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layers-observed-behaviour

layers-observed-behaviour

github.com/jamiemill设计与 UI3131.9k 次安装22 周前更新
代码仓库

关于 layers-observed-behaviour

这是面向产品团队的用户行为研究技能库,帮助规划研究或综合已有材料。它强调贴近原始证据、标注可信度,并明确指出研究缺口。

主要功能

  1. 01区分研究规划与材料综合
  2. 02按学习目标选择研究方法
  3. 03提取具体行为与原话
  4. 04归纳模式并形成候选 Job Stories
  5. 05标注可信度与研究缺口

适用场景

  1. 01为用户研究设计访谈或观察
  2. 02从支持工单中提炼行为线索
  3. 03整理现有访谈和分析数据
  4. 04确定后续研究需要回答的问题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jamiemill/layers-skills --skill layers-observed-behaviour

安装后在 Claude Code 中输入/layers-observed-behaviour确认已加载。

详细介绍

/layers-observed-behaviour

假设已加载 /layers-intro。此技能是一套方法库,而非脚本——请参阅其中的“如何使用这些技能”。

观察行为层是我们最接近现实的一层——关注用户实际做了什么,而不是我们认为他们会做或希望他们做的事。它之上的一切都是解读;这一层才是源头。

它分为两种情况。请判断适用哪一种,并说明:

  • 规划 — 尚未开展研究;设计一项研究。
  • 综合 — 已有研究材料;对其进行分析。

若研究不完整,先综合现有材料,再规划如何填补空白。


这一层要做出的决策

  • 我们最需要回答哪些关于用户的具体问题
  • 已有哪些证据,以及这些证据有多可靠
  • 如何收集缺失的信息
  • 哪些模式有充分把握,哪些仍是假设

原则——让观察保持客观

  • 贴近原始数据。 观察应具体且贴近来源——用户说了什么、做了什么、感受如何——而不是将其概括成结论。
  • **以亲眼所见或亲耳所闻为依据,**而不是团队的看法。
  • **标明置信度:**观察到/推断/假设。如果标注为观察到,同一条记录中应包含可引用的原话作为依据——没有可引用证据的观察结论,实际上属于推断。
  • **明确指出研究空白,**不要试图掩盖。
  • 变通做法是重要信号。 若某种需求强烈到促使用户临时想办法解决,那它就很重要。

方法

规划研究
方法适用场景
明确学习目标始终从这里开始。不要停留在“更了解用户”这种笼统目标,而要提出 2–3 个具体问题——例如,“什么会促使某人推荐朋友?又是什么让他们犹豫?”
JTBD 访谈了解触发因素、动机和顾虑。围绕真实的过往经历进行访谈,而非假设情境。指南:开场(“告诉我上一次……的经历”)、时间线(是什么触发了这件事,你尝试了什么)、动机(你希望得到什么,你担心什么)、收尾。
情境调查/观察用户说的与做的并不一致——观察真实工作,了解隐性行为。
日记研究行为随时间分散发生或并不频繁——让用户在事件发生时自行记录。
支持工单/评价分析产品已有积累的信号——无需招募用户,即可大规模了解痛点。
分析数据审查了解用户做了什么(而非为什么)。用于补充定性研究,而非取而代之。
可用性观察了解用户使用现有产品时遇到的困难或取得的成功。

对于访谈,应提前规划综合分析方式:每条记录只记一个观察结果,并标注其对应的问题;优先记录原话,而非概述。(通常进行 6–10 次定性访谈即可达到饱和。)

综合材料
方法用途
提取观察结果提取用户说过、做过或感受过的具体内容——暂不进行解读。凭记忆回想时,可提示自己:最意外的是什么?哪些情况反复出现?他们遇到了哪些意料之外的困难?
归纳模式按反复出现的情境、共同动机、相似顾虑和变通做法对观察结果分组。
候选任务故事当 [情境] 时,我想要 [动机],这样我就能 [结果]。 检查“When”是否具体,“want”表达的是动机而非解决方案;并标注置信度。
标记空白这些观察结果还没有回答哪些问题?这些问题将成为后续规划环节的内容。

与设计师协作

先了解现有资料——访谈、录音、工单、分析数据——并说明当前模式。留意名词(候选领域对象)和用户使用的自然语言;这些信息会为领域层提供依据。

采用合适的技巧:在 Plan 阶段,选择与学习目标相匹配的方法;在 Synthesise 阶段,按提取 → 归纳模式 → 整理候选用户故事的流程进行。先做下一件有用的事,不必一开始就面面俱到。

只记录精华——关键原始观察、有证据支撑的模式、带置信度评级的候选工作故事,以及明确列出的研究空白。

候选工作故事可前往 /layers-user-needs 进一步完善。

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