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ux-researcher-designer작성자 Alireza Rezvani

UX Researcher Designer 스킬.

UX 리서치를 위한 Claude Code 및 Codex 스킬입니다: 데이터 기반 페르소나, 여정 맵, 사용성 테스트 프레임워크, 리서치 종합.

  • UX 및 리서치
  • 리서치 문서
alirezarezvani/claude-skills · product-team/skills/ux-researcher-designer/SKILL.mdSKILL.md
--- name: ux-researcher-designer description: UX research and design toolkit for Senior UX Designer/Researcher including data-driven persona generation, journey mapping, usability testing frameworks, and research synthesis. Use when conducting user research, creating personas, mapping user journeys, planning usability tests, or validating designs. --- ## Trigger Terms ## Workflows ## Quick Reference Tables ## Knowledge Base ## Validation Checklist ## Related Skills
2026-09-14에 업스트림 파일에서 읽은 전문 및 섹션 제목 · 전체 11,912자

01 기능

Claude Code와 Codex에서 ux-researcher-designer 스킬이 하는 일

요약, 워크플로, 산출물을 모두 해당 스킬의 SKILL.md에서 그대로 읽어 정리한 내용입니다.

SKILL.md에서2026-09-14 읽음 · 실행 기록 아님

스킬 자체의 표현으로

시니어 UX 디자이너나 리서처를 위한 UX 리서치 및 디자인 툴킷입니다. 데이터 기반 페르소나 생성, 저니 맵 작성, 사용성 테스트 계획, 리서치 종합이라는 네 가지 워크플로를 실행하며, 트리거 용어에 따라 각 요청을 적절한 워크플로로 라우팅합니다.

내장된 persona_generator.py 스크립트는 사용자 레코드의 JSON 배열을 입력받아 아키타입, 인구통계, 목표, 불만, 디자인 시사점, 신뢰도 수준을 포함한 페르소나를 일반 텍스트나 json 형식으로 반환합니다. 빠른 참조 표는 리서치 방법 선택, 샘플 크기별 페르소나 신뢰도, 사용성 문제 심각도, 인터뷰 질문 유형을 다루며, 검증 체크리스트는 각 산출물의 기준을 정합니다.

산출물

  • 인구통계, 심리통계, 행동, 필요와 목표, 근거가 있는 불만, 시나리오, 디자인 시사점, 데이터 포인트를 다루는 페르소나입니다.
  • 전달된 인자에 따라 사람이 읽을 수 있는 페르소나 블록 또는 통합용 JSON입니다.
  • 모든 단계에 대해 행동, 접점, 감정, 문제점, 기회가 채워진 저니 맵입니다.
  • 근거, 비즈니스 영향, 권고 사항과 함께 참가자 X명 중 Y명이라는 형식으로 빈도를 명시한 종합 결과입니다.
예시 프롬프트 보기 ↗

작동 방식

  1. 01
    올바른 워크플로 선택하기

    이 스킬은 페르소나 생성, 여정 매핑, 사용성 테스트 계획, 리서치 종합의 네 가지 워크플로로 나뉩니다.

  2. 02
    페르소나 생성기 실행하기

    페르소나 생성은 스크립트 호출입니다. 사람이 읽을 수 있는 출력을 원하면 인자 없이 실행하고, 통합을 위한 기계 판독용 출력을 원하면 json을 전달합니다.

  3. 03
    생성된 구성 요소 검토하기

    이 워크플로는 검토 테이블을 제공하므로 데이터 패턴에 대비해 아키타입을 확인하고, 목표는 실행 가능성을, 불만은 빈도 수를, 디자인 시사점은 디자이너가 실제로 조치할 수 있는지를 검토합니다.

  4. 04
    페르소나 검증하기

    생성된 페르소나는 실제 사용자 3~5명에게 다시 가져가 그들처럼 들리는지 확인하기 전까지는 완성된 것이 아닙니다.

  5. 05
    여정 매핑하기

    여정 매핑은 일반적인 B2B SaaS 단계를 사용한 뒤, 각 단계를 행동, 접점, 감정, 페인 포인트, 기회로 채웁니다.

