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hackathon-wow-detector

github.com/bernieweb3マーケティング・グロース49 回インストール
リポジトリ

hackathon-wow-detector について

hackathon-wow-detectorは、ハッカソンプロジェクトで印象に残り、実演できる瞬間を選び、デモやピッチの前半に配置するスキルです。審査基準に照らして候補機能を評価し、見せ方や差別化の指針を作成します。

主な機能

  1. 01候補となる見せ場の順位付け
  2. 02デモの冒頭で見せる瞬間の選定
  3. 03インパクト、新規性、審査との関連性の評価
  4. 04強調方法と配置の提案
  5. 05プロジェクトの差別化文の作成

活用シーン

  1. 01最初に実演するMVP機能の選定
  2. 02デモの中心となる印象的な場面の明確化
  3. 03審査基準に沿ったデモの構成
  4. 04既知の競合とのプロジェクトの差別化

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/bernieweb3/hackathon-ai-devkit --skill hackathon-wow-detector

インストール後、Claude Code で/hackathon-wow-detectorを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

hackathon-wow-detector

目標

ハッカソンプロジェクトの中で最も強い驚きの瞬間を1つ特定して際立たせ、審査員に最大限のインパクトを与えられるよう、デモやピッチの冒頭で印象づけます。


起動条件

次の場合にこのスキルを使用します。

  • MVP の機能が定義され、hackathon-scope-cutter をもとにデモの流れが作成されている
  • チームが、デモでどの機能を最初に見せるべきか特定する必要がある
  • 複数の候補機能があり、優先順位を決める必要がある
  • デモのストーリーに、審査員の記憶に残る明確なクライマックスがない
  • Phase 3(スコープ定義)で hackathon-scope-cutter の後に呼び出され、出力がデモとピッチの両方のスキルに渡される

入力

入力型必須説明
project_titlestringはいプロジェクト名
mvp_featuresobject[]はいhackathon-scope-cutter で定義した MVP 機能
mvp_demo_flowobject[]はいhackathon-scope-cutter で定義したデモの手順
target_userstringはい主なユーザーセグメント
evaluation_axesobject[]はいhackathon-track-analyzer で定義した審査基準
competitor_ideasstring[]いいえ判明している場合、同じトラックの他のプロジェクト

出力

出力説明
wow_moments影響度順に並べた、驚きの瞬間の候補すべて
primary_wow_moment最初に見せる、最も強い瞬間を1つ
amplification_tactics主要な驚きの瞬間をより印象づける方法
demo_placementデモ/ピッチのどこで驚きの瞬間を見せるべきか
judge_reaction_prediction見た後に審査員が考えたり、口にしたりする可能性が高いこと
differentiation_statementこのプロジェクトを他と差別化する一文

ルール

  1. 各機能について、感情的なインパクト、新規性、evaluation_axes との関連性を評価します。
  2. primary_wow_moment には、インパクトと審査上の重みの積が最も高い機能を選びます。
  3. primary_wow_moment は、説明するだけでなく、ライブで実演できるものでなければなりません。
  4. amplification_tactics には、少なくとも視覚的な見せ方、ナレーションのタイミング、対比の設定を含めます。
  5. demo_placement は、デモ全体の最初の40%以内に設定します。
  6. differentiation_statement は検証可能な内容にします。一般的なプロジェクトにも当てはまる表現は避けてください。
  7. competitor_ideas がわかっている場合、differentiation_statement がそのいずれとも異なることを確認します。

出力形式

wow_moments:
  - rank: <number>
    feature: "<feature name>"
    impact_score: <1-10>
    novelty_score: <1-10>
    judging_relevance: <1-10>
    combined_score: <number>
    description: "<why this wows judges>"

primary_wow_moment:
  feature: "<feature name>"
  description: "<what happens>"
  live_demonstrable: <true|false>

amplification_tactics:
  - tactic: "<name>"
    description: "<how to apply it>"

demo_placement:
  position: "<percent through demo>"
  context: "<what comes immediately before>"

judge_reaction_prediction: "<string>"

differentiation_statement: "<string>"

例

入力:

project_title: "AnchorAI"
target_user: "College students with anxiety"
mvp_features:
  - feature: "GPT-4 check-in conversation"
  - feature: "Session memory — AI recalls prior emotional context"
  - feature: "Crisis escalation card (mocked)"
evaluation_axes:
  - axis: "Innovation"
    weight: "high"
  - axis: "Impact"
    weight: "high"
  - axis: "Technical Execution"
    weight: "medium"

出力:

wow_moments:
  - rank: 1
    feature: "Session memory — AI recalls prior emotional context"
    impact_score: 9
    novelty_score: 8
    judging_relevance: 9
    combined_score: 26
    description: "Judges will feel the emotional resonance of an AI that 'knows' the user — this feels like magic"
  - rank: 2
    feature: "Crisis escalation card"
    impact_score: 7
    novelty_score: 4
    judging_relevance: 8
    combined_score: 19
    description: "Demonstrates responsible AI and real-world impact; earns trust from judges"

primary_wow_moment:
  feature: "Session memory — AI recalls prior emotional context"
  description: "In a new chat session, the AI opens with a reference to the user's emotional state from a previous session without being prompted."
  live_demonstrable: true

amplification_tactics:
  - tactic: "Contrast setup"
    description: "Before showing memory, demonstrate a generic AI response with no context. Then switch to AnchorAI. The contrast makes the memory recall land 3× harder."
  - tactic: "Narration pause"
    description: "After the AI references prior context, stop talking for 2 seconds. Let judges process what they just saw."
  - tactic: "Visual framing"
    description: "Zoom into or highlight the specific phrase in the AI response that references prior context."

demo_placement:
  position: "38% (approximately 45 seconds into a 2-minute demo)"
  context: "Immediately follows a neutral opening exchange to establish baseline AI behavior"

judge_reaction_prediction: "Judges will lean forward and say 'wait, how does it know that?' — this triggers the key question that lets the team explain their technical approach."

differentiation_statement: "Unlike every other mental health AI demo today, AnchorAI remembers what you told it last week and uses it to open the next conversation — without being asked."

コンテキストファイル

ナレッジベース
  • ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-demo-psychology.md
  • ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-demo-patterns.md
  • ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-judging-criteria.md
  • ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-winning-patterns.md
  • ../hackathon-shared-resources/knowledge/hackathon-pitch-strategy.md
プレイブック
  • ../hackathon-shared-resources/playbooks/hackathon-workflow.md

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