前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 的核心理念是“一切皆插件”。在构建智能体应用时，用户研究是产品经理和研发团队的核心工作流之一。面对海量的访谈录音转写、问卷开放题或客服反馈，直接让 AI 处理容易产生“幻觉”，或者得到的结论缺乏方法论支撑，难以落地。
dsh-plugin-user-research 是一个垂直领域的用户研究合成插件。它提供了一套经过验证的方法论工具和技能，帮助开发者或研究员将分散的原始素材，快速转化为结构化的用户画像、痛点清单和机会地图。
插件概览¶
该插件由开发者 nsdmgt 维护，归类为“工作流”类插件。它的核心价值在于将非结构化的调研笔记，通过标准化的框架转化为可执行的产品决策依据。
核心功能¶
插件提供了以下能力，帮助用户从原始素材中提取有效信息：
- 主题分类口径：内置一套主题分类体系，包括效率、易用性、成本、功能缺失、稳定性、服务支持。系统能自动将散落在各处的用户原话归类到这些维度下。
- 反幻觉约束：在提取痛点时，工具严格限制只引用用户原话，不进行扩写或脑补，确保结论有据可查。
- 机会评分口径：提供了一套机会点评分逻辑，按信号强度排序。评分依据是被提及次数和是否明确表达了痛苦，帮助筛选出优先级较高的方向。
- 研究技能与模板：包含 4 个可复用的研究技能（访谈分析、画像构建、机会地图、合成全流程），以及 2 个模板（访谈提纲、合成画布）。
- 工具调用：提供名为
research_synthesize的工具接口，支持直接在 Agent 会话中调用。
安装与启用¶
安装该插件需要使用 DeepSeek Harness 的 CLI 工具。
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-user-research
安装完成后，必须重启 web 服务才能使插件生效。
使用方法¶
使用该插件通常分为三个步骤：
-
准备素材
整理访谈录音转写、问卷开放题导出、客服聊天记录或用户反馈。文件格式需支持.txt、.md或.csv。 -
调用工具
在 DSH 会话中，直接向 Agent 描述需求。Agent 会解析指令并调用底层的research_synthesize工具。例如，输入以下内容：
把
notes/interview-01.md做一次用户研究合成,挑出前3个机会点。Agent 将执行类似以下的调用：
research_synthesize(filePath="notes/interview-01.md", maxOpportunities=3) -
查看结果
你会收到结构化的输出结果，包含：- personas：推断出的用户画像（角色、诉求信号、主题）。
- painPoints：按主题与严重度排序的痛点原话（引用自用户，不包含编造内容）。
- opportunities：按信号强度排序的机会点列表。
技术细节¶
插件的核心逻辑刻意设计为不依赖 @deepseek-ai/* 的运行时环境，而是使用纯 JavaScript 编写。这意味着合成引擎可以脱离 DSH 框架进行独立测试和维护。
- 版本兼容性：插件已锁定
@deepseek-ai/dsh版本>=0.1.0--rc.7。 - 测试依据：测试覆盖语句切分、主题检测、痛点判定、画像推断、评分排序、计数截断、空输入等场景。
适用场景¶
该插件适合以下角色在特定场景下使用：
- 产品经理 / 需求分析师：在完成多份用户访谈后，快速合成“用户真正在抱怨什么”。
- UX 研究员 / 设计师：从可用性测试笔记中抓出高频痛点，支撑设计决策。
- 客服 / 用户成功：整理用户投诉和反馈，定位产品改进优先级。
结语¶
dsh-plugin-user-research 并没有试图取代人的判断，而是提供了一个标准化的框架，将“用户原话”转化为“产品决策”。如果你正在使用 DSH 构建智能体，且需要处理大量的用户调研数据，这个插件可以作为你工作流中的一个有力补充。