  6. 06
    리서치 코딩 및 클러스터링하기

    원자료에는 GOAL, PAIN, BEHAVIOR, CONTEXT, QUOTE 태그를 붙이고, 유사한 패턴을 규모가 포함된 세그먼트로 클러스터링한 뒤 결과를 도출합니다.

02 적합성 확인

ux-researcher-designer 스킬을 사용하는 경우

이러한 종류의 UX 리서치 작업인 경우 Claude Code 또는 Codex에서 ux-researcher-designer 스킬을 사용하십시오. 적합성과 제한 사항은 스킬 자체 파일에서 가져왔습니다.

적합한 경우

  • 애널리틱스, 설문 또는 인터뷰 데이터가 있고, 추측이 아닌 리서치 기반 페르소나가 필요한 경우입니다.
  • 하나의 특정 사용자 목표에 대한 엔드투엔드 경험을 시각화해야 하는 경우입니다.
  • 실제 사용자로 검증해야 할 디자인이 있고 테스트 계획이 필요한 경우입니다.
  • 원자료 형태의 인터뷰, 설문, 관찰 자료를 보유하고 있고 여기서 실행 가능한 인사이트를 도출해야 하는 경우입니다.

한계 인지하기

  • 실제 사용자 데이터가 아닌 가정에 기반해 만든 여정 지도는 품질 체크리스트를 통과하지 못합니다.
  • 현실적인 시나리오가 아니라 지시문 형태로 작성된 사용성 과제는 통과하지 못합니다.
  • 사용자 5~10명으로 만든 페르소나는 탐색적 수준에 불과하므로, 소규모 샘플 작업을 방향성으로 취급해서는 안 됩니다.

제공할 사항

  • 사용자 레코드(JSON)워크플로 1은 user_id, age, usage_frequency, features_used, primary_device, usage_context, tech_proficiency, pain_points를 담은 사용자별 객체 하나로 구성된 JSON 배열을 기대합니다.
  • 여정 범위매핑에 앞서 페르소나, 목표, 시작 트리거, 종료 성공 기준, 기간을 정의합니다.
  • 여정 데이터 소스여정 단계는 인터뷰, 세션 녹화, 퍼널·이탈률 같은 애널리틱스, 지원 티켓으로부터 채워집니다.
  • 디자인 및 리서치 목표사용성 워크플로는 검증하고자 하는 디자인과 모호한 목표에서 시작하며, 이를 테스트 가능한 질문으로 전환합니다.

03 스킬 내부

ux-researcher-designer 스킬이 Claude Code와 Codex에 부여하는 규칙

SKILL.md가 에이전트에게 설정하는 8가지 구체적인 지시, 기본값, 제한 — 결과를 바꾸는 파일의 부분입니다.

  1. 모호한 목표를 검증 가능한 질문으로 바꾸십시오

    테스트에 앞서 모호한 목표를 측정 가능한 목표로 다시 작성합니다. 예를 들어 "사용하기 쉬운가?"는 "사용자가 3분 이내에 결제를 완료할 수 있는가?"로 바뀝니다.

  2. 필요한 깊이에 맞는 방법을 선택하십시오

    진행자 참여 원격 세션은 기본적으로 45~60분 동안 5~8명, 비진행자 원격 테스트는 15~20분 동안 10~20명, 게릴라 테스트는 5~10분 동안 3~5명을 대상으로 합니다.

  3. 성공 지표 목표를 유지하십시오

    사용성 테스트는 고정된 목표치에 따라 평가됩니다: 완료율 80% 이상, 작업 소요 시간 예상치의 2배 미만, 오류율 15% 미만, 만족도 5점 중 4점 이상입니다.

  4. 과제는 지시문이 아니라 시나리오로 작성하십시오

    각 과제에는 SCENARIO, GOAL, SUCCESS 항목이 포함되며, 과제는 워밍업, 핵심, 보조, 예외 상황, 자유 탐색 순으로 진행됩니다.

  5. 31명 이상의 사용자에서만 페르소나를 프로덕션 준비 완료로 간주하십시오

    신뢰도는 표본 크기와 연결됩니다: 5~10명은 낮은 수준의 탐색적 단계, 11~30명은 중간 수준의 방향성 단계, 31명 이상은 높은 수준의 프로덕션 단계입니다.

