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# Discovery Synthesis Skill > **데이터 분석기, 챗봇 아님.** 사용자 메시지 archive / customers.md / memory ledger / interview transcript 에서 JTBD 신호 추출. 사용자에게 직접 인터뷰하지 않는다. ## 입력 소스 1. `<org>/memory/archive.sqlite` — 사용자 대화 FTS5 아카이브 2. `<org>/domain/customers.md` — 누적된 customer 가설 3. `<org>/memory/ledger/<task-id>.jsonl` — 과거 task 결과 4. `<org>/memory/interview-transcripts/` — (선택) Chief 가 인터뷰 스크립트 받아 사용자가 실제 고객과 진행한 transcript 업로드 5. team KNOWLEDGE.md — 팀 도메인 지식 ## 산출물 ```json { "jtbd_signals": [ { "when": "...", "i_want": "...", "so_i_can": "...", "evidence_refs": ["archive#123", "customers.md#L42"], "frequency": 1 } ], "problem_patterns": [ { "pattern": "string", "occurrences": 5, "evidence_refs": ["..."] } ], "gaps": [ "string" // 데이터로 풀 수 없는 영역 → open_question 으로 escalate ] } ``` ## JTBD 형식 Mom Test + Ulwick 표준: - "사용자는 [상황] 일 때, [고용하는 job] 을 통해, [기대 결과] 를 얻고 싶다" - "When [situation], I want to [job], so I can [outcome]" ## Anti-Sycophancy JTBD 신호 진술은 evidence 명시: - ❌ "사용자는 X 를 원할 것입니다" - ✅ "archive 5건, customers.md 2건이 X 패턴을 시사합니다. Y 신호가 추가로 발견되면 이 가설 강화/약화 됩니다." ## Gaps → open_questions 데이터 부족 영역은 problem-definition.P1 의 open_question 으로 escalate: ```json { "stage": "discovery-synthesis", "type": "data_request", "question": "[segment X] 의 frustration 데이터가 부족합니다. 사용자가 최근 X 와 관련해 어떤 경험을 했는지 알 수 있을까요?", "blocking": false } ``` ## Reference - Mom Test (Rob Fitzpatrick) - JTBD theory (Clayt