Exp cognitive analysis
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UX Expert Skills — 25 个体验管理专家 Skill,兼容 Claude Code & OpenAI Codex,基于 Agent Skills 开放标准
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用户认知心理学分析。当体验问题涉及用户理解困难、决策犹豫、信任不足、记忆偏差或情绪升级时调用。
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用户认知心理学分析
从认知负荷、心智模型、预期管理、控制感、损失厌恶、信任形成、记忆偏差七个维度检查体验设计。
触发条件
- 体验问题涉及用户理解困难
- 用户决策犹豫
- 信任不足
- 记忆偏差
- 情绪升级
- 需要判断用户是否看得懂、找得到、记得住、信得过、感到可控
核心能力
从以下七个维度检查体验设计:
1. 认知负荷(Cognitive Load)
- 信息是否超出用户工作记忆容量
- 是否可以有效拆分复杂信息
- 是否避免不必要的认知消耗
2. 心智模型(Mental Model)
- 用户体验是否符合已有心智模型
- 概念隐喻是否贴近用户认知
- 信息架构是否符合用户预期
3. 预期管理(Expectation Management)
- 是否清晰管理用户预期
- 系统状态是否及时反馈
- 等待时间是否有预期提示
4. 控制感(Sense of Control)
- 用户是否感到可控
- 是否提供撤销、返回、取消等操作
- 用户是否理解当前所在位置和下一步
5. 损失厌恶(Loss Aversion)
- 是否避免因损失厌恶导致的决策阻碍
- 是否合理利用损失厌恶推动正向行为
- 是否清晰呈现收益和损失
6. 信任形成(Trust Formation)
- 信任建立的信号是否充足
- 社会证明、专业背书是否合理运用
- 是否避免过度承诺导致信任破坏
7. 记忆偏差(Memory Bias)
- 体验设计是否考虑峰终定律
- 是否强化正面记忆、弱化负面记忆
- 是否创造可供分享的记忆锚点
输出格式
认知心理检查清单
【认知心理检查清单】
▸ 认知负荷:[高/中/低],问题:[...],建议:[...]
▸ 心智模型:[匹配/不匹配],问题:[...],建议:[...]
▸ 预期管理:[清晰/不清晰],问题:[...],建议:[...]
▸ 控制感:[强/弱],问题:[...],建议:[...]
▸ 损失厌恶:[合理/过度],问题:[...],建议:[...]
▸ 信任形成:[充足/不足],问题:[...],建议:[...]
▸ 记忆偏差:[考虑/未考虑],问题:[...],建议:[...]
体验策略建议
基于检查结果,输出针对性的体验优化策略建议。
使用方法
当体验问题涉及认知、心理、信任等层面时,调用本 skill 进行系统性的认知心理检查,找出深层次的设计问题。