ux-discovery-interviewer-skill は何をしますか？
コーディングエージェント（例：Codex、Claude Code）向けのスキルで、構造化されたUXリサーチのディスカバリーインタビューを実施し、漠然としたプロダクトアイデアから明確なディスカバリーインサイトへとユーザーを導きます。
コーディングエージェント（例：Codex、Claude Code）向けのスキルで、構造化されたUXリサーチのディスカバリーインタビューを実施し、漠然としたプロダクトアイデアから明確なディスカバリーインサイトへとユーザーを導きます。
このスキルは、Claude CodeやCodexなどのAIコーディングエージェントが、対話型のUXディスカバリーインタビューを実施できるようにするためのプロンプトテンプレートです。 特にプロダクト開発の初期段階において、ユーザーが抱える漠然としたアイデアや問題を、構造化された質問を通じて明確なインサイトへと変換するプロセスを自動化します。 なぜ有用かというと、従来は人間のUXリサーチャーが手動で行っていたインタビューの質を維持しつつ、エージェントが自律的に進行することで、リサーチのハードルを大幅に下げ、迅速な仮説検証を可能にするからです。 このスキルは、エージェントが「発見」「探索」「確認」といった複数のフェーズを順に進め、各フェーズで具体的な質問を生成し、回答をMarkdown形式で記録・要約します。 対応プラットフォームはCodex、Claude Code、Cursorなど、カスタムスキルを読み込める主要なコーディングエージェントを想定しており、スキルファイル自体をエージェントの設定に組み込むことで即座に利用を開始できます。
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コーディングエージェント（例：Codex、Claude Code）向けのスキルで、構造化されたUXリサーチのディスカバリーインタビューを実施し、漠然としたプロダクトアイデアから明確なディスカバリーインサイトへとユーザーを導きます。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.