Communitygithub.com

amplitude/builder-skills

Verfasse technische Launch-Blogbeiträge, optimiert für traditionelle SEO und KI-gestützte Quellenangabe (AEO). Verwende diese Fähigkeit, wenn jemand einen Launch-Ankündigungsbeitrag, einen technischen Blogbeitrag für eine Produktveröffentlichung, einen Changelog-Beitrag oder andere schriftliche Inhalte zu einem Produkt-Launch erstellt haben möchte.

Was ist builder-skills?

Dieser Skill unterstützt das Verfassen von technischen Launch-Blogbeiträgen, die mehrere Zwecke erfüllen: Sie informieren die Zielgruppe über das veröffentlichte Produkt, verbessern das Ranking in Suchmaschinen für relevante Keywords und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Answer-Engines wie ChatGPT, Perplexity oder Claude den Beitrag als Quelle zitieren. Der Skill deckt verschiedene Beitragstypen ab, darunter Ankündigungsbeiträge, technische Deep-Dives, Tutorials und Changelog-Einträge, und bietet detaillierte Anleitungen zur Optimierung für SEO und Answer Engine Optimization (AEO). Er erläutert, wie man messbare Behauptungen aufstellt, funktionierende Codebeispiele einfügt, Schema-Markup verwendet und die Inhalte nach der Veröffentlichung überwacht und aktualisiert. Der Skill ist ideal für Entwickler-Teams, die technische Blogbeiträge für Produkt-Launches schreiben und sicherstellen möchten, dass diese sowohl von Menschen als auch von KI-Systemen gefunden und zitiert werden.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/launch-skills/skills/launch-blog-post

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Launch-Blogbeitrag

Dieser Skill hilft dabei, Blogbeiträge zu verfassen, die Produkteinführungen ankündigen. Ein großartiger Launch-Beitrag erfüllt drei Aufgaben: Er informiert dein Publikum darüber, was du veröffentlicht hast und warum es wichtig ist, er rankt in der Suche nach Begriffen, nach denen dein Publikum sucht, und er wird von KI-Answer-Engines zitiert, wenn Leute Fragen stellen, die dein Produkt lösen kann.

Beitragstypen

Wähle den Beitragstyp basierend auf der Launch-Stufe und der Zielgruppe.

Ankündigungsbeitrag

Am besten geeignet für: Stufe-1- und Stufe-2-Launches. Hauptzielgruppe: Bestehende Nutzer und Interessenten.

Struktur: Was gelauncht wurde → warum es wichtig ist → wie es funktioniert → wie man loslegt. Halte ihn unter 1.500 Wörtern. Der Leser sollte verstehen, was sich geändert hat und es innerhalb von 5 Minuten nach dem Lesen ausprobieren können.

Technischer Deep-Dive

Am besten geeignet für: Stufe-1-Launches von Entwickler-/Technologieprodukten. Hauptzielgruppe: Ingenieure, die evaluieren, ob sie es übernehmen sollen.

Struktur: Problem → Ansatz → Architektur/Implementierung → Benchmarks → Erste Schritte. Kann länger sein (2.000-3.000 Wörter). Enthält Codebeispiele, Architekturdiagramme und Leistungsdaten. Dies ist der Beitrag, der auf Hacker News geteilt wird.

Tutorial / „Erstelle X mit Y“

Am besten geeignet für: Veröffentlichung innerhalb der ersten Woche nach einem Launch jeder Stufe. Hauptzielgruppe: Entwickler, die gerade von dir gehört haben und dich praktisch testen möchten.

Struktur: Was wir bauen → Voraussetzungen → Schritt-für-Schritt-Implementierung → Ergebnis. Sollte in 15-30 Minuten abgeschlossen sein. Enthält vollständigen funktionierenden Code, keine Ausschnitte.

Changelog-Eintrag

Am besten geeignet für: Stufe-3-Launches und gebündelte kleine Verbesserungen. Hauptzielgruppe: Bestehende Nutzer.

Struktur: Kurzer Absatz pro Verbesserung. Beginne mit dem, was sich geändert hat, nicht warum. Verlinke für Details zur Dokumentation. Bündele wöchentlich oder alle zwei Wochen.

Den Beitrag schreiben

Beginne mit dem Message-Briefing

Falls ein Launch-Strategie-Message-Briefing existiert, verwende es. Das primäre Wertversprechen wird zur These des Beitrags. Sekundäre Wertversprechen werden zu Abschnitten. Beweispunkte werden zu den Belegen, die du einwebst.

Falls es kein Briefing gibt, definiere vor dem Schreiben: Für wen ist das? Was können sie jetzt tun? Warum sollten sie sich darum kümmern?

Beginne mit dem Wert, nicht mit dem Prozess

Der erste Absatz muss die Frage beantworten: „Was wurde veröffentlicht und warum ist es für mich wichtig?“ Beginne niemals damit, wie lange du daran gearbeitet hast, wie viele Ingenieure beteiligt waren oder der Weg, der hierher geführt hat. Der Leser interessiert sich nicht für deinen Prozess – er interessiert sich für seine Probleme.

