startup-pitch

融资路演内容

以多种格式构建适合投资者的路演内容。结合结构化的 7 要素框架与问题—解决方案—洞察基础，打造清晰、有说服力且具有融资吸引力的路演叙事。

工作原理

INTAKE → RESEARCH (2 sequential waves) → PITCH CONSTRUCTION → REVIEW & PRACTICE

流程：深入了解公司，研究投资者受众和竞争定位，然后构建路演内容。在 Claude Code（并行 Agent）中通常需要 15-20 分钟，在 Claude.ai（顺序执行）中需要 30-40 分钟。

核心理念

这项技能生成的每项内容都遵循以下三条原则：

1. 清晰胜过高深。“80% 准确、100% 清晰，胜过反过来。”如果连祖母都听不懂你在做什么，投资者也不会懂。去掉行话、缩略语和营销话术。
2. **先讲最出色的部分。**你需要用每一分钟争取投资者的关注。不要在铺垫 5 个部分的问题背景之后才讲牵引力——在“你们做什么”之后立刻呈现最强信号。
3. **让投资者开口。**路演不是独白。投资者说得越多，就越能说服自己。设计叙事时要引导对话，而不是终结对话。

语言

默认输出语言为英语。如果用户使用其他语言，或明确要求使用某种语言，则所有输出都使用该语言。

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阶段 0：恢复检查

首先检查工作目录或项目子目录中是否存在由此技能创建的 PROGRESS.md（技能名称字段为 startup-pitch）。如果存在，请阅读并从最后一个未完成的阶段继续。告诉用户：“我找到了上次会话的进度。你已完成[阶段]。现在从[下一阶段]继续。”

如果不存在进度文件，或者找到的文件属于其他技能，则从阶段 1 开始。

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阶段 1：信息收集

简短而聚焦——进行 1-2 轮提问。目标是收集足够的信息，以构建有说服力的路演内容。

建议的前期工作

基于验证数据构建的路演内容，远胜于基于自我报告答案构建的内容。如果你还没有做过，可以先运行 startup-design——它会提供市场研究、竞争分析、商业模式、财务预测和验证评分卡，作为构建可信度更高的路演内容的基础。

这不是必需的。startup-pitch 可以独立使用，但质量差异很明显。

检查前期工作

提问前，检查是否已完成先前的工作。请在工作目录或子目录中查找以下文件：

来自 startup-design：

• 00-intake/brief.md — 产品描述和背景
• 01-discovery/market-analysis.md — 市场规模、TAM/SAM/SOM
• 01-discovery/competitor-landscape.md — 竞争对手简介
• 01-discovery/target-audience.md — 客户画像、痛点
• 02-strategy/lean-canvas.md — 商业模式摘要
• 02-strategy/positioning.md — 定位框架
• 05-financial/revenue-model.md — 收入预测
• 06-validation/scorecard.md — 创意评分卡

来自 startup-competitors：

• competitors-report.md — 竞争格局
• battle-cards/ — 各竞争对手的简介
• pricing-landscape.md — 定价分析

来自 startup-positioning：

• positioning-doc.md — 定位文档
• positioning-statement.md — 定位陈述、电梯演讲
• competitive-alternatives.md — 替代方案图
• messaging-implications.md — 信息层级

如果这些文件存在，请阅读并提取构建路演内容所需的要素：产品描述、问题／解决方案、牵引力、团队、市场规模、商业模式、定位和竞争格局。告诉用户：“我找到了上次会话的数据，会用它来构建你的路演内容。”

跳过重复的信息收集问题。如果已有数据足够，直接提出路演专属问题。

需要询问的问题（如果没有既往资料）

第 1 轮——核心问题（制作推介材料都需要回答）：

• 你的公司是做什么的？（最多 2 句话——这将作为开场白）
• 你们要为谁解决什么问题？
• 你们有什么独特见解？（你们知道哪些别人不知道的事？）
• 你们取得了哪些进展？（用户数、收入、增长率——注明时间范围。）如果没有：如实说明，我们会围绕见解和团队来构建推介材料。
• 你们的商业模式是什么？（用一句话说明如何盈利）
• 团队成员有哪些？（姓名、职责、重要成就——而非头衔）
• 你们要融资多少，资金将用于什么？

