research-ops-skills
von alirezarezvaniresearch-ops-skills ist ein schlanker Research-Operations-Orchestrator, der Anfragen zur Planung klinischer Forschung, R&D-Finanzierung, Marktforschung sowie Produkt- und Nutzerforschung an die passenden Workstreams weiterleitet. Nutzen Sie ihn, um Arbeitsstränge zu klassifizieren, fehlende Angaben einzusammeln und aus einer einzigen SKILL.md Management-taugliche Zusammenfassungen zu erstellen.
Dieser Skill erreicht 76/100 Punkte und ist damit ein solider Kandidat für Verzeichnisnutzer, die eine Routing-Schicht für Research Operations über Aufgaben in klinischer Forschung, Finance, Market Research und Product Research hinweg benötigen. Er wirkt für einen Agenten leicht auslösbar und verständlich und bietet genug Workflow-Substanz, um Rätselraten zu reduzieren. Nutzer sollten jedoch beachten, dass die im Verzeichnis sichtbaren Nachweise nur eine einzelne SKILL.md und keine Installations-, README- oder Support-Assets zeigen. Die Einführung hängt daher davon ab, wie die umgebenden Sub-Skills im Repository verfügbar sind.
- Sehr gut auslösbares Frontmatter: Die Beschreibung nennt konkrete Nutzerabsichten wie klinisches Studiendesign, Stichprobengröße, R&D-Budget, TAM/SAM/SOM, Survey Design, Interviews und Usability Tests.
- Klare Einordnung des Umfangs: Der Skill erklärt, dass er Forschung über klinische R&D, R&D-Finanzplanung, Market Research und Product Research hinweg plant, finanziert, scoped und zusammenfasst, und grenzt sich von angrenzenden Skills ab.
- Umfangreicher SKILL.md-Inhalt: Der Body umfasst fast 10.000 Zeichen mit mehreren Überschriften, Workflows, Einschränkungen und Code Fences. Das spricht für mehr operative Anleitung als bei einem generischen Prompt.
- Es handelt sich um einen Orchestrator, der an vier benannte Sub-Skills weiterleitet. Der angegebene Skill-Pfad zeigt jedoch nur SKILL.md und keine mitgelieferten Support-Dateien; für den vollen Nutzen kann daher die umgebende Repository-Struktur erforderlich sein.
- Im Skill-Verzeichnis sind kein README, kein Installationsbefehl, keine Scripts, Referenzen oder Ressourcen vorhanden. Das schränkt die Sicherheit bei einer eigenständigen Installation ein.
Überblick über den research-ops-skills Skill
Wofür research-ops-skills gedacht ist
research-ops-skills ist ein Orchestrierungs-Skill für Research Operations, der breit formulierte Research-Anfragen in den passenden operativen Arbeitsbereich lenkt: klinische Forschungsplanung, R&D Finance, Marktforschung oder Product/User Research. Der Skill eignet sich besonders für Teams, die einen AI Assistant benötigen, der ein Research-Problem einordnet, fehlende Planungsinformationen abfragt und eine managementtaugliche Zusammenfassung liefert, statt jede Anfrage wie einen allgemeinen Research-Prompt zu behandeln.
Geeignete Nutzer und typische Aufgaben
Nutzen Sie den research-ops-skills Skill, wenn Sie eine Studie planen, ein Research-Programm abstecken, Marktpotenziale abschätzen, Umfragen oder Interviews konzipieren, Budgetlogik für R&D prüfen oder Erkenntnisse aus mehreren Arbeitssträngen zusammenführen. Besonders hilfreich ist er für Research-Ops-Leads, Product Researchers, klinische Programmteams, Finance-Partner im Innovationsumfeld und Gründer, die strukturierte Research-Planung benötigen, ohne zwischen unverbundenen Prompt-Vorlagen wechseln zu müssen.
Was diesen Skill unterscheidet
Der wichtigste Unterschied ist das Routing. Der Skill ist darauf ausgelegt, Kontext aufzuteilen und zwischen vier Research-Operations-Teilbereichen zu wählen, statt alles in einer flachen Antwort zu behandeln. Das ist relevant, wenn derselbe Begriff, etwa „sample size“ oder „research budget“, je nach Kontext ein Thema des klinischen Studiendesigns, der Umfragemethodik oder der Finanzplanung sein kann. Außerdem grenzt sich der Skill klar von benachbarten Skills ab: Er ist kein Assistent für regulatorische Einreichungen, kein Tool für Corporate-Finance-Abschlüsse, kein Workflow zur Grant-Recherche, kein Prompt für Campaign Analytics und kein Planner für Live-Experimente.
