访谈笔记整理不动了？这个 AI Skill 5 分钟搞定
访谈笔记整理不动了？这个 AI Skill 5 分钟搞定
做用户研究、市场调研的朋友，有没有这种感觉——访谈记了一堆，录音转写了一大段，但最后要出结论的时候，脑子一片空白？
昨天我看一个 GitHub 项目，被它的思路打动了。它没有去卷什么”多智能体协作”或者”超长上下文”，而是专注做一个特别具体的事：把零散的访谈笔记，自动合成结构化的研究发现。
这个 Skill 叫 synthesize-research，来自 carlvellotti/carls-product-os 仓库，GitHub 上 222 颗星、62 个 fork——不算刷出来的量，说明真的有人在用。
它是怎么工作的？
简单来说，你扔给它一堆文件——访谈记录（interview-*.md）、调研摘要（research-summary-*.md），甚至临时笔记（_temp/ 目录里的），它会：
- 提取关键数据：发现、置信度、痛点评级、原话引用
- 找出规律：统计主题出现频率，标注矛盾点和异常值
- 生成结构化报告：含发现排序、主题频率表、矛盾点分析、可操作建议、待研究空白
输出格式非常标准，直接可以用在 PRD 里或者给老板汇报的那种。
为什么我觉得这个方向被低估了？
现在 AI 圈子里，大家都在追 Agent、多模态、长上下文。但真正在干活的研究员、产品经理，每天最费时间的不是”让 AI 读懂一篇论文”，而是把十几个访谈对象说的话，归拢成几个核心洞察。
这类工作之前没有好的自动化手段。现在，一个 Skill 就能跑起来。
它支持 Claude Code、Codex CLI 和 ChatGPT，安装命令一行：
npx skills add https://github.com/carlvellotti/carls-product-os --skill synthesize-research
适合谁用？
- 用研团队：访谈整理、洞察提炼
- 产品经理：需求调研后的结构化输出
- 咨询/市场分析：多源信息综合判断
- 学术研究者：文献/访谈笔记的系统性综述
我的判断
AI 行业从来不缺”大模型替代什么”的故事，但 synthesize-research 这种小工具解决的是实实在在的效率问题——不是替代你的思考，而是把你的思考结果整理得更快、更系统。
如果你平时有大量访谈/调研整理工作，这个 Skill 值得一试。
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