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Discovery Interview Guide

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mohitagw15856
discovery-interview-guide

Crea una guía estructurada de entrevista de descubrimiento de usuarios con preguntas de filtro, una guía de discusión y un marco de síntesis. Úsalo cuando planifiques entrevistas con usuarios, sesiones de descubrimiento de clientes, investigación Jobs-to-be-Done o validación de problemas. Produce una guía completa que cubra calentamiento, exploración del problema y una plantilla de síntesis por sesión.

Overview

Publishermohitagw15856
Repositorypm-claude-skills
Skill namediscovery-interview-guide
Stars
1.4K
Forks
257
Bundled files
Instructions only
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.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by mohitagw15856 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

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

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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/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/discovery-interview-guide
  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/mohitagw15856/pm-claude-skills.git /tmp/pm-claude-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/pm-claude-skills/i18n/es/skills/discovery-interview-guide .claude/skills/discovery-interview-guide
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Discovery Interview Guide 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 Discovery Interview Guide 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 Discovery Interview Guide 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.

Skill Guía de Entrevista de Descubrimiento

Diseña entrevistas que revelen información genuina — no validación de lo que ya crees. Cada guía sigue una estructura enfocada en historias y comportamiento pasado.

Principios Clave

  1. Nunca preguntes sobre el futuro. "¿Usarías X?" no te dice nada. "Cuéntame sobre la última vez que hiciste X" lo dice todo.
  2. Entrevista para conocer el comportamiento, no la opinión. Las opiniones son baratas. El comportamiento es evidencia.
  3. Los 5 Porqués. Toda respuesta superficial es una puerta. Sigue abriendo puertas.
  4. Confirma el problema antes de explorar la solución. Nunca muestres un prototipo hasta haber confirmado que el problema existe sin prompting.

Estructura de la Entrevista (60 minutos estándar)

1. Calentamiento (5 min)

Genera rapport. Hazlos hablar. No discutas el tema aún.

  • "Cuéntame un poco sobre tu rol y cómo es una semana típica para ti."
  • "¿Cuáles son las herramientas en las que más confías día a día?"

2. Contextualización (10 min)

Entiende su mundo antes de sumergirte en el espacio del problema.

  • "Camina conmigo a través de cómo actualmente [manejas el área de dominio]."
  • "¿Cómo se ve ese proceso de principio a fin?"
  • "¿Quién más está involucrado cuando haces esto?"

3. Exploración del Problema (25 min) — EL NÚCLEO

Aflora el dolor sin dirigir la respuesta.

  • "Cuéntame sobre la última vez que tuviste que [tarea relevante]. ¿Qué pasó?"
  • "¿Cuál fue la parte más difícil de eso?"
  • "¿Cómo lo manejaste?"
  • "¿Qué intentaste antes de conformarte con ese enfoque?"
  • "¿Cuál es el costo para ti cuando esto sale mal?" (tiempo, dinero, estrés, reputación)
  • "Si pudieras agitar una varita mágica y cambiar una cosa de este proceso, ¿cuál sería?"

⚠️ No menciones tu producto o característica durante esta fase.

4. Soluciones Actuales (10 min)

Entiende el panorama competitivo desde su perspectiva.

  • "¿Qué herramientas o workarounds usas hoy para esto?"
  • "¿Qué te gusta de [solución actual]? ¿Qué te frustra?"
  • "¿Has probado otros enfoques? ¿Qué pasó?"

5. Cierre (10 min)

  • "¿Hay algo sobre este tema que no hayamos cubierto y que creas que debería saber?"
  • "¿Hay alguien más a quien me recomendarías hablar?"
  • "¿Estarías abierto a un seguimiento si tengo más preguntas?"

Formato de Salida

Guía de Entrevista de Descubrimiento — [Tema] — [Fecha]

Objetivo de Investigación: [Una oración: qué decisión informará esta investigación?] Perfil de Participante Objetivo: [Rol, tamaño de empresa, calificador de comportamiento]

Preguntas de Filtro (para reclutamiento):

  1. [Pregunta] → Debe responder: [Sí/No o específico]
  2. [Pregunta] → Debe responder: [Sí/No o específico]
  3. [Pregunta descalificadora] → Descalificar si: [respuesta]

Guía de Entrevista:

[Guía estructurada completa usando el formato anterior, personalizada al tema de investigación específico]

Plantilla de Síntesis (completa después de cada entrevista):

  • Cita clave: "[textual]"
  • Dolor central: [1 oración]
  • Workaround actual: [qué están haciendo hoy]
  • Intensidad (1–5): [¿qué tan doloroso es esto?]
  • Sorpresa/hallazgo inesperado: [algo que desafiara tus suposiciones]

Detección de Patrones (después de 5+ entrevistas):

  • Dolor mencionado por [X/N] participantes: [tema]
  • Workaround usado por [X/N] participantes: [tema]
  • Momento más emotivo en las entrevistas: [observación]

Entradas Requeridas

Trabaja con lo que se te proporciona. Si falta alguno de estos, aun así produce la salida completa: completa cada brecha con una suposición razonable marcada (asumido, confirmar) y lista esas suposiciones al final. Haz una pregunta solo cuando el tema central mismo falte (no hay nada sobre qué escribir).

