核心用法
Research Planner 是一款面向产品经理、UX研究员和咨询顾问的专业研究规划技能。其核心工作流遵循五步闭环：需求澄清→方法选择→研究计划制定→材料生成→执行包交付。用户只需输入业务目标和约束条件，即可获得可直接落地的研究设计方案。
该技能内置丰富的决策框架，包括方法选择矩阵（匹配探索/评估/测量等不同目标）、MECE问题拆解结构，以及经典的研究阶段模型。系统会自动排除数据分析、统计测试等超出范围的任务，引导用户使用专门的分析类技能。
显著优点
方法论权威性：直接引用 Erika Hall《Just Enough Research》、Steve Portigal《Interviewing Users》、Nielsen Norman Group 等业界权威指南，确保输出符合专业标准。
模板体系完备：覆盖30+种研究方法的模板库，从招募筛选器、访谈指南到可用性测试脚本、调查问卷，所有材料均可直接复制使用。
灵活适配场景：支持单一方法快速启动，也能设计多方法混合的复杂研究项目，并提供分阶段详细指引（phases/目录）。
伦理合规内置：自动生成非法律术语的知情同意书模板，内置隐私、激励、敏感话题等风险考量。
潜在缺点与局限性
不包含执行与分析：Fieldwork（实地执行）和 Analysis & Reporting 明确标注为「超出范围」，用户需额外调用其他技能完成后续工作，存在流程断档风险。
模板依赖性强：高度依赖预设模板结构，对于非标准化、创新型研究方法（如新兴的AI辅助研究）支持有限。
法律文本需复核：虽然提供同意书框架，但明确提示「需用户法务团队最终审批」，不能直接作为法律文件使用。
英文语境主导：引用的核心文献和模板体系源自西方UX/市场研究传统，本地化适配（如中国市场特有的用户招募渠道、文化语境）需用户自行调整。
适合的目标群体
- 产品经理：需要快速规划用户调研、可用性测试或概念验证
- UX研究员：寻求标准化研究设计流程和可复用材料模板
- 咨询顾问：为客户项目设计假设驱动的研究框架
- 初创团队：缺乏专职用研人员，需要自助式研究规划工具
- 学术研究者：从事实证研究设计，需要结构化方法论支持
使用风险
性能风险：复杂多方法研究可能生成大量模板内容，需关注上下文窗口限制；建议分阶段调用而非单次生成完整方案。
依赖项风险：输出材料需要配合外部工具（如UserTesting、Qualtrics、Excel）实际执行，技能本身不提供数据收集平台集成。
质量风险：模板生成的筛选器和问卷需人工审核逻辑跳转和措辞准确性，自动输出可能存在歧义或不符合特定行业规范。
流程断层风险：由于明确切分「规划」与「分析」，用户可能在数据收集完成后忘记切换至分析类技能，导致研究价值无法兑现。建议在执行包中强制加入「下一步行动」提醒。
伦理风险：虽内置伦理考量，但最终责任仍落在用户；涉及医疗、金融等敏感领域的研究，必须额外进行IRB或合规审查。