Passung und Hinweise zur Einführung
Die Repository-Evidenz zeigt eine einzelne Datei SKILL.md und keine mitgelieferten Scripts, Referenzen oder Ressourcenordner. Dadurch ist research-ops-skills leicht zu prüfen und einfach anzupassen. Gleichzeitig sollten Nutzer keine eingebauten Rechner, validierten klinischen Templates, statistischen Engines oder Quellenbibliotheken erwarten. Behandeln Sie ihn als Orchestrierungs- und Reasoning-Skill und liefern Sie eigene Protokolle, Annahmen, Transkripte, Ledger, Survey-Exporte oder Marktdaten mit, wenn es auf Genauigkeit ankommt.
So verwenden Sie den research-ops-skills Skill
research-ops-skills Installation und Repository-Pfad
Für Claude-Code-ähnliche Skill-Workflows installieren oder kopieren Sie den Skill aus diesem Repository-Pfad:
research-ops/skills/research-ops-skills
Repository-URL:
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/main/research-ops/skills/research-ops-skills
Wenn Ihr Skill-Manager die Installation über GitHub unterstützt, verweisen Sie auf das Repo und den Skill-Pfad. Falls nicht, kopieren Sie SKILL.md in Ihr lokales Skills-Verzeichnis und folgen Sie dabei der von Ihrem Tool erwarteten Struktur. Das Frontmatter des Skills nennt Kompatibilität mit claude-code, codex-cli, cursor, antigravity, opencode und gemini-cli; das tatsächliche Ladeverhalten hängt jedoch von Ihrem lokalen Agent-Framework ab.
Diese Datei zuerst lesen
Beginnen Sie mit SKILL.md; sie scheint die zentrale und einzige ausgelieferte Quelldatei dieses Skills zu sein. Achten Sie auf Trigger-Phrasen, Routing-Logik, Signal-Tabelle, Workflow-Hinweise und Abgrenzungen zu benachbarten Domänen. Da in der vorliegenden Evidenz keine sichtbaren Ordner wie rules/, references/, resources/ oder scripts/ vorhanden sind, sollte Ihre Installationsentscheidung davon abhängen, ob die Orchestrierungsanweisungen für Ihren Workflow ausreichen — nicht von zusätzlichen Assets.
Aus einem groben Ziel einen brauchbaren Prompt machen
Ein schwacher Prompt wäre: „Help with market research.“ Ein stärkerer Prompt für die Nutzung von research-ops-skills gibt dem Skill genügend Informationen, um korrekt zu routen:
“Use research-ops-skills for Research Operations. We are evaluating a new B2B analytics product for mid-market hospitals. Route this request to the right research workstream. We need TAM/SAM/SOM assumptions, a 12-question buyer survey, interview targets, and a synthesis format for leadership. Constraints: 3-week timeline, US market only, no primary clinical claims, budget under $15k.”
Für klinische Arbeit sollten Sie Population, Intervention, Comparator, Outcome, Endpunkte, Machbarkeitsgrenzen und regulatorische Sensibilität angeben. Für Finance-Arbeit gehören Programmphase, Budgetkategorien, Burn Rate, Fragen zur Aktivierungspolitik und Entscheidungsfrist dazu. Für Product Research sollten Nutzer, Produktbereich, Research-Frage, Recruiting-Einschränkungen und das erwartete Deliverable genannt werden.
Empfohlener Workflow für bessere Ergebnisse
Verwenden Sie den Skill in zwei Durchläufen. Bitten Sie ihn zuerst, die Anfrage zu klassifizieren und fehlende Inputs aufzulisten, bevor er den Plan erstellt. Ergänzen Sie danach die fehlenden Details und fordern Sie das finale Artefakt an: Studienoutline, Research-Budget-Digest, Market-Sizing-Modell, Survey-Plan, Interviewleitfaden oder Synthese-Memo. So verringern Sie Fehlrouting und verhindern, dass das Modell zu früh Annahmen erfindet. Bei klinischen, finanziellen oder rechtlichen Entscheidungen mit hohem Risiko sollten Sie das Ergebnis als Planungsentwurf verwenden und von qualifizierten Fachverantwortlichen validieren lassen.
