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
- 01候補となる見せ場の順位付け
- 02デモの冒頭で見せる瞬間の選定
- 03インパクト、新規性、審査との関連性の評価
- 04強調方法と配置の提案
- 05プロジェクトの差別化文の作成
活用シーン
- 01最初に実演するMVP機能の選定
- 02デモの中心となる印象的な場面の明確化
- 03審査基準に沿ったデモの構成
- 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_title | string | はい | プロジェクト名 |
mvp_features | object[] | はい | hackathon-scope-cutter で定義した MVP 機能 |
mvp_demo_flow | object[] | はい | hackathon-scope-cutter で定義したデモの手順 |
target_user | string | はい | 主なユーザーセグメント |
evaluation_axes | object[] | はい | hackathon-track-analyzer で定義した審査基準 |
competitor_ideas | string[] | 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
- 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。 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。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。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。demo_placementは、デモ全体の最初の40%以内に設定します。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。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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