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初五的消费者研究Skill。设计或执行消费者洞察、市场与竞品分析、VOC分析,以及概念、产品、包装、命名和价格研究,交付研究方案、题纲、问卷或有证据边界的洞察报告。没有真实数据时不模拟消费者作答;已有研究转成PR主张与行动时交pr-consumer-research,完整行业进入与经营研究使用industry-research。

Overview

Publisherchuwu57
RepositoryChuwu-PR-OS
Skill nameconsumer-research
Stars
84
Forks
11
Bundled files
11
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 11 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by chuwu57 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Consumer Research AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/Research/consumer-research
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS.git /tmp/Chuwu-PR-OS
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Chuwu-PR-OS/PROS-05/Skills/Research/consumer-research .claude/skills/consumer-research
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Consumer Research in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Consumer Research on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Consumer Research is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Consumer Research

归属说明:本Skill由初五维护,属于初五的个人Skill体系。分享或再分发时请保留本归属说明及已有来源、作者和许可声明。

核心原则

把研究定义为「降低业务决策的不确定性」,不要把研究做成资料堆积、虚构人群表演或看起来合理的故事。

始终遵守以下边界:

  • 先确认要支持的决策,再选择方法。
  • 区分事实、样本信号、解释和假设,不混写。
  • 没有真实消费者数据时,只输出假设、研究方案、题纲、问卷或分析框架,不虚构访谈对象、引语、比例和结论。
  • 不把定性研究中的高频表达直接换算成市场占比。
  • 不把相关性写成因果关系,不把购买意向写成真实销量。
  • 不用虚构人群画像替代真实用户、真实行为或统计样本。
  • 对每个重要结论标注证据来源、适用范围、限制和信心等级。

任务分流

先判断问题属于哪一类;同一决策可以组合多类研究,但不要为了显得完整而全做。

任务核心问题默认产物
消费者研究谁在什么情境下为什么选择、拒绝或替代需求、动机、场景、障碍、语言和人群差异
市场分析市场边界、规模、结构、增量与约束是什么市场定义、规模区间、驱动因素、价值链和机会判断
竞品分析竞争者如何赢、用户为何响应、我方如何取舍竞争地图、关键差异、路径依赖、机会与风险
产品测试概念、产品、包装、命名、价格或体验是否成立通过点、失败点、原因、优先修改项和下一轮验证
VOC分析用户反馈里有哪些稳定模式、异常和变化主题、情绪、场景、问题严重度、代表性限制和行动建议

如果用户的真实问题是传播方案、舆情判断或文案风险,先调用对应PR Skill;本Skill只负责补足消费者、市场和产品证据。

Step 1:定义决策

把模糊问题改写成可决策问题。

至少明确:

  • 要决定什么:进入市场、选择人群、调整产品、修改包装、确定价格、选择卖点或停止方案。
  • 谁做决定、何时做决定。
  • 研究对象、目标人群、市场范围和时间范围。
  • 成功、失败和暂停的判断标准。
  • 已知事实、未知问题和未经验证的假设。
  • 预算、时间、数据、样本、合规和组织限制。

若信息不足但风险可控,先写出最合理的工作假设并标注;若不同假设会导致完全不同的研究设计,只问一个最关键的问题。

Step 2:盘点证据

先写清待支持的主张,再评价材料。来源类型不预先赋予可信度总等级;历史A—D标签仅作历史记录。涉及证据判断时读取按主张盘点证据,按可追溯性、测量匹配、外推边界与替代解释核对关键主张。

区分「发生过」「有多普遍」「为什么发生」「能否公开表达」;信心对应具体主张,不对应来源品牌。一条核实投诉不能证明发生率,样本偏好不能证明愿付溢价,同期增长不能排除其他原因。缺少数据时仍交付有边界的判断与最小补证路径,继续不依赖缺口的研究。

