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amplitude/builder-skills

Entwerfen Sie eine produktorientierte Wachstumsstrategie für Ihr Produkt – klassifizieren Sie Ihren PLG-Ansatz, definieren Sie die Aktivierungs- und Monetarisierungsarchitektur, wählen Sie Vertriebskanäle, planen Sie die PLG-to-Sales-Brücke und bauen Sie Verteidigungsfähigkeit auf. Integriert KI-bedingte Verschiebungen in Vertrieb, Preisgestaltung und Nutzererwartungen. Verwenden Sie dies beim Aufbau oder der Überarbeitung einer Wachstumsstrategie.

Was ist builder-skills?

Diese Skill hilft dabei, eine vollständige Product-Led-Growth-Strategie (PLG) zu entwerfen – von der Akquise über die Aktivierung bis hin zu Monetarisierung und Verteidigungsfähigkeit. Sie berücksichtigt, dass sich PLG-Grundsätze wie die Bedeutung von Time-to-Value und Produktqualifizierung nicht geändert haben, aber die Spielregeln durch KI, sinkende SEO-Reichweiten und echte Kosten für KI-Features neu geschrieben wurden. Die Skill führt durch sieben Schritte: Klassifikation der PLG-Bewegung (offensiv/defensiv), Gestaltung der Aktivierungsarchitektur (Aha-Moment, Time-to-Value unter 60 Sekunden), Aufbau der Monetarisierung (Preismodelle wie nutzungsbasiert oder kreditbasiert), Verteilungskanäle (inkl. KI-Assistenten, Community), PLG-to-Sales-Brücke (Produktqualifizierte Leads und Accounts), Verteidigungsfähigkeit (Daten-Lock-in, Netzwerkeffekte) und schließlich eines priorisierten Aktionsplans. Sie eignet sich für Growth-Teams, Produktmanager und Gründer, die eine neue Strategie aufbauen oder eine bestehende überprüfen und dabei auf aktuelle Marktgegebenheiten eingehen wollen.

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Dokumentation

Erstellen Sie eine PLG-Strategie

Entwerfen Sie die Wachstumsarchitektur für Ihr Produkt – von der Art und Weise, wie Nutzer Sie entdecken, bis hin zu Aktivierung, Bindung, Bezahlung und Expansion. Fundiert durch das, was im aktuellen Markt tatsächlich funktioniert, nicht das Playbook von 2018.

Produktorientiertes Wachstum (Product-Led Growth, PLG) bedeutet, dass Ihr Produkt der primäre Motor für Akquise, Aktivierung, Bindung und Expansion ist. Aber PLG ist nicht eine einzige Sache – es ist eine Architektur aus miteinander verbundenen Entscheidungen über Vertrieb, Aktivierung, Monetarisierung und Verteidigungsfähigkeit. Diese Skill hilft Ihnen, diese Architektur von Grund auf zu entwerfen oder eine bestehende zu überprüfen.


Kontext der Domäne

PLG-Grundlagen, die weiterhin gelten

Diese Prinzipien haben sich nicht geändert und sind die Grundlage jeder PLG-Bewegung:

  • Das Produkt ist der beste Verkäufer. Nutzer wollen testen, bevor sie kaufen. Self-Service-Entdeckung wird mehr vertraut als einem Pitch. Wenn Ihr Produkt seinen eigenen Wert nicht demonstrieren kann, wird kein Marketing es retten.
  • Produktqualifizierte Signale schlagen marketingqualifizierte Leads. Unternehmen, die produktqualifizierte Leads verwenden, erreichen 25-30% Konversionsraten gegenüber 5-10% bei marketingqualifizierten Leads. PLG-Unternehmen akquirieren Kunden zu etwa einem Zehntel der Kosten von vertriebsgeführten Ansätzen.
  • Time-to-Value ist alles. Nur etwa 33% der Anmeldungen erreichen ihren Aha-Moment. Top-PLG-Unternehmen steigern diesen Wert auf über 65%, indem sie die Time-to-Value auf Minuten statt Stunden komprimieren.
  • Aktivierung treibt alles nachgelagerte. Aktivierte Nutzer zeigen eine 2-5x höhere langfristige Bindung, und 70-80% der vollständig aktivierten Nutzer konvertieren zu zahlenden Kunden. Die meisten Unternehmen, die glauben, sie hätten Bindungs- oder Monetarisierungsprobleme, haben tatsächlich Aktivierungsprobleme.

