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ग्राहक साक्षात्कार योजना, चलाएँ और संश्लेषित करें

ग्राहक ज़रूरतों, व्यवहारों और खुले सवालों का पता लगाने योग्य सेट, साक्षात्कार प्रमाण पर टिका, अग्रणी प्रश्नों पर नहीं।

प्रक्रिया

इस क्रम में करो।

  1. सीखने का उद्देश्य, लक्ष्य प्रतिभागी मानदंड, शोध जिस निर्णय को सूचित करेगा, और साक्षात्कार क्या स्थापित नहीं कर सकता, तय करें।
  2. हाल के ठोस व्यवहार, संदर्भ, विकल्प और नतीजों पर केंद्रित चर्चा गाइड बनाएँ; अग्रणी या समाधान-बेच प्रश्न हटाएँ।
  3. प्रतिभागी भर्ती और अनुसूचित करें, रिकॉर्डिंग या नोट की सहमति लें, और सुरक्षित भंडारण व प्रतिभागी पहचानकर्ता तैयार करें।
  4. जहाँ संभव एक संचालक और एक नोट-टेकर से साक्षात्कार चलाएँ, उदाहरण और विरोधाभास जाँचें, और सुविधाएँ न वादा करें।
  5. नोट पहचान-मुक्त करें, शब्दशः प्रमाण टैग करें, आवर्ती ज़रूरतें और अंतर समूहित करें, और खंडन करने वाले अवलोकन सुरक्षित रखें।
  6. हर अंतर्दृष्टि प्रमाण से जोड़ने वाला संश्लेषण लिखें, नमूना सीमाएँ नोट करें, उत्पाद निर्णय या आगे शोध सुझाएँ, और हितधारकों से साझा करें।

यह लाओ

इनपुट जो बिल्ली मांगेगी।

  • शोध उद्देश्य और उत्पाद निर्णय
  • प्रतिभागी प्रोफ़ाइल और भर्ती बाधाएँ
  • सहमति और गोपनीयता नीति
  • साक्षात्कार भाषा और अनुसूची

राउटर + एक playbook

पहले रूट करो। एक चुनो।

Cat Paw हर काम पर एक playbook खोलता है, कई को मिलाता नहीं। इस राउटर से शुरू करो; बाकी रास्ते इसी workflow के उम्मीदवार हैं।

  • राउटर: product-pack
  • skills/product/pm-product-discovery/summarize-interview/SKILL.md
  • skills/product/pm-product-discovery/interview-script/SKILL.md

सीमाएँ

सीमाएँ प्रॉम्प्ट के साथ चलती हैं।

  • सूचित सहमति लें और व्यक्तिगत या संवेदनशील जानकारी संग्रह घटाएँ।
  • छोटे गुणात्मक नमूने को प्रसार प्रमाण न बताएँ।
  • प्रतिभागी कथन, शोधकर्ता व्याख्या और उत्पाद सिफ़ारिश अलग करें।

पूरा मतलब

एक जाँचने लायक अंत।

नियोजित साक्षात्कार पूरे या हिसाब में हैं, नोट सुरक्षित पहचान-मुक्त हैं, अंतर्दृष्टि स्रोत प्रमाण से जुड़ी हैं, सीमाएँ स्पष्ट हैं, और उत्पाद निर्णय या अगला शोध कदम नामित है।

स्रोत

यह प्रक्रिया कहाँ से आई।

  1. www.atlassian.com/team-playbook/plays/customer-interview

स्रोत workflow का पैटर्न तय करते हैं। Reddit और कम्युनिटी पोस्ट, जहाँ हैं, अभ्यास की कहानी हैं — सार्वभौमिक तथ्य नहीं।

AI काम करे। आप तय करें।

AI के लिए इंसानी ब्रेक।

Latch हर कमांड, क्लिक और फ़ाइल बदलाव होने से पहले दिखाता है — ताकि आप हाँ, ना या अभी नहीं कह सकें।

Plow Latch · macOS Cat Paw Latch · Windows + Linux · स्रोत से बनाएँ
Cat Paw Latch

नंबर के पीछे

दो harness, एक लाइन

वही नंबर, वही $100 क्रेडिट। चुनो कि मैसेज करने पर कौन जवाब देगा।

Hermes

Nous Research का terminal-native एजेंट। तुम्हारी मशीन पर चलता है, सत्रों के बीच याद रखता है, और हर काम के लिए एक playbook खोलता है।

Hermes को मैसेज करो
OpenClaw

ओपन-सोर्स असिस्टेंट जो तुम्हारे अपने कंप्यूटर पर चलता है और उन्ही channels में जवाब देता है जो तुम पहले से चला रहे हो। हर काम के लिए एक playbook।

OpenClaw को मैसेज करो

दोनों harness के लिए एक ही लाइन +1 628 246 3032

मैसेज ऐप चुने हुए harness के साथ खुलेगी।