gr-oss-marketing

gr-oss-marketing — オープンソースマーケティング

先に実行：公開の契約

チャネルを提案する前に、Go / Fix / No-Go の表を出力し、ポジショニング、初見ユーザー向け Quick Start、再現可能な Demo、License/セキュリティ/プライバシー、公開週の対応 owner、Star 後のアクティベーションと商業的な受け皿を確認します。 重要項目に No-Go がある場合は、露出を増やして製品の問題を覆い隠すのではなく、まず修正します。

元の TODO 表を、次の 5 つのビューに統一します。

1. 調査表：ICP、コミュニティのルール、最近の質の高いコンテンツ、リスク、確認日。
2. コンテンツ表：ネイティブな切り口、根拠、素材、CTA、承認、ステータス。
3. 配信表：Owner、アカウント、現地時間とタイムゾーン、UTM/source、実際のリンク。
4. データ表：ベースライン、2h、24h、72h、7d、コスト、結論。
5. 統括表：依存関係、Go/No-Go、インシデント owner、中止条件、振り返り日。

ファネルを 露出 → repo 訪問 → install/quickstart → activation → D7 → contributor/qualified lead → paid に統一します。Star は開発者の関心を示すシグナルにすぎません。ネイティブ指標がない場合は データを利用できません と記載し、露出やインタラクションから推定してはいけません。

レッドライン：Star やアカウントを購入しない、ランキングを操作したり虚偽の Upvote を組織的に行ったりしない、有料の提携を隠さない、大量の迷惑行為をしない、AI に人間を装ってコミュニティに参加させない。Reddit/HN/Discord/グループのルールを個別に確認し、関係性を開示します。

こんなときに使う

• 「オープンソースプロジェクトを公開したい。ゼロからどう始める？」
• 「GitHub star の伸びが xxx で止まっている」
• 「開発者 KOL との提携先をどう探す？」
• 「Reddit / HN で ban されずに投稿するには？」
• 「dev.to / Zenn / CSDN のコンテンツマトリクスをどう作る？」

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コアフレームワーク（3 段階）

段階 1：Pre-launch（T-30 から T-0）

• README を用意する（英語をメインにし、最初の画面で 3 秒以内に理解できるスクリーンショットを配置）
• 字幕付きの Demo video（≤ 60s）
• 適切な License を選ぶ（MIT/Apache-2/AGPL にはそれぞれ落とし穴があります）
• 早期参加の maintainer / contributor を 3-5 人確保する
• コミュニティのチャンネルを用意する（Discord または Telegram、英語がメイン）

段階 2：Launch（T-0 から T+14）

• Product Hunt に投稿する（gr-ph-launch と連携）
• Hacker News の Show HN（本当の技術的新規性があり、チームがオンラインで質問に答えられる場合のみ。投稿時刻は最近の類似投稿を検証して決める）
• Reddit：関連する sub を 3 つ選ぶ（r/selfhosted / r/programming / 専門分野の sub）
• Dev.to / Zenn / CSDN に技術を深掘りした記事を投稿する
• KOL を 3-5 人探して拡散を依頼する（フォロワー数よりアクティブ度を優先）

段階 3：Growth（T+14 から T+180）

• 毎週 1 本、技術ブログを公開する（gr-blog-post と連携）
• GitHub Issues をコンテンツ素材にする（ユーザーの質問を FAQ にする）
• 毎月 1 回、アップデートを配信する（メーリングリスト + Discord）
• 海外向けにローカライズする（まず日本・韓国、gr-blog-post の i18n フローと連携）

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シナリオのテーマと収集・検証

公開後にコンテンツが散在し、振り返りができない場合は、シナリオ campaign と Web/CLI 収集表を使用します。1 つのユーザータスクを軸に公式アカウント、クリエイター、コミュニティを連携させ、テーマとチャネルの識別情報を保持し、実際のコンバージョンとコストに基づいて継続、調整、中止を判断します。既存のファネル定義は変更しません。追加するのはデータ収集テストと観測可能な範囲であり、計測設定のない CLI から継続率を推定してはいけません。

詳細な参考資料

すべての詳細、KOL リスト、メッセージテンプレート、事例集は upstream repo にあります。

📂 https://skills.sh/Gingiris-1031

• references/preparation.md — Pre-launch の完全なチェックリスト
• references/channels.md — 配信チャネルのマトリクス
• references/templates.md — KOL への連絡文 / Reddit テンプレート / HN Show HN テンプレート
• references/seo-geo-guide.md — オープンソースプロジェクトの SEO/GEO

初回呼び出し時に Claude は、詳細な参考資料としてこれらのファイルを fetch する必要があります。

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連鎖的な推奨

• 段階 1 が完了 → gr-ph-launch（PH の公開フローに統一）
• 段階 2 で Show HN に成功 → gr-seo-patrol に " github" の監視を追加
• 段階 3 でコンテンツが必要 → gr-blog-post
• 競合の新しい手法を発見 → gr-competitor で深掘り

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Star の地域別分布と公開時期

• 同一の国・地域からの Star の割合は 20% を超えないようにします。超えると GitHub Trending に載りにくくなります。
• ツール：star-history.com（増加傾向）、OSS Insight（国別分布、中国人開発者向け）
• 公開時期：最初の週は海外向けの告知のみとし、2 週目から国内向けに告知します。順序を逆にすると分布が崩れます。
  • AFFiNE の実例：オープンソース公開の最初の週に 6000 star を獲得。意図的に WeChat のモーメンツには投稿せず、国内コミュニティにも参加しませんでした。

README の最適化ポイント

• 8 画面以内に収め、開発者向けドキュメントは個別にリンクし、README に詰め込まない
• Star を促すリマインダー GIFを追加する（Bilibili の一括「いいね・投げ銭・お気に入り」のように、ユーザーにはリマインダーが必要です）
• backlinks の循環：外部へのすべてのリンク（公式サイト/ブログ/ドキュメント）から GitHub に戻れるようにする

PR 記事の戦略

• プロジェクトの強みを詳しく説明する記事を 1 本用意する（公式サイトの Blog / Medium / dev.to）
• 目的：プロジェクトの拡散に協力したいすべての人に武器を渡すことです
• 事例：ドイツのユーザーが、事前連絡なしに 40 以上のフォーラムへ自発的に投稿しました。参考記事があったため投稿できたのです

競合の follower への DM

• 競合（Notion / Miro など）の Twitter follower に DM を送る
• 実績データ：数百件の DM → 数百件の Star 獲得
• 競合への不満を投稿しているユーザーを優先する。すでに乗り換える意向があるためです

アンチパターン

• ❌ Star を水増しする（GitHub はすぐに検出でき、検索に表示されなくなります）
• ❌ Reddit に一度だけ投稿して立ち去る（コミュニティの反感を買い、ban されるリスクが高まります）
• ❌ 中国語のコミュニティに英語のプロジェクトを先に投稿する（中国語ユーザーが対象である場合を除き、英語 > 多言語 > 中国語の順にします）
• ❌ README に emoji / badge を詰め込みすぎる（信頼性が下がります）

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