第 2 轮——完善细节（仅在需要时）：

• 你们的市场规模是多少？（或者提供足以计算规模的数据）
• 你们的主要竞争对手是谁？你们有什么优势？
• 获得这笔资金后，你们会在 18-24 个月内达成哪些里程碑？

推介材料相关问题：

• 受众是谁？（VC、天使投资人、加速器、演示日、特定基金？）
• 需要哪些形式？（10 分钟叙述版、2 分钟口头版、邮件推介版，还是全部都要？）

不要过度访谈。创始人只要能清楚回答第 1 轮的问题，就足以制作一份有力的推介材料。

两句话测试

开始研究之前，将公司介绍精炼为恰好 2 句话，再加一个具体案例。这是整份推介材料的基础。

测试方法：把介绍发给一位聪明的朋友——对方能否准确地用自己的话复述？如果不能，就继续简化。

反面示例：“我们利用 AI 驱动的机器学习，优化 B2B SaaS 垂直领域的跨职能协同效应。” 更好的表达：“我们帮助销售团队找出哪些潜在客户真的会购买。我们的工具会分析邮件回复，并准确告诉销售代表接下来该联系谁——上个月，一位客户的成交量提升了 40%。”

输出

保存到 {project-name}/intake.md——用于构建推介材料的汇总背景资料。项目名称：使用 kebab-case 格式（例如，ai-sales-assistant）。

创建 {project-name}/PROGRESS.md，包含：项目名称、技能名称（startup-pitch）、开始日期、语言、所需形式、目标受众、研究模式（实时 / 基于知识），以及阶段清单。每完成一个阶段后更新此文件。

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阶段 1.5：评估研究深度

完成信息收集后，评估市场复杂度，并向用户提供研究深度建议。

**参考：**阅读 references/research-scaling.md，了解复杂度评分矩阵、分级定义、轮次配置和用户沟通模板。

流程

1. 根据收集到的信息，为三个因素评分：市场广度（1-3）、已知竞争对手（1-3）、地理范围（1-3）
2. 计算总分（范围为 3-9），并对应到一个级别：轻量（3-4）、标准（5-7）、深入（8-9）
3. 向用户展示研究深度表格（具体模板见 research-scaling.md）
4. 等待用户回复：light、deep，或回复 ok 接受建议
5. 在 PROGRESS.md 中记录选定的级别

选定的级别决定阶段 2 中每轮启用的 Agent 数量，以及每个 Agent 的搜索轮次。各级别的具体轮次配置见 research-scaling.md。

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阶段 2：研究

分两轮依次研究投资者受众和竞争 / 市场定位——每轮中的 Agent 并行运行，第 2 轮基于第 1 轮的发现展开。两轮研究共同提供原始素材，帮助制作能引起目标受众共鸣的推介材料。

环境检测

检查是否有 Agent 工具可用：

• **Agent 工具可用（Claude Code）：**在每轮中并行启动所有 Agent。这样更快。
• **Agent 工具不可用（Claude.ai、web）：**按照相同模板依次执行研究。研究深度不变，只是速度更慢。

Web 搜索

如果 WebSearch 不可用，请切换到基于知识的模式：使用训练数据，将发现标记为 [基于知识 — 请独立核实]，并将置信度评级降低一级。在 PROGRESS.md 中注明所用模式。

**参考：**开始任何一轮研究前，请阅读 references/research-principles.md。其中定义了来源质量等级、交叉引用规则以及数据缺失时的处理方式。

第 1 轮：受众与叙事洞察

**参考：**阅读 references/research-wave-1-audience-narrative.md，获取 Agent 模板。

两位 Agent（或分两个连续阶段）：

A1：投资者与受众洞察 — 研究目标受众（VC 公司、天使投资人、加速器）。他们在投资什么？遵循什么投资论点？这个阶段哪些指标最重要？哪些情况会让他们警惕？该领域当前的融资环境如何？构建受众画像，以指导路演的表达方式。