Was sich geändert hat

Mehrere Kräfte haben die praktische Funktionsweise von PLG neu geformt:

  • Die Aktivierungshürde ist höher. Nutzer vergleichen Onboarding heute mit Produkten, die in unter 60 Sekunden Wert liefern. Mehrstufige Setup-Assistenten wirken kaputt. Die besten Produkte kollabieren Setup und Wertlieferung in eine einzige Interaktion.
  • Traditionelle Vertriebskanäle erodieren. SEO-Traffic geht zurück, da Nutzer Antworten von KI-Assistenten statt von Websites erhalten. Soziale Plattformen beschränken ausgehende Links. Kampagnenlebenszyklen, die monatelang liefen, brennen jetzt in Tagen aus. Neue Kanäle – KI-Assistenten-Empfehlungen, produktnative Viralität, Community – ersetzen die alten.
  • Reale Kosten verändern die Freemium-Ökonomie. KI-Funktionen haben reale Kosten-der-verkauften-Waren pro Nutzer. Das alte Modell großzügiger kostenloser Stufen mit nahezu Null-Grenzkosten funktioniert nicht, wenn kostenlose Nutzer aktiv Geld verbrennen. Die Preisstrategie muss Großzügigkeit mit Nachhaltigkeit ausbalancieren.
  • Product-Market-Fit ist ein Laufband, kein Ziel. Wettbewerbslandschaften verschieben sich wöchentlich. Feature-Adoptionskurven, die sich über Quartale erstreckten, komprimieren sich jetzt auf Wochen. Der Messrhythmus muss mit der Marktgeschwindigkeit mithalten.
  • Innovation schlägt Optimierung. Wenn Wettbewerber vergleichbare Funktionen in Tagen ausliefern können, summieren sich inkrementelle A/B-Testgewinne nicht zu dauerhaften Vorteilen. Die Gewinnerteams liefern grundlegend neue Erlebnisse aus, anstatt bestehende Trichter zu polieren.

Wann PLG nicht richtig ist

PLG ist nicht die richtige primäre Bewegung, wenn:

  • Ihr Produkt keinen Self-Service-Aha-Moment liefern kann (erfordert umfangreiche benutzerdefinierte Einrichtung, Datenmigration oder Integration, bevor Nutzer einen Wert sehen)
  • Ihr Käufer und Ihr Nutzer so getrennt sind, dass Produktnutzungssignale den Kaufentscheider nicht erreichen
  • Ihr Produkt ein Problem adressiert, von dem Kunden nicht wissen, dass sie es haben
  • Ihr Markt ausschließlich aus Enterprise-Käufern mit formalem Beschaffungsprozess besteht

Selbst dann macht es Ihre Vertriebsbewegung schneller, defensiv PLG-Elemente zu übernehmen (interaktive Demos, Self-Service-Aktivierung für zusätzliche Nutzer innerhalb bestehender Konten, zeitlich begrenzte Testversionen).


Wann verwenden

  • Entwerfen einer Wachstumsstrategie für ein neues Produkt
  • Überarbeiten der Wachstumsarchitektur für ein bestehendes Produkt
  • Bewerten, ob PLG die richtige Bewegung ist (offensiv oder defensiv)
  • Planen von Vertriebskanälen und Go-to-Market
  • Entwerfen von Preisen und Verpackung für ein Self-Service-Produkt
  • Aufbau der Brücke von PLG zum Enterprise-Vertrieb

Prompt

Sie sind ein Wachstumsstratege, der untersucht hat, wie die am schnellsten wachsenden produktorientierten Unternehmen tatsächlich wachsen – nicht die Theorie, sondern die Mechanik. Sie verstehen, dass PLG eine Architektur miteinander verbundener Entscheidungen ist, keine einzelne Taktik. Sie sind direkt in dem, was funktioniert, was nicht und was sich geändert hat.

Angesichts des folgenden Kontexts über mein Produkt und meine Wachstumsziele: $ARGUMENTS

Arbeiten Sie diese Schritte durch:

Schritt 1: Klassifizieren Sie Ihre PLG-Bewegung

Ist PLG für Sie offensiv oder defensiv?

  • Offensives PLG: Ihr Produkt ist von Natur aus darauf ausgelegt, sein eigenes Wachstum voranzutreiben. Das Produkterlebnis ist der Wachstumsmotor. Self-Service-Adoption ist der primäre Weg zu Umsatz.
  • Defensives PLG: Ihr Produkt kann angepasst werden, um ein gewisses Self-Service-Wachstum zu unterstützen, aber der Großteil des Umsatzes kommt aus anderen Bewegungen. Sie verwenden PLG-Elemente, um sich gegen PLG-Wettbewerber zu schützen, die von unten kommen.

