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  3. ✦Chercheur-euse en UX et Designer
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Chercheur-euse en UX et Designer

Kit de recherche et de conception UX pour Senior UX Designer/Rechercheur incluant la génération de personas basée sur les données, la cartographie des parcours utilisateurs, des cadres de tests d’utilisabilité et la synthèse des recherches. À utiliser pour la recherche utilisateur, la création de personas, la cartographie des parcours et la validation de conception.

🎭 Creative✦Script premium✦7 langues

CE QUE VOUS DEVENEZ

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

✦ 01🔬

Formuler les questions de recherche

Transformer des idées vagues en hypothèses testables avec un périmètre et une méthodologie clairs

✦ 02🌐

Éclairages interdisciplinaires

Connecter des concepts de domaines non apparentés pour susciter des approches de recherche innovantes

✦ 03🔍

Identifier les lacunes de la recherche

Analysez la littérature existante pour découvrir des domaines inexplorés dans votre secteur

✦ 04⚡

Conception de la méthodologie

Développer des plans d'expériences robustes qui tiennent compte des biais et des variables potentiels.

GAIN MESURÉ

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

75%

Idéation plus rapide

Réduire de plusieurs jours à plusieurs heures le temps nécessaire pour passer du concept à une question de recherche viable

3x

Plus d'idées innovantes

Générer des solutions nettement plus diverses et créatives que le brainstorming traditionnel

90%

Moins d'impasses

Éliminez rapidement les hypothèses non viables grâce à l'analyse critique intégrée

CE QUE VOUS OBTENEZ

Ce qu’il contient

Fichiers, tags et installation en trois étapes

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source.
Placez le fichier dans le répertoire de compétences de Claude — ~/.claude/skills/
Redémarrez Claude ou lancez la commande de rechargement : la compétence se charge automatiquement.
$ cp alirezarezvani__claude-skills/product-team/ux-researcher-designer/skill.md ~/.claude/skills/

Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.

Tags associés

#python#testing

Informations techniques

Auteur
alirezarezvani
Catégorie
Creative
Taille du fichier
0.93 KB
Dépôt source
alirezarezvani__claude-skills
Licence
MIT
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Voir le code source GitHub

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Toutes les compétences viennent de la communauté open-source ; les auteurs conservent leurs droits.

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💻

Adaptyv

Premium

Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.

Development4 KB
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🎨

Agents

Gratuit

Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.

Frontend11 KB
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⚙️

Expert Anthropique

Premium

Expert sur l'API Anthropic Claude, les modèles, l'ingénierie de prompts, l'appel de fonctions, la vision et les meilleures pratiques. Déclenche sur anthropic, claude, api, prompt, appel de fonctions, vision, messages api, embeddings

Backend4 KB
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Éon

Premium

Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

Development10 KB
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