核心用法
Research Planner 是一款专注于研究设计与文档生成的专业技能，而非数据分析工具。它引导用户完成从需求澄清到研究材料交付的完整流程，涵盖五个关键步骤：澄清研究需求、选择研究方法、制定研究计划、生成研究材料、打包执行方案。
技能内置系统化的阶段模型（Problem framing → Research strategy → Study plan → Research materials → Fieldwork/Analysis），用户可根据项目复杂度选择快速执行或深度分阶段推进。对于复杂的多方法研究，技能提供 phases/ 目录下的详细阶段指南，以及 templates/ 目录中覆盖30+种研究方法的现成模板。
显著优点
1. 权威方法论支撑：整合Erika Hall《Just Enough Research》、Steve Portigal《Interviewing Users》、Nielsen Norman Group指南等业界经典，确保研究设计的专业性。
2. 端到端文档生成：不仅能输出研究计划框架，更能直接生成可立即使用的具体材料——包括招募筛选问卷、知情同意书、访谈提纲、可用性测试任务脚本、调查问卷等，大幅降低研究准备时间。
3. 清晰的能力边界：明确区分规划与执行、设计与分析，避免用户混淆研究阶段。当用户需要数据分析时，技能会主动引导至专门的分析类技能（如Interview Analyst），体现良好的模块化设计。
4. 丰富的模板库：涵盖用户访谈、焦点小组、可用性测试、卡片分类、树状测试、日记研究、田野调查、Kano分析、竞品分析等30余种研究方法的标准化模板。
潜在缺点与局限性
1. 执行范围受限：技能明确将田野执行（Fieldwork）和数据分析（Analysis & Reporting）排除在外，用户需额外配套执行团队或分析工具才能闭环。
2. 模板依赖性：高度依赖模板适配，对于创新性或非标准化的研究设计，可能需要大量手动调整。
3. 合规性兜底：知情同意文本等法律敏感内容需用户自行提交法务或合规团队审核，技能仅提供参考框架。
4. 中文本地化未知：模板和指引基于英文 UX/Market Research 文献，中文语境下的可用性验证程度不明。
适合的目标群体
- UX研究员与用户研究人员：需要快速产出标准化研究文档
- 产品经理与设计师：自主开展轻量级用户研究，缺乏专业研究背景
- 市场研究团队：进行概念测试、满意度调研等市场研究的前期规划
- 咨询公司从业者：需要结构化呈现研究方案给客户
- 学术研究者：设计用户研究或田野调查的执行方案
使用风险
1. 方法论误用风险：模板降低了研究设计门槛，但用户可能缺乏判断何时选用何种方法的专业能力，导致方法选择不当。
2. 质量一致性：生成的研究材料质量高度取决于用户输入的上下文清晰度，模糊的需求会导致产出流于形式。
3. 工具链断裂：规划与执行/分析分离的设计要求用户具备配套工具或团队，否则形成"半成品"困境。
4. 伦理合规风险：隐私声明、激励设置等伦理敏感内容需人工复核，不可直接投入使用。