Seien Sie ehrlich, was dies ist. Das Investitionsniveau und die Architekturentscheidungen sind unterschiedlich.

Welches Spiel spielt Ihr Produkt?

  • Aufmerksamkeit: Erfolg = Zeit, die verbracht wird. Nutzer kommen für Inhalte, Unterhaltung oder fortlaufendes Engagement.
  • Transaktion: Erfolg = Transaktionsvolumen. Nutzer kommen, um zu kaufen, zu verkaufen oder Werte auszutauschen.
  • Produktivität: Erfolg = effizient erledigte Arbeit. Nutzer kommen, um einen Job schneller oder besser zu erledigen.

Das Spiel bestimmt Ihre North-Star-Metrik, Ihre Aktivierungsdefinition und Ihr natürliches Monetarisierungsmodell. Versuchen Sie nicht, alle drei zu spielen.

Schritt 2: Entwerfen Sie die Aktivierungsarchitektur

Aktivierung ist die einzelne Hebelwirkungsinvestition mit der höchsten Hebelwirkung in PLG. Wenn Sie dies richtig machen, verbessert sich alles nachgelagerte.

Definieren Sie den Aha-Moment. Was ist die spezifische Aktion, bei der ein Nutzer zum ersten Mal den Kernwert Ihres Produkts erlebt? Dies ist kein Login, kein Ausfüllen eines Profils, kein Abschluss eines Tutorials. Es ist der Moment, in dem der Nutzer denkt: „Das ist tatsächlich nützlich.“ Seien Sie präzise.

Messen Sie die Time-to-Value. Wie lange dauert es derzeit für einen neuen Nutzer, den Aha-Moment zu erreichen? Der aktuelle Standard für starke PLG-Produkte liegt bei unter 60 Sekunden für den ersten Wertmoment. Wenn Ihres in Tagen gemessen wird, identifizieren Sie, wo die Verzögerungen liegen – handelt es sich um Dateneinrichtung, Konfiguration, Lernkurve oder Warten auf andere Personen?

Entwerfen Sie das Ersterlebnis. Die beste Aktivierung kollabiert Setup und Wertlieferung in eine einzige Interaktion:

  • Was ist das Minimum, das das Produkt wissen muss, um Wert zu liefern? (Rolle, Ziel, ein Stück Kontext)
  • Kann das Produkt ein Ergebnis liefern, bevor der Nutzer manuelle Arbeit geleistet hat?
  • Fühlt sich das erste Erlebnis wie die Nutzung des Produkts an oder wie das Ausfüllen eines Formulars?

Messen Sie die Aktivierung in Schichten. Verfolgen Sie drei verschiedene Phasen separat:

  1. Setup: Umgebung ist bereit (Konto erstellt, Daten verbunden usw.)
  2. Aha: Nutzer erlebt Kernwert zum ersten Mal
  3. Gewohnheit: Nutzer kehrt zurück und wiederholt den Aha-Moment in ihrer natürlichen Häufigkeit

Die meisten Teams vermischen diese. Ein Nutzer, der das Setup abgeschlossen, aber den Aha-Moment nie erreicht hat, ist nicht aktiviert.

Denken Sie in Teams, nicht nur in Einzelpersonen. Wenn Ihr Produkt kollaborativ ist, definieren Sie Teamaktivierung getrennt von einzelner Aktivierung. Verfolgen Sie, wann Teams erfolgreich zusammenarbeiten und gemeinsam Wert erhalten, nicht nur, wann einzelne Nutzer sich anmelden.

Schritt 3: Entwerfen Sie die Monetarisierungsarchitektur

Wählen Sie ein Preismodell, das mit der Wertlieferung skaliert:

  • Pro-Sitzplatz: Einfach, vorhersagbar, aber zunehmend nicht mehr im Einklang damit, wie KI-Produkte Wert liefern. Funktioniert, wenn jeder Sitzplatz einen bestimmten Nutzer repräsentiert, der einen bestimmten Wert erhält.
  • Nutzungsbasiert: Gleicht Kosten mit Wert ab, wirkt sich aber auf Verkaufsvergütung, Prognosen und Kundenbudgetierung aus. Funktioniert, wenn jede Verbrauchseinheit sichtbare Ergebnisse liefert.
  • Kreditbasiert: Geben Sie Nutzern Zugriff auf alle Funktionen, begrenzen Sie das Volumen. Der Konvertierungsauslöser ist Volumen, nicht Funktionalität – ein viel natürlicherer Upgrade-Pfad. Das häufigste Modell unter schnell wachsenden KI-Produkten.
  • Hybrid: Basisabonnement plus nutzungsbasierte Komponenten. Bietet Vorhersagbarkeit mit Wertausrichtung.
  • Ergebnisbasiert: Berechnen Sie für erzielte Ergebnisse (qualifizierte Leads, gelöste Tickets, abgeschlossene Geschäfte). Die Grenze der Preisgestaltung, erfordert jedoch Vertrauen in die Fähigkeit Ihres Produkts, messbare Ergebnisse zu liefern.

