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User Interview Synthesis

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mohitagw15856
user-interview-synthesis

Sintetiza transcripciones de entrevistas con usuarios en hallazgos de investigación estructurados. Utiliza cuando se te pida analizar notas de entrevistas, sintetizar investigación cualitativa, identificar temas en entrevistas o convertir datos brutos de entrevistas en insights accionables para el producto. Produce una síntesis temática con citas de apoyo por tema, implicaciones 'y qué significa esto', y pasos recomendados. Para fuentes mixtas más allá de entrevistas (encuestas, tickets, feedback) utiliza user-research-synthesis en su lugar.

Overview

Publishermohitagw15856
Repositorypm-claude-skills
Skill nameuser-interview-synthesis
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 User Interview Synthesis 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/user-interview-synthesis
  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.
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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/user-interview-synthesis .claude/skills/user-interview-synthesis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable User Interview Synthesis 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 User Interview Synthesis 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 User Interview Synthesis 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.

Habilidad de Síntesis de Entrevistas con Usuarios

Transforma transcripciones de entrevistas brutes en un documento de síntesis estructurado que destaque temas, puntos de dolor e insights accionables.

Inputs Requeridos

Solicita al usuario estos datos si no están disponibles:

  • Transcripciones o notas de entrevistas (incluso notas aproximadas sirven)
  • Número de participantes y sus perfiles (rol, tamaño de empresa, contexto)
  • Preguntas de investigación (¿qué pretendía responder el estudio?)
  • Rango de fechas de la investigación (para contexto)

Proceso

  1. Lee todas las transcripciones proporcionadas en su totalidad antes de extraer conclusiones
  2. Identifica temas recurrentes (mínimo 3 menciones para calificar como tema)
  3. Categoriza hallazgos en: Puntos de Dolor, Insights de Flujo de Trabajo, Solicitudes de Features, Momentos de Satisfacción
  4. Selecciona 2-3 citas textuales por tema que mejor representen el patrón
  5. Redacta implicaciones "y qué significa esto" para cada tema — ¿qué significa esto para el producto?
  6. Valida — Confirma que cada tema tiene citas de al menos 3 participantes. Marca como baja confianza cualquier insight basado en menos participantes.

Estructura del Output

Síntesis de Investigación: [Nombre del Estudio]

Participantes: [n] Rango de Fechas: [fechas] Preguntas de Investigación: [lista]

Tema 1: [Nombre del Tema]
  • Resumen (2-3 oraciones)
  • Citas de apoyo (de al menos 3 participantes)
  • Implicación para el producto

[Repite para cada tema]

Señales de Baja Confianza (1-2 participantes solamente)

[Hallazgos que vale la pena monitorear pero aún no actuar — nota qué investigación adicional confirmaría o negaría]

Pasos Recomendados

[Recomendaciones específicas y accionables basadas en hallazgos]

Controles de Calidad

  • Cada tema está respaldado por citas de al menos 3 participantes
  • Las implicaciones conectan con decisiones específicas de producto, no solo observaciones
  • Verificación de sesgos del investigador: sin lenguaje tendencioso, hallazgos no todos favorecen una hipótesis
  • Las señales de fuente única están marcadas por separado, no mezcladas en temas principales
  • Cada pregunta de investigación del brief del estudio está respondida (incluso si la respuesta es "inconclusivo")

Anti-Patrones

  • No mezcles señales de fuente única en temas principales — insights citados por solo un participante deben estar marcados por separado
  • No escribas implicaciones que sean solo observaciones reformuladas en lugar de decisiones de producto habilitadas
  • No incluyas temas que solo apoyen la hipótesis del proyecto — hallazgos contradictorios deben ser expuestos, no omitidos
  • No presentes hallazgos sin citas — cada tema requiere evidencia textual de al menos 3 participantes
  • No dejes preguntas de investigación sin responder — cada pregunta del brief del estudio debe ser explícitamente respondida, incluso si la respuesta es inconclusiva

Frequently asked questions

What does the User Interview Synthesis AI skill do?

Sintetiza transcripciones de entrevistas con usuarios en hallazgos de investigación estructurados. Utiliza cuando se te pida analizar notas de entrevistas, sintetizar investigación cualitativa, identificar temas en entrevistas o convertir datos brutos de entrevistas en insights accionables para el producto. Produce una síntesis temática con citas de apoyo por tema, implicaciones 'y qué significa esto', y pasos recomendados. Para fuentes mixtas más allá de entrevistas (encuestas, tickets, feedback) utiliza user-research-synthesis en su lugar.

Why use User Interview Synthesis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. User Interview Synthesis 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 User Interview Synthesis in TypingMind?

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

Which AI models can use User Interview Synthesis?

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 User Interview Synthesis?

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

Is the User Interview Synthesis 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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