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무료GitHub에 공개한국어 소개

research-decision-room

인터뷰, 문의, 설문을 정리해 제품과 디자인 결정에 쓸 HTML 화면을 만듭니다. 근거, 주제, 확신 수준, 개선안 비교와 다음 실험을 함께 제시합니다.

원문원문 설명 보기

Turn messy user research notes, interviews, support tickets, surveys, and product context into an evidence-backed decision room: a single HTML artifact with an evidence ledger, theme map, confidence heatmap, opportunity matrix, decision memo, and experiment queue. Use when teams need to move from qualitative signals to product or design decisions without fabricating certainty.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 인터뷰와 고객 문의를 함께 분석합니다
  • 초기 설정 개선안을 비교합니다
  • 관계자에게 근거와 불확실성을 공유합니다
  • 검증 실험과 성공 지표를 정합니다

한국어 소개

할 수 있는 일

인터뷰 기록, 고객 문의, 설문과 이용 현황 메모를 정리해 제품이나 디자인 결정에 사용할 한 페이지의 HTML을 만듭니다. 출처 식별자가 붙은 근거 목록, 네 개에서 여섯 개의 주제, 확신 수준, 세 개에서 다섯 개의 개선안 비교표, 짧은 결정 메모와 다음 실험을 담습니다. 근거 필터링과 관련 식별자 강조 표시도 지원할 수 있습니다.

이럴 때 유용합니다

흩어진 고객 의견을 바탕으로 개선 방향을 논의하려는 팀에 적합합니다. 긴 조사 보고서를 읽을 시간이 없는 관계자에게 권고안과 함께 상충하는 의견, 부족한 정보도 공유할 수 있습니다.

사용 예시

  • “인터뷰와 고객 문의를 정리하고 초기 설정 개선안을 비교해 주세요.”
  • “이탈 이유를 주제별로 묶고 다음에 측정할 지표와 실험안을 제시해 주세요.”

주의 사항

조사 자료를 제공해야 합니다. 인용문, 참여 인원, 날짜, 매출 영향과 지표를 만들어 넣지 않으며 누락된 수치는 미제공으로 표시합니다. 결정 범위가 명시되지 않으면 추정한 범위임을 밝힙니다. 출력은 독립적으로 작동하는 index.html이며 프레임워크 의존성은 필수가 아닙니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호조사 입력 자료와 제품 또는 디자인 결정용 HTML을 만드는 목적을 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호일곱 단계 절차, 근거 목록 항목, 평가 척도와 index.html 구성을 지정합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호파일 쓰기 기능을 명시하고 출력을 독립 실행 가능한 단일 index.html로 지정합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호필수 입력과 파일 쓰기 기능을 제시하고 프레임워크 의존성이 필요 없다고 명시합니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(4)

  • SKILL.md6.1 KB
  • example.html26.9 KB
  • references/checklist.md2.1 KB
  • references/evidence-model.md3.1 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Research Decision Room Skill

Create a single-page HTML decision artifact that helps a product or design team turn messy evidence into a clear next move. The output is not a decorative research deck. It is a working room for debate: evidence, themes, confidence, tradeoffs, and recommended experiments stay visible together.

Resource map

research-decision-room/
├── SKILL.md
├── example.html
└── references/
    ├── checklist.md
    └── evidence-model.md

Read references/evidence-model.md before synthesis and run references/checklist.md before emitting the artifact.

When to use this skill

Use this skill when the user has any mix of:

  • Interview notes, usability-test observations, support tickets, sales call notes, app-store reviews, NPS comments, survey open text, analytics snippets, or product-decision context.
  • A decision that needs evidence: "Should we build X?", "Which onboarding path should we try?", "Why are users dropping off?", "What do customers actually mean by slow?"
  • A need to share findings with stakeholders who will not read a long research report.

Do not use it for pure visual inspiration, campaign ideation, or brand moodboards.

Workflow

Step 1 - Establish the decision frame

Identify the decision scope from the user's prompt. If the user did not give a decision, derive one from the evidence and label it as inferred.

Write a short frame with:

  • Decision question.
  • Audience or segment.
  • Time horizon.
  • Known constraints.
  • What this artifact will not decide.

If key context is missing and the task is not blocked, proceed with labelled assumptions instead of asking a broad question.

Step 2 - Build the evidence ledger

Normalize every useful signal into ledger rows using the model in references/evidence-model.md.

Each ledger row must include:

  • id: short stable id, such as I-03, T-14, M-02.
  • source_type: interview, usability, support, survey, analytics, sales, field note, or stakeholder.
  • segment: user type or "unknown".
  • signal: one-sentence observation.
  • quote_or_metric: direct quote, metric, or "not provided".
  • strength: strong, medium, or weak.
  • limitations: why this evidence may be biased or incomplete.

Never invent quotes, participant counts, dates, revenue impact, or metrics. If the user did not provide a number, use "not provided" and explain what evidence would increase confidence.

Step 3 - Synthesize themes and tensions

Cluster evidence into 4 to 6 themes. For each theme:

  • Name the theme in plain human language.
  • List the evidence ids that support it.
  • Explain the behavior behind it, not just the UI complaint.
  • Mark confidence as high, medium, or low.
  • Note contradictions or segment differences.

Prefer verbs over nouns: "Teams abandon setup when the first blank state asks for too much" is better than "Onboarding problem".

Step 4 - Score opportunities

Create an opportunity matrix with 3 to 5 options. Score each option on a 1 to 5 scale:

  • Evidence strength.
  • User pain.
  • Business leverage.
  • Implementation risk, where 5 means low risk and 1 means high risk.

Show the total score, but do not let the score replace judgment. Add one sentence on why the top recommendation wins.

Step 5 - Draft the decision memo

Write a decision memo with:

  1. Recommended move.
  2. Why now.
  3. What evidence supports it.
  4. What could be wrong.
  5. What to measure next.
  6. Reversible next step.

Keep the memo short enough to read in under one minute.

Step 6 - Create the HTML artifact

Produce a self-contained index.html. Use the active DESIGN.md for typography, spacing, color roles, and component tone, but keep the information architecture stable:

  1. Header with decision question, confidence, and last-updated label.
  2. Executive readout with recommendation, risk, and next experiment.
  3. Evidence ledger with filter chips.
  4. Theme map with evidence ids and confidence.
  5. Opportunity matrix.
  6. Decision memo.
  7. Experiment queue with owner, metric, and success threshold.
  8. Assumptions and limitations.

The artifact should be interactive but durable. Simple vanilla JavaScript is allowed for filtering evidence, switching views, or highlighting related ids. No framework dependency is required.

Step 7 - Self-check and emit

Run the checklist. Then emit one concise orientation sentence and one HTML artifact:

<artifact identifier="research-decision-room" type="text/html" title="Research Decision Room">
<!doctype html>
<html>...</html>
</artifact>

Nothing after the closing </artifact>.

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