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Pesquisa101 mil · #762

research-decision-room

Transforma notas de pesquisa em um documento claro com evidências e decisões. Ajuda a basear decisões de produto em dados reais, evitando suposições.

O que ela faz

Transforma anotações de pesquisa, entrevistas e outros dados em um documento claro que ajuda equipes a tomar decisões baseadas em evidências. Ele organiza as informações para facilitar o debate e a escolha do próximo passo.

Quando usar

  • ✓Quando você tem muitas anotações de entrevistas ou feedback de clientes e precisa organizar.
  • ✓Quando a equipe precisa decidir algo importante (ex: qual recurso criar) com base em dados reais.
  • ✓Quando você precisa apresentar descobertas de forma concisa para pessoas que não lerão relatórios longos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Organize minhas anotações de entrevistas e tickets de suporte sobre o problema de login em uma sala de decisão, focando em como melhorar a experiência do usuário.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/nexu-io/open-design/blob/main/skills/research-decision-room/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/nexu-io/open-design/blob/main/skills/research-decision-room/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA primeiro entende qual decisão precisa ser tomada. Depois, ela organiza todas as suas anotações em uma lista estruturada, identifica os temas principais e avalia as opções para a decisão.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add nexu-io/open-design --skill research-decision-room

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/nexu-io/open-design/main/skills/research-decision-room/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Habilidade de Sala de Decisão de Pesquisa

Crie um artefato de decisão HTML de página única que ajude uma equipe de produto ou design a transformar evidências confusas em um próximo passo claro. O resultado não é um deck de pesquisa decorativo. É uma sala de trabalho para debate: evidências, temas, confiança, compensações e experimentos recomendados permanecem visíveis juntos.

Mapa de recursos

research-decision-room/
├── SKILL.md
├── example.html
└── references/
    ├── checklist.md
    └── evidence-model.md

Leia references/evidence-model.md antes da síntese e execute references/checklist.md antes de emitir o artefato.

Quando usar esta habilidade

Use esta habilidade quando o usuário tiver qualquer combinação de:

  • Notas de entrevista, observações de testes de usabilidade, tickets de suporte, notas de chamadas de vendas, avaliações da loja de aplicativos, comentários NPS, texto aberto de pesquisas, trechos de análise ou contexto de decisão de produto.
  • Uma decisão que precisa de evidências: "Deveríamos construir X?", "Qual caminho de integração devemos tentar?", "Por que os usuários estão desistindo?", "O que os clientes realmente querem dizer com lento?"
  • Uma necessidade de compartilhar descobertas com partes interessadas que não lerão um longo relatório de pesquisa.

Não o use para inspiração visual pura, ideação de campanha ou moodboards de marca.

Fluxo de trabalho

Etapa 1 - Estabelecer o quadro da decisão

Identifique o escopo da decisão a partir do prompt do usuário. Se o usuário não forneceu uma decisão, derive uma das evidências e rotule-a como inferida.

Escreva um breve quadro com:

  • Pergunta da decisão.
  • Público ou segmento.
  • Horizonte de tempo.
  • Restrições conhecidas.
  • O que este artefato não decidirá.

Se o contexto chave estiver faltando e a tarefa não estiver bloqueada, prossiga com suposições rotuladas em vez de fazer uma pergunta ampla.

Etapa 2 - Construir o livro-razão de evidências

Normalize cada sinal útil em linhas do livro-razão usando o modelo em references/evidence-model.md.

Cada linha do livro-razão deve incluir:

  • id: id estável curto, como I-03, T-14, M-02.
  • source_type: entrevista, usabilidade, suporte, pesquisa, análise, vendas, nota de campo ou parte interessada.
  • segment: tipo de usuário ou "desconhecido".
  • signal: observação de uma frase.
  • quote_or_metric: citação direta, métrica ou "não fornecido".
  • strength: forte, médio ou fraco.
  • limitations: por que esta evidência pode ser tendenciosa ou incompleta.

Nunca invente citações, contagens de participantes, datas, impacto na receita ou métricas. Se o usuário não forneceu um número, use "não fornecido" e explique que evidências aumentariam a confiança.

Etapa 3 - Sintetizar temas e tensões

Agrupe evidências em 4 a 6 temas. Para cada tema:

  • Nomeie o tema em linguagem humana clara.
  • Liste os IDs das evidências que o suportam.
  • Explique o comportamento por trás dele, não apenas a reclamação da interface do usuário.
  • Marque a confiança como alta, média ou baixa.
  • Observe contradições ou diferenças de segmento.

Prefira verbos a substantivos: "Equipes abandonam a configuração quando o primeiro estado em branco pede muito" é melhor do que "Problema de integração".

Etapa 4 - Pontuar oportunidades

Crie uma matriz de oportunidades com 3 a 5 opções. Pontue cada opção em uma escala de 1 a 5:

  • Força da evidência.
  • Dor do usuário.
  • Alavancagem de negócios.
  • Risco de implementação, onde 5 significa baixo risco e 1 significa alto risco.

Mostre a pontuação total, mas não deixe a pontuação substituir o julgamento. Adicione uma frase sobre por que a recomendação principal vence.

Etapa 5 - Redigir o memorando de decisão

Escreva um memorando de decisão com:

  1. Movimento recomendado.
  2. Por que agora.
  3. Que evidências o suportam.
  4. O que pode estar errado.
  5. O que medir em seguida.
  6. Próximo passo reversível.

Mantenha o memorando curto o suficiente para ser lido em menos de um minuto.

Etapa 6 - Criar o artefato HTML

Produza um index.html autocontido. Use o DESIGN.md ativo para tipografia, espaçamento, funções de cor e tom do componente, mas mantenha a arquitetura da informação estável:

  1. Cabeçalho com pergunta da decisão, confiança e rótulo de última atualização.
  2. Leitura executiva com recomendação, risco e próximo experimento.
  3. Livro-razão de evidências com filtros.
  4. Mapa de temas com IDs de evidências e confiança.
  5. Matriz de oportunidades.
  6. Memorando de decisão.
  7. Fila de experimentos com proprietário, métrica e limite de sucesso.
  8. Suposições e limitações.

O artefato deve ser interativo, mas durável. JavaScript simples e puro é permitido para filtrar evidências, alternar visualizações ou destacar IDs relacionados. Nenhuma dependência de framework é necessária.

Etapa 7 - Autoverificação e emissão

Execute a lista de verificação. Em seguida, emita uma frase de orientação concisa e um artefato HTML:


…
Perguntas frequentes

O que é uma 'sala de decisão'?

É um documento único que reúne todas as informações relevantes (evidências, temas, opções) para ajudar uma equipe a debater e tomar uma decisão clara, em vez de apenas apresentar dados.

O que são 'evidências' neste contexto?

São os dados brutos que você fornece, como trechos de entrevistas, notas de testes de usabilidade, comentários de suporte, resultados de pesquisas, etc.

Posso usar isso para ter ideias criativas?

Não, esta ferramenta é focada em transformar dados existentes em decisões concretas, não em gerar ideias visuais ou de campanha do zero.

Detalhes

Descrição original do autor

Turn messy user research notes, interviews, support tickets, surveys, and product context into an evidence-backed decision room: a single HTML artifact with an evidence ledger, theme map, confidence heatmap, opportunity matrix, decision memo, and experiment queue. Use when teams need to move from qualitative signals to product or design decisions without fabricating certainty.

repo: nexu-io/open-design

Popularidade

Estrelas no GitHub
101 mil
Posição no ranking
#762
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
16/10/2026

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