A2：可比案例与叙事研究 — 寻找在该领域成功融资的可比公司。他们讲述了什么故事？哪些类比奏效？“X 版 Y”的定位方式有哪些引起共鸣？路演可以借势哪些市场趋势？找出能让投资者倾身聆听的叙事切入点——那些事实、趋势或洞见。

完成第 1 轮后再开始第 2 轮。将关键发现（受众预期、可比案例的叙事）作为背景信息传递过去。

第 2 轮：竞争定位与为何是现在

**参考：**阅读 references/research-wave-2-competitive-framing.md，获取 Agent 模板。

两位 Agent（或分两个连续阶段）：

B1：路演竞争定位 — 竞争对手如何向投资者定位自己？获得融资的竞争对手采用了哪些有效叙事？他们的故事有哪些漏洞可供本路演利用？根据竞争格局，投资者会提出哪些异议？构建一个“面向路演”的竞争定位框架。

B2：为何是现在与市场时机 — 研究时机论点。哪些技术变革、行为变化或监管动向让现在成为合适时机？寻找支撑“为何是现在”的数据——趋势图、采用率曲线、政策变化。评估时机叙事是否确实有力，还是牵强附会。

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研究后检查点

两轮研究完成后、综合分析前，向用户简要介绍研究发现：投资者受众画像、最有力的叙事切入点、竞争定位角度，以及“为何是现在”的论点。询问：“这符合你对路演的设想吗？在我构建路演内容之前，有什么需要调整的吗？”

只用一条消息——这是一次快速的方向确认，不是完整报告。

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第 3 阶段：构建路演内容

**参考：**阅读 references/pitch-frameworks.md，了解完整框架，包括整合矩阵。 **参考：**阅读 references/research-synthesis.md，了解综合分析流程和输出模板。

使用整合框架构建路演内容。构建过程将问题—解决方案—洞见的基础与结构化的 7 要素方法结合起来——两者如何衔接，请参阅 pitch-frameworks.md 中的整合矩阵。

路演是一段有故事弧线的论述，而不是按固定顺序排列的事实清单。难点在于判断：哪个要素先讲，那个非显而易见的关键洞见是什么，以及如何让各部分层层递进、逐步引出诉求。起草前，认真思考这家公司真正最令人印象深刻之处，以及投资者需要在每个环节相信什么，才能最终说“是”。如果模型支持扩展思考，请在此充分运用——顺序安排和关键洞见，正是令人难忘的路演与合格路演之间的区别。

基础：问题 → 解决方案 → 洞察

每份推介都必须清楚传达三件事：

1. 问题 — 初始情况。什么出了问题？谁因此受苦？
2. 解决方案 — 实验。你正在构建什么来解决这个问题？
3. 洞察 — 为什么这会奏效？背后有哪些不那么显而易见的真相？

洞察是推介与产品描述的分水岭。没有洞察，你就只是又一家做 X 的公司。

8 个要素（推介顺序）

推介由以下要素构成，但顺序取决于公司最突出的优势：

1. 你们做什么 — 2 句话 + 具体示例。让人一听就懂。
2. [以优势开场] — 最突出的亮点放在这里：市场牵引力、团队、洞察或市场。
3. 市场牵引力 — 指标必须附带时间范围。“8 周内从 0 增长到 1,000 名用户”，而不是“1,000 名用户”。
4. 独特洞察 — 你们知道哪些别人不知道的事？
5. 商业模式 — 一种清晰的模式，而不是一份选项菜单。
6. 市场规模 — 自下而上的计算。“50,000 名客户 × $50K ACV = $2.5B”，而不是“$50B TAM”。
7. 团队 — 具体成就，而不是头衔。
8. 融资诉求 — 金额 + 里程碑 + 时间范围。