  6. 페르소나 품질 기준을 충족하십시오

    페르소나는 최소 20명의 사용자와, 양적 및 질적 데이터를 결합한 최소 두 개의 데이터 소스를 기반으로 해야 합니다.

  7. 우선순위 점수로 우선순위를 정하십시오

    기회는 직감이 아니라 빈도, 심각도, 해결 가능성을 곱한 값으로 순위를 매깁니다.

  8. 빈약한 데이터로 테마를 만들지 마십시오

    종합 패턴은 발견(finding)으로 인정되기 전에 세 개 이상의 데이터 포인트에 기반해야 합니다.

04 활용하기

Claude Code 또는 Codex에 ux-researcher-designer 설치

npx skills add 명령 한 번 실행 후, 에이전트에서 첫 번째 작업을 수행하고 결과 체크리스트를 확인합니다.

Claude Code, Codex 또는 사용 중인 Agent에 ux-researcher-designer 추가

프로젝트에서 실행합니다. 설치 프로그램이 어떤 에이전트에 추가할지 묻습니다.

Terminal
npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill ux-researcher-designer

product-team/skills/ux-researcher-designer/SKILL.md에 대한 일반적인 skills CLI 형식이며, 저장소는 자체 경로를 문서화할 수 있습니다.

스킬에 첫 UX 리서치 작업 제공

스킬 자체의 용어로 작성되었습니다. 대괄호 부분은 각자의 자료로 교체합니다.

Starter prompt
Here is our recent research on [product area]: [paste the JSON user data with usage_frequency, features_used and pain_points per user]. Generate a data-driven persona from it and tell me the archetype, the design implications and the confidence level for that sample size. Then map the journey for that persona from [trigger event] to [success criteria] and rank the opportunities so I know what to fix first.

출처: 스킬 자체의 용어로 SKILL.md에서 작성했습니다.

첫 번째 결과 확인

SKILL.md 자체가 올바른 결과의 모습으로 제시하는 내용:

  • 20명 이상의 사용자, 두 개의 데이터 소스, 빈도 수치, 구체적인 디자인 시사점 외에 페르소나에 신뢰 수준이 명시되어 있는지 확인합니다.
  • 여정 지도의 모든 레이어가 채워져 있는지 확인합니다. 행동, 접점, 감정을 포함하고, 각 단계별 문제점과 우선순위가 매겨진 기회도 포함되어야 합니다.
  • 사용성 테스트에 검증 가능한 연구 질문, 현실적인 과제 시나리오, 디자인별 5명 이상의 참여자, 정의된 성공 지표, 발견 사항에 대한 심각도 등급이 포함되어 있는지 확인합니다.
  • 종합 결과에 일관되게 코딩된 데이터, 3개 이상의 데이터 포인트에 기반한 패턴, 발견 사항을 뒷받침하는 근거, 실행 가능한 권장 사항, 정당화된 우선순위가 포함되어 있는지 확인합니다.
  • 연구 자체 외부에서 지원 티켓과 분석 데이터를 대조하여 페르소나를 검증합니다.

OpenDesign에서 SKILL.md 링크를 통해 ux-researcher-designer를 가져옵니다: Plugins → Add → Skill → Import from link를 실행한 다음 상단 바에서 선택합니다.

05 오픈 소스, 추적 가능

출처, 라이선스 및 검증

이 페이지의 사실이 어디에서 왔으며 언제 마지막으로 확인되었는지 안내합니다.

스킬 파일
product-team/skills/ux-researcher-designer/SKILL.md 검증 시 기록된 콘텐츠 체크섬; 커밋 19392f7
License
MIT LICENSE에서.
리포지토리 스타
25,934 이 카탈로그에 5개의 스킬을 포함하는 전체 alirezarezvani/claude-skills 저장소에 대해 2026-09-14에 촬영된 GitHub 스냅샷입니다. ux-researcher-designer에 대한 평가 또는 사용 횟수가 아닙니다.
OpenDesign에서 검증됨
2026-09-14 소스 파일, 경로, 라이선스 텍스트 및 스타 수가 확인되었습니다. OpenDesign 메인에 번들로 포함되지 않음(2026-08-28 확인); 이 페이지에 실제 실행 기록이 없습니다.