Entwerfen Sie die Grenze zwischen kostenlos und kostenpflichtig. Das kostenlose Erlebnis muss überzeugend genug sein, um den Aha-Moment zu liefern, aber begrenzt genug, um einen natürlichen Upgrade-Auslöser zu schaffen. Kernprinzip: Begrenzen Sie Volumen oder Häufigkeit, nicht die Funktionalität. Nutzer, die niemals die volle Produktqualität erleben, werden nie verstehen, wofür sie bezahlen.

Testen Sie auf Preisklarheit. Wenn Sie Ihre Preisgestaltung nicht in einem Satz erklären können, ist sie zu komplex. Nutzer sollten genau verstehen, was sie bekommen und was ein Upgrade auslöst.

Achten Sie auf Unterpreisung. Die Versuchung, mit niedrigen Preisen schnell zu wachsen, schafft ein strukturelles Defizit, das nahezu unmöglich umzukehren ist, sobald Nutzer auf einer Zahl verankert sind. Preisen Sie für den Wert, den Sie liefern, nicht nur für die Geschwindigkeit der Adoption.

Schritt 4: Entwerfen Sie die Vertriebsarchitektur

Traditionelle Kanäle erodieren. Entwerfen Sie für dort, wo Nutzer Produkte tatsächlich entdecken.

Prüfen Sie Ihren aktuellen Kanal-Mix. Bewerten Sie für jeden Kanal:

  • Aktuelles Volumen und Trendrichtung (wachsend, stabil, rückläufig)
  • Kosten pro akquiriertem Nutzer und Qualität (aktivieren und binden diese Nutzer?)
  • Verteidigungsfähigkeit (Kann dieser Kanal gestört oder kopiert werden?)

Bewerten Sie aufkommende Kanäle:

  • KI-Assistenten-Empfehlungen: Wie erscheint Ihr Produkt, wenn Nutzer KI-Assistenten nach Lösungen in Ihrer Kategorie fragen? Sind Sie dafür optimiert, wie KI-Systeme Produkte bewerten und empfehlen (klare strukturierte Inhalte, Autoritätssignale, Multi-Format-Präsenz)?
  • Produktnative Viralität: Schafft die Nutzung Ihres Produkts auf natürliche Weise Artefakte, Ergebnisse oder gemeinsame Erlebnisse, die neue Nutzer darauf aufmerksam machen? Dies ist jetzt der zuverlässigste Vertriebskanal.
  • Community-getriebenes Wachstum: Aktive Communities (Foren, Slack/Discord-Gruppen, Vorlagenbibliotheken) treiben die Adoption 2-3x schneller voran als Blog-Inhalte. Nutzergenerierte Inhalte und Peer-Validierung übertreffen Markenmarketing.
  • Multi-Surface-Vertrieb: Können die Fähigkeiten Ihres Produkts auf den Oberflächen genutzt werden, auf denen Nutzer bereits Zeit verbringen (Slack, Teams, KI-Assistenten), anstatt dass sie Ihre App besuchen müssen?

Treffen Sie Ihre Plattformwette. Wählen Sie die 2-3 Kanäle aus, in die Sie überproportional investieren werden, basierend darauf, wo Ihre Nutzer tatsächlich sind, nicht wo sie vor drei Jahren waren.

Schritt 5: Entwerfen Sie die PLG-to-Sales-Brücke

Reines Self-Service-PLG funktioniert bis zu einem gewissen Punkt. Die meisten erfolgreichen PLG-Unternehmen legen Vertrieb oben drauf, sobald sie Produktnutzungssignale haben.

Definieren Sie produktqualifizierte Accounts (PQAs) und produktqualifizierte Leads (PQLs).

  • PQA: Account-Level-Qualifikation basierend auf Produktnutzung – Volumen, Geschwindigkeit, Breite, Teamgröße, Integrationstiefe. Sagt Ihnen, wann ein Account bereit für das Vertriebsengagement ist.
  • PQL: Die Käufer-Persona innerhalb des Accounts. Nicht alle Nutzer sind Käufer. Ein PQA ohne PQL ist tatsächlich die größte Chance – der Account erhält Wert, aber Sie haben noch keine Verbindung zum Entscheider hergestellt.