推介顺序逻辑

根据创始人的优势确定开场要素：

• 市场牵引力强？ → 在“你们做什么”之后立即以市场牵引力开场
• 团队出色？ → 以团队资历开场
• 洞察有突破性？ → 以能带来“顿悟”时刻的洞察开场
• 市场巨大？ → 以市场机遇开场

尚无市场牵引力的公司的默认顺序：你们做什么 → 洞察 → 问题 → 解决方案 → 市场 → 商业模式 → 团队 → 融资诉求。

构建规则

• 不要使用行话。 如果用户的推介中包含行业行话，请指出并提供通俗易懂的替代表述。
• 具体胜过泛泛而谈。 将每个含糊的说法替换为具体事实、数字或示例。
• 展示，而非空谈。 在解决方案部分，描述用户能看到什么、会做什么——呈现具体体验，而不是抽象功能。“销售代表打开仪表板，看到 3 条以绿色高亮显示并带有置信度评分的销售线索。他们点击其中一条，查看邮件往来摘要，然后拨打电话。从登录到采取行动只需 30 秒。”这远比“我们的 AI 驱动平台能找出高意向销售线索”更有说服力。
• 检验 2 句话的描述。 如果第一次听到的人无法复述出来，就再简化。

⏸ 暂停 — 用户审核

生成最终材料之前，先向用户展示推介叙事结构。展示：开场内容（2 句话 + 示例）、顺序安排的理由，以及关键叙事脉络。询问：“这个故事听起来合理吗？顺序安排得对吗？有什么遗漏或需要调整的地方吗？”

输出文件

每个交付文件都必须以标准化标题开头：# {Title}: {product}，后接 *Skill: startup-pitch | Generated: {date}*。每个交付文件都必须以“红旗”“黄旗”和“来源”部分结尾。

生成所有要求的格式。如果用户未指定，则全部生成。

{project-name}/pitch-full.md — 完整路演叙述（约 10 分钟）：

• 开场（2 句话 + 示例）
• 按顺序包含所有要素的完整叙述
• 每个部分的演讲备注（需要强调的内容、停顿的位置、邀请交流的时机）
• 各部分之间的过渡句
• 结尾与请求

{project-name}/pitch-5min.md — 精简版叙述（约 5 分钟）：

• 包含全部 8 个要素，精简为核心主张 + 一个佐证要点
• 侧重节奏把控的演讲备注

{project-name}/pitch-2min.md — 口头路演（约 2 分钟，约 300 词）：

• 逐字稿
• 2 句话的开场 + 最有力的佐证要点 + 洞察 + 请求
• 表达备注（语速、强调、停顿）

{project-name}/pitch-1min.md — 电梯演讲（约 1 分钟，约 150 词）：

• 两个版本：正式版（投资人活动）和非正式版（社交交流）
• 仅包含你们做什么 + 洞察 + 请求

{project-name}/pitch-email.md — 投资人冷邮件（约 500 词）：

• 主题行备选项（3 个）
• 邮件正文：吸引点 → 你们做什么 → 进展/洞察 → 为什么是现在 → 请求 → 结尾
• 跟进邮件模板
• 针对不同类型投资人的个性化备注

{project-name}/pitch-appendix.md — 问答准备：

• 最可能被投资人问到的 10 个问题及准备好的答案
• 异议处理（竞争威胁、市场风险、团队短板）
• 已知弱点及诚实的回答和缓解计划
• 财务与竞争方面的备查资料（如先前会话中有）

{project-name}/pitch-deck-outline.md — 逐页演示文稿结构（10–12 页）：

• 根据 pitch-full.md 编写：叙述顺序保持一致，并转换为幻灯片——此处不要编造新内容
• 每页包括：陈述要点的标题（例如“470 亿美元的市场每年增长 23%”，而不是“市场规模”这类标签）、总计不超过 30 词的 3–5 条正文要点、一条视觉呈现建议（图表、示意图、截图）以及摘自对应叙述部分的演讲备注
• 每页只表达一个想法；只按顺序阅读标题，也必须足以推介公司
• 最后一页包含请求