SKILL.md 내부

  1. 트리거 용어generate persona from data 또는 map user journey처럼 이 스킬로 요청을 연결하는 12개의 문구입니다.
  2. 워크플로우상황, 번호가 매겨진 단계, 결정 테이블, 참조 포인터를 포함한 네 가지 워크플로우입니다.
  3. 도구 레퍼런스persona_generator.py와 그 인자, 샘플 출력, 네 가지 아키타입, 출력 구성 요소를 문서화합니다.
  4. 빠른 참조 테이블방법 선택, 샘플별 페르소나 신뢰도, 사용성 이슈 심각도, 인터뷰 질문 유형입니다.
  5. 지식 베이스references/ 안의 네 가지 가이드와 각 가이드가 담고 있는 내용을 나열합니다.
  6. 검증 체크리스트페르소나, 여정 지도, 사용성 테스트, 종합 품질에 대한 산출물별 체크리스트입니다.
  7. 관련 스킬UI 디자인 시스템 스킬과 제품 관리자 툴킷 스킬을 안내합니다.
스킬 자체 설명
"데이터 기반 페르소나 생성, 여정 매핑, 사용성 테스트 프레임워크, 연구 종합을 포함한 시니어 UX 디자이너/연구자를 위한 UX 연구 및 디자인 툴킷입니다. 사용자 연구 수행, 페르소나 생성, 사용자 여정 매핑, 사용성 테스트 계획 또는 디자인 검증 시 사용합니다."

SKILL.md의 프론트매터 설명입니다. 전체 파일은 약 11,912자입니다. GitHub에서 전체 파일 읽기.

06 설치하기 전에

ux-researcher-designer 스킬에 대한 질문

이 답변은 2026-09-14 기준으로 확인한 SKILL.md 내용을 근거로 하며, 실행 기록을 바탕으로 한 것이 아닙니다.

연구 질문 유형별로 몇 명의 사람이 필요합니까?

방법 선택 테이블은 질문 유형을 방법 및 샘플 크기와 짝지어 보여줍니다. 사용자가 어떤 일을 왜 하는지 이해하기 위한 인터뷰에는 8~15명의 사용자가 필요하며, 얼마나 잘 하는지 보기 위한 사용성 테스트에는 5~8명이 필요합니다.

인터뷰 질문 작성에도 도움이 됩니까?

네, 빠른 참조에서는 예시 문구와 함께 다섯 가지 질문 유형을 제공합니다: 맥락, 행동, 목표, 불편함, 성찰입니다. 각 유형은 무엇에 유용한지와 연결되어 있으며, 예를 들어 "무엇을 바꾸시겠습니까?"와 같은 성찰 질문은 아이디어를 도출합니다.

어떤 사용성 이슈를 먼저 해결할지 어떻게 결정합니까?

심각도 테이블은 이슈를 4에서 1까지 등급으로 나눕니다. Critical은 작업 완료를 막으며 즉시 수정해야 하고, Major는 상당한 어려움을 유발하여 출시 전에 수정하며, Minor는 주저함을 유발하고, Cosmetic은 낮은 우선순위입니다.

참조 문서도 제공됩니까?

네, references/ 안에 네 가지 가이드가 있습니다: persona-methodology.md, journey-mapping-guide.md, example-personas.md, usability-testing-frameworks.md입니다. 예시 파일에는 데이터가 포함된 완전한 페르소나 3개가 있으며, 사용성 가이드는 테스트 계획, 과제 설계, 분석을 다룹니다.

UX Researcher Designer

실제 UX 리서치 작업에서 ux-researcher-designer를 실행하십시오.

OpenDesign를 다운로드하고 SKILL.md 링크에서 ux-researcher-designer를 가져온 다음 위 프롬프트를 붙여넣고 결과 전에 계획을 읽으십시오.

터미널
npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill ux-researcher-designer

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