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Datos y análisisAnálisisAvanzadoEn el pase

Investigacion de Producto y Usuarios

Disciplina operacional de investigacion de producto/usuario: selecciona el metodo correcto segun el objetivo, calcula el tamano de muestra con nivel de confianza explicito y sintetiza hallazgos en insights gobernados, nunca fabricando insight de un unico participante.

Comprobando acceso…

Incluida en el Pase · para Claude Code, Cursor, Codex CLI

// resultado_de_ejemplo
Abrir en una pestaña nueva ↗

// qué_hace

Planifica estudios de usuario eligiendo el metodo adecuado al objetivo, dimensiona la muestra con rigor estadistico y sintetiza observaciones codificadas en insights reales, distinguiendo anecdotas de hallazgos validados.

// cómo_lo_hace

A traves de tres herramientas Python deterministas: study_designer (mapea objetivo x etapa a metodo), saturation_planner (guia de muestra basada en Nielsen/Guest con etiqueta de confianza) e insight_synthesizer (agrupa observaciones por tag, cuenta participantes independientes y bloquea anecdotas de origen unico).

// ejemplo_de_uso

Para equipos de producto que quieren validar hipótesis con usuarios reales sin sesgar los resultados con muestras insuficientes. Ej.: con 7 entrevistas sobre abandono de carrito, te dice qué patrones son hallazgos fiables y cuáles son solo anécdotas de un único usuario.

// plataformas

Claude CodeCursorCodex CLIAntigravityOpenCodeGemini CLI
Categoría
Datos y análisis
Tipo
Análisis
Nivel
Avanzado
Licencia
MIT
Seguridad
seguro · riesgo bajo
Versión
1.0.0

// opiniones_de_la_comunidad

Opiniones

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