原始数据

每个 Agent 都将原始输出保存到 {project-name}/raw/。Agent 不得直接写入交付文件路径——原始输出与综合后的输出必须分开。

原始研究文件：

• investor-audience.md
• comparable-narratives.md
• competitive-framing.md
• why-now-timing.md

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第 3.5 阶段：路演内容核验

编写完所有路演交付文件后、评分与审阅前，执行一轮核验。

参考： 阅读 references/verification-agent.md，了解完整的核验流程、通用检查项和特定技能检查项。

流程

1. 启动 Agent V1：核验——V1 阅读所有交付文件，并检查以下内容：未标注的主张、内部矛盾、置信度评级一致性、数据缺口、缺失标记、过时数据，以及重复来源造成的虚假佐证
2. V1 还会执行 startup-pitch 专项检查：路演主张与来源数据是否一致、不同格式之间是否一致、路演内容与附录是否一致，以及诚实性检查（未注明时间范围的进展、自上而下估算的 TAM、没有成就支撑的头衔）
3. V1 生成 {project-name}/verification-report.md
4. 如果发现严重问题： 暂停并向用户说明问题。询问是先修复，还是按现状继续？
5. 如果只有警告/提示： 显示一行摘要，然后继续进入审阅阶段

在 Claude.ai 中，或无法使用 Agent 工具时，在主对话中依照相同流程自行执行核验。

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第 4 阶段：审阅与练习

生成路演交付文件后，审阅质量，并可选择与投资人进行角色扮演练习。

步骤 1：路演评分标准

从各个维度审视已完成的路演稿。诚实打分——面对真正的投资者，给薄弱的路演稿打高分毫无用处。

保存到 {project-name}/pitch-scorecard.md：

维度	分数（1-10）	评分理由
清晰度 — 听完 2 句话后，别人能说清你们是做什么的吗？
优势铺陈顺序 — 最令人印象深刻的内容是否出现在前 60 秒？
业绩真实性 — 数字是否准确、注明时间范围且真实？
洞察质量 — 洞察是否真正出人意料且具体？
市场规模测算 — 是否采用自下而上的方法，并清楚列出假设？
商业模式 — 是否清楚说明了单一的商业模式？
团队资历 — 是否列出具体且可核实的成就？
融资诉求清晰度 — 是否自信地说明了金额、里程碑和时间范围？
总体评分

结论：

• 65-80： 已达到投资者演示的标准。开始路演。
• 50-64： 基本达到投资者演示的标准，但仍有待改进之处。先解决薄弱维度。
• 35-49： 仍需打磨。路演前先迭代改进最薄弱的方面。
• 低于 35： 存在重大缺口。可先运行 startup-design，夯实基础。

对于每个低于 7 分的维度：说明薄弱之处，并提出具体的改进方法。

步骤 2：迭代循环

向用户展示评分卡。对于每个低于 7 分的维度：

1. 说明薄弱之处
2. 询问：“我们该如何改进？你有更多数据吗？还是应该调整表述方式？”
3. 迭代相关的路演稿部分
4. 修改后重新评分

步骤 3：投资者角色扮演（可选）

评分卡评审结束后，提出练习建议：“你想练习路演吗？我可以扮演投资者并给你反馈。”

如果用户接受：

选择投资者角色：

• 天使投资人 — 关注技术、创始人和创意。会问“为什么是你？”，并深入了解行业专长。友好但直截了当。
• 种子轮 VC — 极度关注业绩表现，寻找产品与市场契合度的信号。会询问指标、留存率和增长率。希望看到发展势头。
• A 轮 VC — 极度关注可扩展性和市场规模。会询问单位经济效益、竞争护城河和拓展路径，已经开始考虑下一轮融资。
• 加速器项目负责人 — 关注接受指导的能力和执行速度。会询问你学到了什么、产品迭代有多快，以及你会如何利用导师资源。