Step 3:选择方法

按当前决策选择方法。

要回答的问题优先方法能回答不能直接回答
用户为什么这样做深度访谈、情境观察、日记研究动机、过程、语言和障碍市场占比
有多少人这样做有抽样说明的问卷、行为数据比例、差异和分布深层原因
用户实际做了什么交易、漏斗、搜索、客服和使用数据真实行为与变化完整动机
市场多大、如何变化官方数据、财报、渠道数据、上下行估算规模区间、结构和趋势精确未来值
竞品为什么有效产品、价格、渠道、内容、用户回音和业务数据交叉验证竞争机制和可能原因未经实验验证的单一因果
概念或卖点是否成立单概念测试、随机顺序对比、追问理由理解、相关性、差异、可信度和意向真实上市销量
产品体验哪里失败任务测试、盲测、对比测试、现场观察感官或使用问题、优先级和修正方向长期留存
价格是否合适价格敏感度、Gabor-Granger、Conjoint或真实价格实验接受区间和权衡脱离样本与场景的统一最优价

无法取得本次所需真实样本或数据时,不编造实证结果;完成可执行的招募标准、题纲、问卷、记录表和分析框架。已有公开研究或用户数据仍可按来源与样本边界分析,不能把缺少新采样扩大为停止所有二手分析。

Step 4:设计样本与材料

样本

  • 按决策相关变量招募,不只按年龄、性别等人口属性切分。
  • 优先考虑使用场景、购买阶段、品类经验、使用频率、价格敏感度、渠道和替代行为。
  • 明确纳入、排除和配额条件。
  • 区分现有用户、流失用户、竞品用户、品类拒绝者和潜在人群。
  • 记录招募来源和激励方式带来的偏差。
  • 不用小样本精确推断总体;不要机械声称「已经饱和」,而要说明新信息是否仍在出现。

访谈题纲

围绕最近一次真实行为提问:

  1. 发生了什么情境。
  2. 什么触发了需求。
  3. 考虑过哪些替代方案。
  4. 如何搜索、比较和选择。
  5. 哪些信息建立或破坏信任。
  6. 使用过程哪里顺畅、哪里受阻。
  7. 结果是否达到预期。
  8. 用户会用什么原话描述问题、产品和价值。

少问抽象态度和未来承诺,多追问具体事件、行为、取舍和证据。避免诱导、双重问题、品牌暗示和替用户总结。

问卷

  • 每道题只测一个概念。
  • 先筛选,再行为,再态度,最后人口信息。
  • 选项尽量穷尽、互斥,并提供必要的「其他」「不知道」「不适用」。
  • 随机化容易产生顺序偏差的选项或概念。
  • 把核心指标、分组方法和剔除规则在分析前确定。
  • 正式发放前做小规模认知测试,确认用户理解一致。

Step 5:执行专项研究

消费者研究

围绕「情境—触发—任务—选择—障碍—结果」形成链条。不要把人群洞察停留在标签;优先寻找不同人群在任务、约束和取舍上的差异。

输出洞察时使用:

在【情境】下,【某类消费者】为了【任务】会采取【行为】,但受到【障碍】影响,因此需要【可验证机会】。

市场分析

先固定市场定义、地域、时间、品类边界、渠道和计量单位,再谈规模。

同时使用:

  • 自上而下:总市场→品类→细分→品牌或产品。
  • 自下而上:用户数×频次×客单价,或渠道数×单点产出等业务驱动。
  • 交叉验证:解释不同来源为何不一致,不选择最顺眼的数字。

分析规模之外的结构:价值链、利润池、渠道权力、进入门槛、增长驱动、政策与文化约束、替代品和非消费。

竞品分析

同时考虑直接竞品、间接竞品、替代方案和跨行业标杆。先确认比较目的,再选择维度。

默认检查:

  • 业务与品牌定位。
  • 产品组合、主力SKU、价格带和上新节奏。
  • 渠道结构、促销与终端呈现。
  • 传播主张、内容路径和投放节奏。
  • 消费者实际回音、投诉、复购线索和未满足需求。
  • 可持续优势、组织能力和可能的路径依赖。

在消费品与PR场景中,按需读取包内消费者/竞品研究框架与按主张盘点证据。原版引用的初五个人文章原件未随包分发;上述共享方法承担本分发版的可读取方法入口。

借竞品理解自己,最终回答「我们要学什么、避开什么、坚持什么」,不要只做信息陈列。

产品测试

先按研发阶段选择测试对象:

  • 概念:需求相关性、价值理解、差异性、可信度和购买理由。
  • 命名与信息:理解、记忆、联想、误读和风险。
  • 包装:货架识别、品类判断、卖点读取、质感、差异和使用信息。
  • 产品或原型:任务完成、感官体验、关键摩擦、预期差距和替代方案。
  • 价格:接受区间、价值感、竞争参照和取舍。
  • 上市后:转化、复购、退货、投诉、口碑和渠道反馈。

测试前预设主要指标、成功阈值和暂停条件。尽量控制品牌、价格、顺序、陈列和解释方式等混杂变量;对多个方案随机展示顺序。把「喜欢」「理解」「相信」「觉得不同」「愿意购买」分开测量。

新品研究需要转入传播时,按需读取Domains/PR/45-Workflows/Workflow_New-Product-Communication-Plan.md,但不要让传播语言反向替代产品事实。

Step 6:分析与形成洞察

先整理证据,再解释。

  1. 编码重复主题、关键事件、异常、矛盾和分群差异。
  2. 区分用户说了什么、做了什么、研究者如何解释。
  3. 主动寻找反例和不支持原假设的证据。
  4. 比较不同来源、不同样本和不同时段是否一致。
  5. 识别机制:触发因素、约束条件、中间过程和结果。
  6. 形成洞察链:观察→解释→业务含义→行动→下一步验证。

会改变行动的机制争议,按证据规则比较竞争解释与区分方法。

每条重要洞察至少写清:

  • 证据是什么。
  • 哪类人、哪种情境成立。
  • 为什么可能成立。
  • 有什么替代解释。
  • 对业务决策有什么影响。
  • 信心等级:高、中、低。

Step 7:输出决策建议

默认使用以下结构:

markdown
## 结论
- 建议做什么:
- 不建议做什么:
- 当前最大不确定性:

## 决策与研究范围

## 证据基础与限制

## 核心发现

## 消费者洞察

## 市场与竞争判断

## 产品测试结果

## 建议与优先级

## 下一步验证

只保留与当前任务有关的章节。把建议分为:立即行动、需要验证、暂不行动。让每项建议能追溯到证据,不输出无法执行的空泛描述。交付时按证据规则选择呈现方式;含图表时检查独立阅读边界与实际渲染。

质量门禁

交付前检查:

  • 是否回答了一个真实决策,而不只是总结材料。
  • 是否说明市场、样本、时间和方法边界。
  • 是否按主张检查可追溯性、测量匹配与外推范围,而非直接把一手数据或来源等级当作结论强度。
  • 是否把事实、信号、解释和假设分开。
  • 是否存在虚构用户、虚构引语、虚构数据或伪精确比例。
  • 是否用定性材料推断总体,或把相关写成因果。
  • 是否识别反例、替代解释和不一致证据。
  • 是否把未经验证的推演误写为消费者研究结果。
  • 是否给出行动优先级和下一步验证。

任一关键问题不通过时,降低结论强度,补充限制,或停在研究方案阶段。

验证要求

本次研究交付记录实际采用的设计、执行、分析及证据边界;未发生的决策应用和复盘标明尚未实施。只有用户已授权Skill维护或知识写回时,才将可复用真实经验写入永久Feedback/Test Case。成熟度与验证状态只以Skills/registry.yml为准。

分发版路径与运行条件

先读取依赖说明。本Skill由初五维护;本副本为PROS 05。references/、assets/和scripts/相对本Skill目录解析;Domains/、Skills/前缀从合集根目录解析。包内Markdown链接相对所在文件解析。未附带的个人案例、文献底稿、状态与来源配置只能由使用者提供,不能声称已读取。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Consumer Research AI skill do?

初五的消费者研究Skill。设计或执行消费者洞察、市场与竞品分析、VOC分析,以及概念、产品、包装、命名和价格研究,交付研究方案、题纲、问卷或有证据边界的洞察报告。没有真实数据时不模拟消费者作答;已有研究转成PR主张与行动时交pr-consumer-research,完整行业进入与经营研究使用industry-research。

Why use Consumer Research on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Consumer Research is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Consumer Research in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/Research/consumer-research. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Consumer Research?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Consumer Research?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Consumer Research with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Consumer Research AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by chuwu57 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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