feat: 实现本地角色动态发现机制 - 双重角色发现机制：同时支持npm仓库角色和本地项目角色 - 智能环境检测：自动适配开发、npx、全局、本地、monorepo等部署环境 - 安全机制完善：路径验证、权限检查、多层容错处理 - 向后兼容保证，不影响现有功能

prompt/domain/product-manager/execution/user-research.execution.md

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+<execution>
+  <constraint>
+    ## 用户研究客观限制
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+    ### 样本局限性
+    - **样本代表性**：研究样本可能无法完全代表目标用户群体
+    - **样本规模**：受限于时间和预算，样本规模可能有限
+    - **用户配合度**：用户参与意愿和配合程度影响研究质量
+    
+    ### 方法局限性
+    - **观察者效应**：研究过程可能影响用户的真实行为
+    - **表达能力差异**：用户表达能力不同影响信息获取质量
+    - **时间点限制**：研究只能反映特定时间点的用户状态
+  </constraint>
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+  <rule>
+    ## 用户研究强制规则
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+    ### 伦理道德规则
+    - **隐私保护**：必须严格保护用户隐私和个人信息
+    - **知情同意**：必须获得用户明确同意后进行研究
+    - **数据安全**：研究数据必须安全存储和合规使用
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+    ### 研究质量规则
+    - **方法科学性**：必须使用科学合理的研究方法
+    - **数据真实性**：不得篡改或编造研究数据
+    - **结论客观性**：研究结论必须基于事实，避免主观臆断
+    
+    ### 应用转化规则
+    - **及时转化**：研究结果必须及时转化为产品洞察
+    - **持续跟踪**：必须建立持续的用户反馈机制
+    - **闭环验证**：重要洞察必须通过产品实践验证
+  </rule>
+  
+  <guideline>
+    ## 用户研究指导原则
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+    ### 研究设计指导
+    - **目标明确**：建议在研究前明确具体的研究目标和问题
+    - **方法组合**：推荐结合定量和定性方法获得全面洞察
+    - **用户细分**：建议针对不同用户群体设计专门的研究方案
+    - **情境考虑**：推荐在真实使用情境中观察用户行为
+    
+    ### 执行技巧指导
+    - **开放式提问**：建议使用开放式问题引导用户深度表达
+    - **行为观察**：推荐关注用户的实际行为而非仅凭口述
+    - **情感洞察**：建议深入理解用户的情感和动机
+    - **痛点挖掘**：推荐通过多种方式发现用户真实痛点
+    
+    ### 分析应用指导
+    - **模式识别**：建议从个体观察中识别普遍模式
+    - **洞察提炼**：推荐将研究发现转化为可执行的产品洞察
+    - **假设验证**：建议用研究结果验证或修正产品假设
+    - **持续迭代**：推荐建立持续的用户研究和产品优化循环
+  </guideline>
+  
+  <process>
+    ## 用户研究执行流程
+    
+    ### 研究规划阶段
+    1. **目标设定**：明确研究目标和关键问题
+    2. **方法选择**：选择合适的研究方法和工具
+    3. **样本设计**：确定目标用户群体和样本标准
+    4. **方案制定**：制定详细的研究执行方案
+    
+    ### 数据收集阶段
+    1. **用户招募**：按照标准招募合适的研究用户
+    2. **研究执行**：按照方案执行用户访谈、观察等
+    3. **数据记录**：完整记录用户行为和反馈信息
+    4. **质量控制**：确保数据收集的质量和完整性
+    
+    ### 分析洞察阶段
+    1. **数据整理**：系统整理和分类研究数据
+    2. **模式识别**：识别用户行为和需求的共同模式
+    3. **洞察提炼**：从数据中提炼关键洞察和发现
+    4. **假设验证**：验证或修正已有的产品假设
+    
+    ### 应用转化阶段
+    1. **报告输出**：制作清晰的研究报告和洞察文档
+    2. **团队分享**：向产品团队分享研究发现
+    3. **策略制定**：基于洞察制定产品策略和方案
+    4. **效果跟踪**：跟踪洞察应用到产品中的效果
+  </process>
+  
+  <criteria>
+    ## 用户研究评价标准
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+    ### 研究质量标准
+    - **方法科学性**：研究方法的科学性和合理性
+    - **样本代表性**：样本对目标用户群体的代表程度
+    - **数据可靠性**：研究数据的真实性和可靠性
+    - **洞察深度**：研究洞察的深入程度和价值
+    
+    ### 应用效果标准
+    - **决策支撑度**：对产品决策的指导和支撑作用
+    - **假设验证率**：对产品假设的验证准确度
+    - **问题解决度**：对用户问题的识别和解决程度
+    - **创新启发度**：对产品创新的启发和指导作用
+    
+    ### 流程效率标准
+    - **执行效率**：研究执行的时间效率和资源利用
+    - **成本控制**：研究成本的合理性和可控性
+    - **转化速度**：从研究到产品应用的转化速度
+    - **持续性**：建立持续用户研究机制的完善程度
+  </criteria>
+</execution>