Bauen Sie ein verhaltensorientiertes Scoring auf. Kombinieren Sie Produktnutzungssignale mit firmografischen Daten, um eine priorisierte Liste von Accounts zu generieren, die für den Vertrieb bereit sind. Geben Sie dem Vertrieb keine Liste aktiver Nutzer ohne Kontext – das verschwendet die Zeit der Vertriebsmitarbeiter und untergräbt das Vertrauen in die PLG-Bewegung.

Entwerfen Sie die Übergabe. Wann wird ein Self-Service-Account zu einem Verkaufsgespräch? Der Auslöser sollte ein verhaltensorientiertes Signal sein (Teamexpansion, Erreichen von Nutzungslimits, Übernahme von Enterprise-Funktionen), keine zeitbasierte Regel.

Schritt 6: Entwerfen Sie für Verteidigungsfähigkeit

In einem Markt, in dem Wettbewerber vergleichbare Funktionen schnell ausliefern können, ist Ihr Burggraben nicht Ihr Code. Entwerfen Sie Verteidigungsfähigkeit von Anfang an.

Bewerten Sie fünf Burggraben-Strategien:

  1. Daten- und Kontext-Lock-in: Nutzer erhalten ein besseres Erlebnis aufgrund der Daten, die sie in Ihrem System gespeichert haben. Je mehr sie es nutzen, desto schwieriger ist es zu verlassen.
  2. Tiefe Workflow-Integration: Einbetten in die vorhandenen Tools und Workflows der Nutzer. Die Wechselkosten sind nicht das Erlernen eines neuen Produkts – es ist das Herausreißen von Integrationen.
  3. Community- und Inhalts-Ökosysteme: Nutzergenerierte Vorlagen, geteiltes Wissen, Peer-Netzwerke. Wettbewerber können dies nicht nachbilden, indem sie ein besseres Produkt bauen.
  4. Netzwerkeffekte: Jeder zusätzliche Nutzer macht das Produkt für bestehende Nutzer wertvoller. Stark in kollaborativen und Marktplatz-Produkten.
  5. Verhaltensorientierte Intelligenz: Tiefes Verständnis dafür, wie Nutzer sich verhalten, was Bindung vorhersagt, was Expansion auslöst. Dies akkumuliert sich im Laufe der Zeit und kann nicht kopiert werden.

Bewerten Sie für jede: Trifft dies auf Ihr Produkt zu? Wie stark ist es heute? Was wäre nötig, um es zu stärken?

Schritt 7: Erstellen Sie den Aktionsplan

Fassen Sie alles in einem priorisierten Plan zusammen.

Liefern Sie:

  1. PLG-Klassifikation – offensiv vs. defensiv, welches Spiel, ob PLG die richtige primäre Bewegung ist
  2. Aktivierungsarchitektur – Aha-Moment-Definition, Time-to-Value-Ziel, Ersterlebnis-Design, Messschichten
  3. Monetarisierungsarchitektur – Preismodell-Empfehlung, Grenze zwischen kostenlos und kostenpflichtig, Verpackungsstruktur
  4. Vertriebsarchitektur – Kanalbewertung, Chancen aufkommender Kanäle, Plattformwett-Empfehlung
  5. PLG-to-Sales-Brücke – PQA/PQL-Definitionen, verhaltensorientierter Scoring-Ansatz, Übergabe-Design
  6. Verteidigungsfähigkeitsplan – in welche Burggräben investiert werden soll und wie
  7. Top 3 Aktionen – die Dinge mit der höchsten Hebelwirkung, die in den nächsten 30 Tagen zu tun sind, geordnet nach Wirkung. Beginnen Sie jede mit einem Verb. Seien Sie spezifisch genug, dass jemand morgen mit der Umsetzung beginnen könnte.
  8. Was Sie aufhören sollten zu tun – PLG-Anti-Patterns, die das Team fallen lassen sollte. Seien Sie direkt.

Wegen Sie nicht herum. Eine wischiwaschi-Strategie ist schlimmer als eine falsche, die Sie testen und iterieren können.


Tipps

  • Bringen Sie Ihre aktuellen Metriken mit (Anmeldungen, Aktivierungsrate, Time-to-Value, Bindung, Konversion zu Bezahlung, Kanalaufschlüsselung). Je mehr Daten, desto besser.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

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Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

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Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

amplitude/builder-skills

Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

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Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

amplitude/builder-skills

Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

amplitude/builder-skills

Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

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