research

โดย openai

ดำเนินการวิจัย UX ที่อิงจากแหล่งข้อมูลอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับปัญหาที่มีสัญญาณสูงสุดที่ผู้ใช้กำลังประสบกับผลิตภัณฑ์ดิจิทัลที่ผู้ใช้ระบุ ใช้เมื่อผู้ใช้ขอให้...

npx skills add https://github.com/openai/role-specific-plugins --skill research

Research

Run a fresh UX research scan for the product the user specifies.

Focus on current, evidence-backed user problems. Prioritize logged-in product experience, self-serve flows, onboarding, docs/help, developer experience, support friction, and product workflows.

Critical Overrides

User Context

Before starting, load $user-context and run its preflight script when local shell access is available.

Use saved product URLs, Figma files, screenshots, reference images, codebase paths, Storybook, tokens, design systems, brand assets, component refs, browser preferences, and share targets as grounding material when relevant.

Do not inspect every saved reference. Inspect only what the current task needs.

Contract

  • Restate the product, audience, time horizon, and research scope before scanning.
  • Use public sources by default. Use internal sources when the connectors are available and the user request allows it.
  • Cite sources wherever available.
  • Separate observed evidence from inference.
  • Do not overclaim from anecdotes.
  • Do not return a dump of complaints. Tell a clear product story.
  • Say clearly when source access is missing or weak.

Workflow

  1. Restate the research scope.

  2. Search public sources:

  • Reddit
  • X/Twitter
  • Hacker News
  • Stack Overflow
  • GitHub issues/discussions
  • forums, blogs, reviews, YouTube comments, and developer communities where relevant
  1. Search internal sources when available:
  • Slack
  • Gong
  • Notion
  • Google Drive/docs
  • Linear/Jira/GitHub
  • support or CRM notes if available
  1. Cluster evidence into the highest-signal UX problems.

  2. Separate:

  • product UI/workflow friction
  • docs/help friction
  • onboarding friction
  • account, billing, permissions, or setup friction
  • developer/API/SDK friction
  • reliability/performance issues
  • feature requests
  1. Rank problems by severity, frequency, confidence, and product leverage.

  2. Tell a clear product story.

Output

Default to an in-chat research brief unless the user asks for another format.

Include:

  • Executive read: the core story in 5-7 sentences.
  • Ranked UX problems: for each problem, include the problem, user goal, surface, what breaks, evidence, severity, frequency signal, confidence, and recommended product move.
  • Source map: what was searched, what each source contributed, and where signal was weak.
  • Opportunity map: group recommendations into fix this week, fix this quarter, and needs deeper research.

Rules

  • Use citations wherever available.
  • Do not overclaim from anecdotes.
  • Separate loud complaints from frequent problems.
  • Separate UX friction from missing features.
  • Separate reliability/performance issues from UX workflow issues.
  • Mark internal-only evidence separately from public evidence.
  • Keep the brief sharp, specific, and easy to consume.

Skills เพิ่มเติมจาก openai

user-context
openai
โหลดหรือจัดการค่ากำหนดการกำหนดเส้นทางต้นทางแบบถาวร ตรรกะการเริ่มต้นใช้งาน ความคืบหน้าการตั้งค่า และทะเบียนเลเยอร์ความหมายของปลั๊กอิน Data Analytics
official
notion-research-documentation
openai
ค้นหาเนื้อหาใน Notion และสังเคราะห์เป็นบทสรุป รายงาน หรือการเปรียบเทียบที่มีโครงสร้าง พร้อมการอ้างอิง ค้นหาและดึงข้อมูลหน้า Notion โดยใช้คำค้นหาเฉพาะ จากนั้นจัดระเบียบผลลัพธ์ตามหัวข้อ พร้อมการอ้างอิงแหล่งที่มาในเนื้อหาและส่วนรายการอ้างอิง เลือกจากรูปแบบผลลัพธ์สี่แบบ (บทสรุปด่วน, สรุปงานวิจัย, การเปรียบเทียบ, รายงานครอบคลุม) ตามขอบเขตและเป้าหมายของผู้ใช้ สร้างและอัปเดตหน้า Notion โดยใช้เทมเพลตในตัว เชื่อมโยงแหล่งที่มาโดยตรง และติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา...
official
rcsb-pdb-skill
openai
ส่งคำขอ RCSB PDB แบบกระชับสำหรับข้อมูลหลัก การค้นหาผ่าน API และการดาวน์โหลด FASTA ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสรุปข้อมูล RCSB แบบสั้น บันทึก JSON ดิบหรือ…
official
pdf
openai
การอ่าน การสร้าง และการตรวจสอบไฟล์ PDF พร้อมการเรนเดอร์ภาพและการสร้างด้วยโปรแกรม เรนเดอร์หน้า PDF เป็น PNG เพื่อตรวจสอบเค้าโครง ระยะห่าง และการจัดเรียงตัวอักษรก่อนส่งมอบโดยใช้ Poppler (pdftoppm) สร้าง PDF ด้วยโปรแกรมโดยใช้ reportlab เพื่อการจัดรูปแบบที่เชื่อถือได้ แยกข้อความและข้อมูลเมตาด้วย pdfplumber หรือ pypdf บังคับใช้มาตรฐานคุณภาพ: ไม่มีข้อความที่ถูกตัด องค์ประกอบที่ทับซ้อนกัน ตารางที่เสียหาย หรือสิ่งแปลกปลอมในการเรนเดอร์ ใช้เฉพาะยัติภังค์ ASCII และการอ้างอิงที่อ่านได้ของมนุษย์ ใช้...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยเทอร์มินัล พร้อมภาพรวมขององค์ประกอบและเวิร์กโฟลว์ UI แบบโต้ตอบ ทำงานผ่านสคริปต์ wrapper ของ playwright-cli (ต้องใช้ npx); รองรับโหมด headless และ headed สำหรับการดีบักด้วยภาพ เวิร์กโฟลว์หลัก: เปิดหน้า, ถ่ายภาพรวมเพื่ออ้างอิงองค์ประกอบที่เสถียร, โต้ตอบโดยใช้ refs, ถ่ายภาพรวมอีกครั้งหลังการนำทางหรือการเปลี่ยนแปลง DOM รวมถึงการกรอกฟอร์ม, การคลิก, การพิมพ์, การจัดการหลายแท็บ, การจับภาพหน้าจอ/PDF, และการบันทึก trace สำหรับการดีบักโฟลว์ Element refs (เช่น e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
ดึงข้อมูลสรุป UKB-TOPMed PheWAS แบบกระชับสำหรับตัวแปรเดี่ยว โดยรับอินพุต rsID, GRCh37 หรือ GRCh38 และแปลงเป็นรูปแบบการค้นหา GRCh38 ที่จำเป็น ใช้เมื่อ...
official
code-review-context
openai
บริบทที่โมเดลมองเห็นได้
official