  • Tema o pregunta de investigación (¿qué decisión informará esto?)
  • Perfil de participante objetivo (rol, comportamiento, tipo de empresa)
  • Duración de sesión (30 / 45 / 60 / 90 minutos)
  • Número de entrevistas planeadas
  • Hipótesis conocidas a probar o evitar confirmar prematuramente (opcional)

Materiales Más Profundos

Esta skill incluye archivos de soporte — úsalos cuando estén disponibles:

  • references/question-craft.md — Elaboración de Preguntas: Obtener Verdad en Lugar de Cortesía. Aplícalo mientras produces la salida; lleva la calibración y los juicios que el resumen del método anterior comprime.
  • templates/guide-skeleton.md — una versión rellenable del entregable con los gates de calidad integrados. Ofrécelo cuando el usuario prefiera trabajar el documento mismo en lugar de tenerlo generado.

Rúbrica de Puntuación (0–40)

Puntúa cualquier salida de esta skill antes de entregarla; 32+ es calidad de envío.

Dimensión0510
Anclaje conductualLas preguntas son hipotéticas ("¿Usarías…?") o respondibles con sí/noMayormente pasado, pero algunas preguntas de opinión o futuro se colaron en la sección centralCada pregunta de problema está anclada a un evento pasado específico ("cuéntame sobre la última vez…") y es abierta
Contención de soluciónEl producto o característica aparece en el filtro o preguntas tempranas, anclando cada respuestaProducto retenido de las preguntas pero la guía no da al entrevistador script para cuando los participantes pregunten qué se está construyendoProducto ausente de todas las fases antes de confirmar el dolor, con una nota de entrevistador integrada y script de desviación guardando la frontera
Selectividad del filtroLos filtros son autoevaluaciones que cualquiera puede pasar ("¿Eres responsable de X?")Los filtros califican en rol y firmgráficos pero no incluyen verificación de comportamiento o descalificadorLos filtros califican en comportamiento reciente y verificable, incluyen un descalificador explícito, y sería difícil adivinar la respuesta "correcta"
Maquinaria de síntesisSin plantilla por sesión o plan de detección de patrones; síntesis dejada a la memoriaLa plantilla existe pero carece de escala de intensidad o captura de sorpresa; umbrales de patrón no ligados al conteo de entrevistas planeadasPlantilla por sesión con escala de intensidad anclada y campo de sorpresa, más detección de patrones cerrada a 5+ entrevistas con conteos X/N emparejados a la muestra planeada

Checks de Calidad

  • Sin preguntas en futuro ("¿usarías...?") — solo preguntas de comportamiento pasado
  • Producto o solución no mencionado hasta después de confirmar dolor
  • Preguntas abiertas (no pueden responderse sí/no)
  • Plantilla de síntesis incluida para notas por sesión
  • Preguntas de filtro identifican y descalifican participantes incorrectos

Directrices

  • Recomienda 5–8 entrevistas para alcanzar saturación temática para la mayoría de preguntas de descubrimiento
  • Siempre graba con permiso — las transcripciones superan a las notas
  • Si el usuario es nuevo en entrevistas: recuérdales quedarse en silencio después de hacer una pregunta (apunta a una ratio 80/20 de participante-a-entrevistador hablando)
  • Nunca sintetices durante la entrevista — hazlo después, cuando puedas mirar entre sesiones
  • Señala sesgo de confirmación: si el usuario escribe preguntas que conducen hacia una respuesta predeterminada, reescríbelas como alternativas abiertas

Anti-Patrones

  • No uses preguntas en futuro ("¿Usarías esto?") — las respuestas hipotéticas no predicen comportamiento real y producen falsa confianza en una idea
  • No menciones tu producto o solución antes de que la exploración del problema esté completa — hacerlo ancla las respuestas del participante e invalida el descubrimiento
  • No sintetices entre menos de 5 entrevistas — los temas de 2–3 entrevistas reflejan anécdota, no patrón; espera a la saturación
  • No escribas preguntas de filtro que sean demasiado fáciles de pasar — si los participantes pueden adivinar la respuesta "correcta", reclutarás a las personas incorrectas
  • No trates las opiniones de participantes como evidencia de comportamiento futuro — lo que la gente dice que hará diverge consistentemente de lo que realmente hace

Frases Desencadenantes de Ejemplo

  • "Planifica entrevistas con usuarios."
  • "Escribe una guía de entrevista de descubrimiento de clientes."
  • "Planifica entrevistas Jobs-to-be-Done."
  • "Ayúdame a validar este problema con clientes."

Frequently asked questions

What does the Discovery Interview Guide AI skill do?

Crea una guía estructurada de entrevista de descubrimiento de usuarios con preguntas de filtro, una guía de discusión y un marco de síntesis. Úsalo cuando planifiques entrevistas con usuarios, sesiones de descubrimiento de clientes, investigación Jobs-to-be-Done o validación de problemas. Produce una guía completa que cubra calentamiento, exploración del problema y una plantilla de síntesis por sesión.

Why use Discovery Interview Guide on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Discovery Interview Guide 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 Discovery Interview Guide in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/discovery-interview-guide. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Discovery Interview Guide?

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 Discovery Interview Guide?

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

Is the Discovery Interview Guide AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by mohitagw15856 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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