Skills
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マーケティング・グロース
AI っぽい文章を、内容や言い切っている事柄を変えずに、注意深い人が書いたように読めるよう編集する。言葉遣いが重要な仕事の文章向け：営業・マーケティングのコピー、サポート返信、HR や法務のレター、メール、ドキュメント、リリースノート、投稿、ランディングページ。2 つのモード。書き換え：与えられたテキストを編集する。インタビュー：下書きが AI によるもので薄い場合、書き手に鋭い質問を 3〜5 つ投げかけ、その回答から本人の言葉で記事を組み立てる。書き手自身のメモやボイスメモの文字起こしから書くこともできる。人間の文章と AI の文章の測定可能な差異に基づいて調整されている。
小红书（RedNote）のノートを生成する：テーマまたはユーザー提供の素材（テキスト・画像・動画）から、縦型カード（画像＋テキスト）一式、または絵コンテ付きの動画台本を作成し、caption + hashtags を付けて output/小红书/ に保存する。使用タイミング：ユーザーが 写小红书 / 做小红书笔记 / 小红书图文 / 小红书种草 / 出一套 xhs 卡片 / 小红书视频 / write a Xiaohongshu note / make a RedNote post と言ったとき。
ビジネス目標からクリエイターマーケティングキャンペーンの完全な KPI フレームワークを構築する。インフルエンサーキャンペーンの KPI 設定、キャンペーン開始前の測定計画の策定、ビジネス目標のクリエイターマーケティング指標へのマッピング、クリエイタープログラムの主要 KPI と副次 KPI の定義、認知またはコンバージョンキャンペーンの指標フレームワークの作成、クリエイター層別の測定ベンチマークの設定、インフルエンサー報告用の KPI ダッシュボード構造の構築、クリエイター起用前の成功基準の定義に使用する。キャンペーン終了後の ROI 計算については campaign-roi-calculator を参照。数値ベンチマーク目標の設定については performance-benchmark-setter を参照。クリエイターの投稿コンプライアンスの追跡については creator-posting-compliance-tracker を参照。
マウススクラブの動画ヒーローとブランド主導のナラティブアークのセクションを備えたプレミアムなシネマティック ランディングページを構築する。ユーザーがヒーロー動画と製品/主題/ブランドを提供し、ランディングページ、プロモサイト、製品ショーケース、マーケティングページ、ストーリーテリングサイトを求める場合に常に使用する。あらゆる言語（RTL または LTR — ヘブライ語、英語、アラビア語、スペイン語、フランス語、日本語など）とあらゆる主題（食品、テック、動物、ファッション、サービス、SaaS、野生動物キャンペーン、音楽リリース、書籍、不動産）に対応する。特徴的なエフェクトはマウス駆動の動画スクラブである。ヒーロー動画は固定の背景としてページ全体に配置され、マウスを左右に動かすと動画のタイムラインがスクラブされ、被写体がカーソルに反応する。ヒーローの下には 4～5 つの完全不透明なセクションがあり、それぞれが独自のブランドアイデンティティ（色、タイポグラフィの強調、レイアウトパターン）を持ち、視聴者をナラティブアーク（例：憧れ → 喜び → ノスタルジー → 熟考 → 行動）へと導く。"build a landing page from this video"、"cinematic landing page"、"mouse scrub hero"、"video that follows the cursor"、"Apple-style premium product page"、"the baby video scrub thing"、"narrative landing page"、"scrubable hero"、"golden landing template"、"make a promo site for this brand"、"build me a showcase page with this clip" といったフレーズでトリガーされる。ページ自体がスクロールしないパララックスフレームスクラブのランディング（代わりに `parallax-landing-page` を使用）や、動画編集/キャプションのワークフロー（`video-edit` を使用）には使用しない。