角色扮演流程：

1. 用户进行路演（形式不限）
2. 始终以选定的投资者角色回应
3. 提出 3-5 个这类投资者会问的问题——从附录中选取，并根据角色进行调整
4. 针对薄弱之处提出质疑——投资者会这么做，创始人需要练习如何应对
5. 问答结束后退出角色并提供反馈：
   • 哪些内容效果不错
   • 哪些地方会让投资者失去兴趣
   • 哪些回答有说服力，哪些缺乏说服力
   • 具体的改进建议

多轮练习： 用户可以使用不同角色进行多轮练习。每一轮都会暴露不同的薄弱之处。

步骤 4：演讲技巧

在评分卡文件中加入实用的演讲建议：

• 60 秒法则： 之后每多争取一分钟，都要靠表现来赢得。如果前 60 秒不够吸引人，后面的内容就无关紧要。
• 引导对话。 讲完洞察后停顿。如果投资者开始发言，就让他们说——他们正在主动争取你的支持。
• 熟悉数字。 如果有人问到某项指标，要知道准确数值以及计算方法。
• 妥善应对“不知道”。 “我不知道，但我会这样去查明”胜过编造答案。
• 反复练习开场的 2 句话，直到脱口而出。这是整场路演中最重要的部分。

更新 PROGRESS.md — 将所有阶段标记为已完成。

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诚实准则

参考： 阅读 references/honesty-protocol.md，了解完整准则和反模式详情。

夸大承诺的推介会摧毁创始人的信誉。核心规则（标注声明、量化、说明缺口）仍然适用，此外还有针对推介的补充规则：

1. 不得夸大指标。 如果业务 traction 薄弱，推介应坦诚承认，并转而强调洞察、团队或执行速度。虚构的 traction 会在尽职调查中暴露，导致交易告吹。
2. 诚实地估算市场规模。 只使用自下而上的计算。没有依据的自上而下 TAM 对投资者来说是危险信号——他们已经看过无数次了。
3. 团队资历真实可信。 具体、可验证的成就。“打造了实现 Y 的 X”——不要使用含糊的头衔或夸大的简介。
4. 指出推介的弱点。 每份推介都有不足之处。主动发现这些问题（并制定解决计划），胜过假装它们不存在。
5. 标注声明。 在支持材料中使用 [数据]、[估算]、[假设]、[观点] 标签。

反模式	表现形式	应该怎么说
夸大 TAM	没有计算依据的“500 亿美元市场”	“展示自下而上的计算过程。投资者会自己算。”
虚荣指标	“1 万次注册”，却没有激活数据	“注册不等于 traction。实际使用产品的比例是多少？”
术语堆砌	“AI 驱动的区块链协同效应”	“它实际上能做什么？用 10 岁孩子都能听懂的话来说。”
缺乏洞察	只描述产品，没有提出论点	“为什么这种方法会奏效？你知道哪些别人不知道的事？”
团队薄弱	只有头衔，没有成就	“你们做成过什么？说成就，而不是职位。”
融资诉求含糊	“我们正在融资”	“要融多少？用于实现哪些里程碑？时间范围是多久？”
“没有竞争对手”	“我们是第一个做这件事的”	“客户现在用什么替代方案？那就是你的竞争对手。”

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参考文件

只阅读当前阶段所需的内容。

文件	阅读时机	~行数	用途
honesty-protocol.md	会话开始时	~62	完整的诚实准则和推介反模式
research-principles.md	开始第 2 阶段之前	~64	来源质量、交叉参考、数据缺口
research-wave-1-audience-narrative.md	执行第 1 波时	~164	面向投资者和叙事研究的 Agent 模板
research-wave-2-competitive-framing.md	执行第 2 波时	~159	竞争定位和为何是现在的 Agent 模板
pitch-frameworks.md	第 3 阶段期间	~261	完整推介框架及整合矩阵
research-synthesis.md	各波次完成后	~467	综合分析准则和输出模板
research-scaling.md	收集信息后、第 2 阶段之前	~96	复杂度评分、层级定义、波次配置
verification-agent.md	构建推介后	~129	验证准则、通用检查和技能专属检查