FAQ zum research-ops-skills Skill
Ist research-ops-skills nur für klinische Forschung gedacht?
Nein. Klinisches Studiendesign ist einer der gerouteten Arbeitsstränge, aber der Skill deckt auch R&D Program Finance, Marktforschung sowie Product/User Research ab. Sein Nutzen ist am größten, wenn Ihre Anfrage plausibel mehr als einen Bereich von Research Operations berühren könnte und der Assistant den passenden Arbeitsstrang auswählen soll.
Warum ist das besser als ein gewöhnlicher Prompt?
Ein gewöhnlicher Prompt beantwortet oft direkt die sichtbare Frage. Der research-ops-skills Skill ergänzt eine Routing-Ebene: Er prüft, ob die Anfrage nach klinischer Forschung, Research Finance, Market Sizing/Survey-Arbeit oder Product Research klingt, und formt die Antwort entsprechend. Das führt in der Regel zu saubereren Intake-Fragen und relevanteren Deliverables.
Wann sollte ich diesen Skill nicht verwenden?
Verwenden Sie ihn nicht als primäres Tool für regulatorische Einreichungen, Qualitätsmanagementsysteme, Accounting Close, Bewertung, Grant Search, Campaign Performance Analytics oder produktive A/B-Test-Operations. Er kann helfen, Research-Fragen in diesen Bereichen zu strukturieren, aber die Repository-Beschreibung grenzt ihn ausdrücklich von diesen benachbarten Skill-Familien ab.
Ist der Skill anfängerfreundlich?
Ja, sofern der Nutzer das Research-Ziel und die Einschränkungen beschreiben kann. Einsteiger sollten zuerst nach Routing und Intake-Fragen fragen. Fortgeschrittene Nutzer kommen schneller voran, wenn sie Arbeitsstrang, Annahmen, Quellenmaterial und gewünschtes Deliverable-Format direkt zu Beginn mitliefern.
So verbessern Sie den research-ops-skills Skill
research-ops-skills Inputs verbessern, bevor Sie Präzision erwarten
Der schnellste Verbesserungshebel ist ein besseres Intake. Nennen Sie die zu unterstützende Entscheidung, Zielgruppe, Zeitplan, Geografie, Budget, verfügbare Daten, Risikoniveau und was „fertig“ bedeutet. „prepare a board-ready market sizing memo“ und „draft a screener for 10 usability interviews“ benötigen beispielsweise unterschiedliche Evidenz, Struktur und Formulierungen zur Sicherheit der Aussagen.
Auf typische Fehlerquellen achten
Die wichtigste Fehlerquelle ist uneindeutiges Routing. „What sample size do we need?“ kann eine Berechnung für klinische Endpunkte, ein Ziel für eine Kundenumfrage oder die Abdeckung eines Usability-Tests meinen. „Research budget“ kann R&D Accounting, Recruiting-Incentives, Tooling oder Studienbetrieb bedeuten. Wenn die erste Antwort zu generisch wirkt, bitten Sie den Skill anzugeben, welchen Sub-Skill er ausgewählt hat und warum.
Mit Artefakten iterieren, nicht nur mit Meinungen
Geben Sie nach dem ersten Output konkrete Materialien zurück: Protokollnotizen, Ledger-Kategorien, Marktannahmen, Survey-Entwürfe, Interviewtranskripte, Usability-Erkenntnisse oder Stakeholder-Kommentare. Bitten Sie anschließend um einen überarbeiteten Digest, bei dem Änderungen als Annahmen, Risiken, offene Fragen und empfohlene nächste Schritte nachgehalten werden. So wird research-ops-skills für echte Research-Operations-Arbeit deutlich nützlicher als ein einmaliges Brainstorming.
Lokale Standards ergänzen, wenn Sie einen Fork pflegen
Wenn Ihr Team den Skill forkt, ergänzen Sie schlanke Referenzen, die Ihr Betriebsmodell abbilden: Intake-Formulare für Studien, Qualitätsregeln für Surveys, freigegebene Budgetkategorien, Templates für Synthese-Memos oder Review-Checklisten. Halten Sie die Routing-Logik klar und überfrachten Sie den Skill nicht mit unzusammenhängenden Aufgaben aus Regulierung, Finance, Marketing oder Product Experimentation; seine Stärke liegt in fokussierter Orchestrierung von Research Operations.