre les métriques, intégrer des outils
  • Frustrations : Manque de fonctionnalités de reporting, mauvaises fonctionnalités de collaboration, pas de fonctionnalités entreprise
  • Implications de conception : Conception visuelle professionnelle, fonctionnalités entreprise comme l'SSO et les journaux d'audit

Audit de sécurité

Sûr
v3 • 1/16/2026

All 57 static findings are false positives. The analyzer misidentified Python's random module for persona name selection as cryptographic code. No actual cryptographic algorithms, network exfiltration, or malicious patterns exist. This is a benign UX research tool that generates personas from user data.

3
Fichiers analysés
754
Lignes analysées
2
résultats
3
Total des audits

Facteurs de risque

⚡ Contient des scripts (1)
scripts/persona_generator.py:1-509
⚙️ Commandes externes (1)
SKILL.md:22
Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

45
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
30
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Synthétiser les données d'entretiens

Convertir les transcriptions d'entretiens brutes en personas structurés qui communiquent les insights utilisateurs aux parties prenantes.

Guider les décisions de conception

Générer des personas pour orienter la priorisation des fonctionnalités et valider les choix de conception par rapport aux besoins utilisateurs.

Communiquer les segments utilisateurs

Créer des documents de personas partageables qui aident les équipes à s'aligner sur les utilisateurs cibles et leurs priorités.

Essayez ces prompts

Persona basique 
Générer un persona utilisateur pour un utilisateur mobile fréquent qui valorise l'efficacité et la vitesse
Basé sur un entretien 
Créer un persona basé sur ces résultats d'entretien : 20 utilisateurs, 60% d'utilisation quotidienne, le point de douleur principal est la lenteur du chargement
Analyse de segment 
Générer deux personas contrastés : un pour les utilisateurs experts qui utilisent plus de 15 fonctionnalités quotidiennement, et un pour les utilisateurs occasionnels qui se connectent mensuellement
Intégration du parcours 
Créer un persona d'utilisateur professionnel avec des scénarios pour la collaboration en équipe, incluant des points de douleur autour de la mauvaise gestion des permissions

Bonnes pratiques

  • Saisir au moins 20 utilisateurs pour un persona de confiance moyenne, 50+ pour une confiance élevée
  • Inclure des citations d'entretiens pour rendre les personas authentiques et citables
  • Vérifier et remplacer les noms générés par des noms issus de vrais utilisateurs pour plus d'authenticité

Éviter

  • Utiliser des personas sans les valider par rapport à de vraies données de recherche utilisateur
  • Créer des personas à partir d'hypothèses plutôt que d'insights collectés
  • Ignorer les niveaux de confiance des données lors de la présentation des personas aux parties prenantes

Foire aux questions

Quel format de données persona_generator.py accepte-t-il ?
Il accepte les données utilisateur sous forme de liste de dictionnaires avec des champs comme l'âge, la fréquence d'utilisation, les fonctionnalités utilisées et l'appareil principal.
Puis-je exporter des personas vers Figma ou d'autres outils ?
Oui, utilisez l'option de sortie JSON pour obtenir des données structurées qui peuvent être importées dans les outils de conception.
Combien de personas dois-je créer ?
Trois à cinq personas couvrent généralement la plupart des segments d'utilisateurs sans submerger les équipes.
Cet outil analyse-t-il les transcriptions d'entretiens ?
Il traite les insights d'entretiens structurés, pas le texte brut des transcriptions. Pré-traitez d'abord les transcriptions.
Que indiquent les niveaux de confiance sur la qualité des données ?
Faible pour moins de 20 utilisateurs, Moyen pour 20-50, Élevé pour plus de 50 utilisateurs dans l'échantillon.
Puis-je personnaliser les modèles d'archétypes ?
Oui, modifiez le dictionnaire archetype_templates dans le fichier Python pour ajouter des types d'utilisateurs personnalisés.

Détails du développeur

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/main/product-team/ux-researcher-designer

Réf

main

Structure de fichiers

📁 scripts/

📄 persona_generator.py

📄 SKILL.md