キャンペーンブリーフに関するクリエイターのよくある質問を事前に想定して回答する、すぐに送れる FAQ ドキュメントを生成し、やり取りの往復や遅延を減らします。以下の場合に本スキルを使用します：キャンペーンブリーフの FAQ の作成、ブリーフに関するクリエイターのよくある質問への回答の作成、インフルエンサー向けブリーフ用の FAQ 添付資料の作成、ブリーフ送信後のクリエイターとの往復の削減、ローンチ前のクリエイターの質問の想定、成果物やスケジュールに関するインフルエンサーの混乱の事前回避、ブリーフの補足 FAQ の生成、キャンペーン向けのクリエイター向け Q&A の作成、インフルエンサー向けブリーフの明確化事項の起草、コンテンツブリーフと一緒に送る FAQ シートの作成。キャンペーンブリーフ自体の作成については campaign-brief-generator を参照してください。個々のコンテンツブリーフの作成については content-brief-builder を参照してください。ブリーフに返信していないクリエイターへの催促については universal-creator-follow-up-chaser を参照してください。
契約済みクリエイターと、その必要投稿数と実績投稿数を入力すると、ステータス分類と非準拠クリエイター向けのエスカレーション記録を含むコンプライアンス表が得られます。本スキルは、どのクリエイターが投稿義務を果たしたかを確認する場合、キャンペーン全体での成果物の完了状況を監査する場合、インフルエンサービジネスの契約投稿数と実績投稿数を追跡する場合、成果物が遅れているクリエイターを特定する場合、キャンペーンクリエイター向けのコンプライアンスレポートを作成する場合、期限超過または未投稿のクリエイター投稿にフラグを立てる場合、キャンペーン内の全クリエイターの投稿状況を確認する場合、非準拠インフルエンサー向けのエスカレーション記録を生成する場合、またはクリエイターキャンペーンの成果物トラッカーを作成する場合に使用してください。特定のコンテンツがブリーフの要件に合致するかを確認したい場合は content-to-brief-compliance-checker を参照してください。特定のクリエイターに遅延した成果物について催促したい場合は universal-creator-follow-up-chaser を参照してください。ROI 指標を含む完全なキャンペーンレポートを作成したい場合は campaign-roi-calculator を参照してください。
提供されたビジュアルを参考に、保護対象となる特徴的な要素をコピーせず、新しい作品の類似度を調整しながら、複数の独創的なブランドキャンペーンの世界観を生成します。ブランドアイデンティティ画像、ポスター、エディトリアルキャンペーン、ムードボード、生成コンセプトをユーザーが提示し、着想を得た別案、同じビジュアルファミリーに属する複数の個性的なブランド、参考により近い V2、画像内の正確なワードマーク、または独創性を保つ画像生成プロンプトや出力を求める場合に使用します。
接続済みの Google Analytics 4 のトラフィック、獲得、エンゲージメント、ランディングページ、eコマース、イベント、コンバージョンを分析し、NotFair MCP を通じて対応する GA4 のキーイベントやカスタムディメンションを安全に管理する。GA4、Google Analytics、トラフィックやコンバージョンの減少、チャネルアトリビューション、リアルタイムのアクティビティ、レポートリクエスト、測定設定、Analytics MCP のセットアップに使用。
スタートアップの創業者やマーケティング責任者向けに Google Search Console データを戦略的に分析します。GSC のエクスポートを、収益インパクトの見積もり、競合上のポジショニング、優先順位付きのアクションプランを備えた実行可能な成長インサイトに変換します。ユーザーが GSC の zip/CSV を提供したときに使用し、(1) 収益への影響を伴うブランド/非ブランド分析、(2) ビジネスインパクトを規模評価した SEO 機会、(3) ファネルマッピングを伴うコンテンツギャップ分析、(4) 予算配分を伴う有料検索戦略、(5) 優先順位付きの提言を含む戦略サマリーに使用します。
PostHog のデータウェアハウスビュー（HogQL）または外部の dbt プロジェクト上で、再利用可能なアクティベーションモデル——アクティベーション率の指標と、ユーザー単位/アカウント単位のアクティベーションフラグ——を構築する。ユーザーがアクティベーション、"aha moment"、オンボーディングの成功、またはどの初期行動がユーザーの継続利用を予測するかを定義、モデリング、測定したい場合に使用する。このスキルが徹底する中心的な考え方：アクティベーションは想定された単一のイベントではない——リーチ（十分な数のユーザーが到達する）と予測力（到達したユーザーははるかに定着しやすい）のバランスを取って選ばれる、継続率で検証された初期行動の組み合わせである。候補となる行動の洗い出し、継続率の向上による検証、回数しきい値と行動の組み合わせ、プロダクト単位および B2B グループ単位のアクティベーション、勝ち残った定義を長期運用可能なアクティベーションフラグ + アクティベーション率モデルとしてモデリングすることを扱う。まず modeling-warehouse-foundations を読み、継続率の検証には modeling-product-usage-metrics を組み合わせる。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。