# Exp Persona Building

> 用户画像构建。当需要基于调研数据构建结构化用户画像、指导产品设计和体验决策时调用。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-guofu-shiqu-ux-expert-skills-exp-persona-building`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [guofu-shiqu](https://agentstack.voostack.com/s/guofu-shiqu)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [guofu-shiqu](https://github.com/guofu-shiqu)
- **Source:** https://github.com/guofu-shiqu/ux-expert-skills/tree/main/skills/exp-persona-building

## Install

```sh
agentstack add skill-guofu-shiqu-ux-expert-skills-exp-persona-building
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 用户画像构建

基于用户研究数据（访谈、问卷、行为数据、VOC 等），构建结构化的用户画像（Persona），为产品设计和体验决策提供共享的用户认知基础。

## 触发条件

- 需要构建用户画像指导设计决策
- 团队对目标用户认知不一致
- 需要将零散的用户研究数据整合为可共情的画像
- 需要为不同用户群体设计差异化体验
- 产品初期需要明确目标用户

## 核心能力

### 1. 画像类型选择

根据目标选择合适的画像类型：

| 画像类型 | 数据基础 | 适用场景 | 精度 |
|---------|---------|---------|------|
| 假设画像 | 团队经验推断 | 产品 0-1 阶段、快速验证 | 低 |
| 质性画像 | 用户访谈、观察 | 深度理解特定用户群 | 中 |
| 数据驱动画像 | 行为数据+问卷+访谈 | 成熟产品精细化运营 | 高 |
| 统计聚类画像 | 大规模行为数据聚类 | 用户分群、个性化推荐 | 高 |

### 2. 画像构建维度

从以下维度构建完整画像：

**基础属性**
- 人口统计：年龄、性别、地域、教育、职业、收入
- 设备特征：常用设备、系统、网络环境
- 使用频率：日活/周活/月活

**行为特征**
- 核心场景：在什么场景下使用产品
- 任务频率：高频/中频/低频任务
- 功能偏好：常用功能、忽略功能
- 行业路径：用户进入产品的典型路径

**心理特征**
- 目标与动机：用户想要完成什么（链接 JTBD）
- 态度与信念：对产品/品类的态度
- 痛点与挫折：当前最大的困扰
- 价值观：影响决策的核心价值观

**能力特征**
- 数字素养：技术熟悉程度
- 领域知识：对产品领域的了解程度
- 学习方式：偏好看/听/做

### 3. 画像构建流程

1. **数据收集** — 整合访谈、问卷、行为数据、VOC
2. **模式识别** — 从数据中识别用户群体的共性模式
3. **聚类分组** — 将相似用户归为一组
4. **优先级排序** — 识别最重要的 3-5 个画像
5. **画像细化** — 为每个画像填充完整维度
6. **场景化** — 为画像添加典型使用场景
7. **验证校准** — 与实际数据交叉验证

### 4. 画像使用原则

- 画像数量控制在 3-5 个，过多则失去聚焦
- 画像应基于数据而非猜测
- 画像应包含"一天的典型使用"使其鲜活
- 画像需定期更新（至少每年一次）
- 画像应成为团队共享语言

## 输出格式：用户画像卡

```
【用户画像卡】

▸ 画像名称：[如"效率型管理者-张明"]
▸ 画像类型：[假设/质性/数据驱动/统计聚类]
▸ 优先级：[核心画像 / 次要画像 / 边缘画像]
▸ 代表用户占比：[XX%]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 基础属性
  年龄：[...]  性别：[...]  地域：[...]
  职业：[...]  收入：[...]  教育：[...]
  常用设备：[...]  使用频率：[...]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 行为特征
  核心场景：[...]
  高频任务：[...]
  低频任务：[...]
  功能偏好：[...]
  典型路径：[...]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 心理特征
  目标与动机：
    功能目标：[帮我...]
    情绪目标：[让我感到...]
    社会目标：[让我看起来...]

  态度与信念：[...]
  核心痛点：[...]
  价值观：[...]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 能力特征
  数字素养：[高/中/低]
  领域知识：[深/中/浅]
  学习方式：[看/听/做]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 典型一天
  [用叙事方式描述这个画像用户典型的一天中如何与产品交互]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

▸ 体验需求
  1. [需求1]
  2. [需求2]
  3. [需求3]

▸ 设计启示
  1. [启示1]
  2. [启示2]
  3. [启示3]

▸ 数据来源
  [画像基于什么数据构建]
  [最后更新时间]
```

## 使用方法

当需要构建或更新用户画像时调用本 skill。画像构建后可与场景识别、旅程分析、策略生成等 skill 组合使用，确保所有体验决策都基于对用户的准确理解。

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [guofu-shiqu](https://github.com/guofu-shiqu)
- **Source:** [guofu-shiqu/ux-expert-skills](https://github.com/guofu-shiqu/ux-expert-skills)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-guofu-shiqu-ux-expert-skills-exp-persona-building
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/guofu-shiqu
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.