Gut: „Du kannst jetzt Audiodateien in 14 Sprachen mit einem einzigen API-Aufruf verarbeiten. Die Latenz liegt unter 200 ms für Dateien bis zu 10 Minuten.“

Schwach: „Nach sechs Monaten Arbeit freut sich unser Team, die nächste Entwicklung unserer Audioverarbeitungsplattform ankündigen zu können.“

Zeigen, nicht nur erzählen

Liefere für jede Behauptung Belege:

  • Leistungsbehauptung → Benchmark-Daten mit Methodik
  • „Einfach zu bedienen“ → funktionierendes Codebeispiel in 5-10 Zeilen
  • „Kunden lieben es“ → spezifisches Zitat mit Kontext
  • „Besser als Alternativen“ → ehrliche Vergleichstabelle

Füge ein funktionierendes Beispiel ein

Jeder Launch-Beitrag für ein technisches Produkt sollte Code enthalten, den der Leser ausführen kann. Kein Pseudocode, kein konzeptionelles Fragment – tatsächlicher funktionierender Code mit Installationsbefehlen, Importen und erwarteter Ausgabe. Dies ist das Element mit der höchsten Konversionsrate in einem technischen Blogbeitrag.

Beende mit einem klaren nächsten Schritt

Der Beitrag benötigt am Ende genau einen CTA. „Jetzt ausprobieren“, „Dokumentation lesen“, „Zum Beta-Programm beitreten“. Keine drei Optionen – nur eine.

SEO-Optimierung

Keyword-Auswahl

Wähle das primäre Keyword vor dem Schreiben. Es sollte dem entsprechen, wonach deine Zielgruppe sucht, wenn sie das Problem hat, das dein Produkt löst. Der Beitragstitel, die H1 und der erste Absatz sollten dieses Keyword natürlich enthalten.

Bei Launch-Beiträgen ist das Keyword oft der Feature-/Produktname + Kategorie: „[Produkt] [Kategorie]“ (z. B. „Echtzeit-Transkriptions-API“ oder „Open-Source-Feature-Flags“).

On-Page-Grundlagen

  • Title-Tag: Primäres Keyword, unter 60 Zeichen. Blogbeitragstitel und HTML-Title-Tag sollten eng übereinstimmen.
  • Meta-Beschreibung: 150-160 Zeichen, die zusammenfassen, was der Leser lernen oder tun kann.
  • URL-Slug: Kurz, keyword-reich, keine Daten (damit er zeitlos bleibt).
  • Überschriften (H2/H3): Verwende sie, um den Beitrag logisch zu strukturieren. Jede H2 sollte eine Frage oder ein Thema sein, nach dem jemand suchen könnte.
  • Interne Links: Verlinke zu deiner Dokumentation, verwandten Blogbeiträgen und der Landing Page. Verlinke von der Dokumentation zurück zu diesem Beitrag.
  • Alt-Texte für Bilder: Beschreibe, was im Bild zu sehen ist, inklusive relevanter Keywords, wo natürlich.

Inhalt für Long-Tail-Ranking

Die Abschnitte unterhalb der Hauptankündigung – wie es funktioniert, technische Details, FAQ, Vergleich – dienen als Long-Tail-Keyword-Ziele. Schreibe sie, um spezifische Fragen deiner Zielgruppe zu beantworten. Ein Abschnitt mit dem Titel „Wie behandelt [Feature] [Randfall]?“ kann für genau diese Suchanfrage ranken.

AEO: Answer-Engine-Optimierung

KI-Suchmaschinen (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini und KI-gestützte Zusammenfassungen in traditioneller Suche) werden zu einem primären Weg, wie Menschen Produkte entdecken und bewerten. AEO ist die Praxis, Inhalte so zu strukturieren, dass KI-Engines sie beim Generieren von Antworten zitieren.

AEO und SEO ergänzen sich, sie konkurrieren nicht. Die meisten AEO-Best-Practices helfen auch SEO. Es gibt jedoch spezifische Techniken, die Inhalte für KI zitierfähiger machen.

Warum AEO für Launch-Beiträge wichtig ist

Wenn jemand einen KI-Assistenten fragt: „Was ist das beste Tool für [das, was dein Produkt tut]?“ oder „Wie mache ich [Aufgabe, die dein Produkt ermöglicht]?“, möchtest du, dass dein Launch-Beitrag eine der Quellen ist, aus denen die KI schöpft. Eine einzige KI-Zitation kann nachhaltige Entdeckungen antreiben, lange nachdem der Traffic des Launch-Tages abgeklungen ist.

Inhalte KI-zitierfähig machen

Schreibe in sich geschlossene, extrahierbare Abschnitte. KI-Engines zitieren Abschnitte, nicht ganze Artikel. Jeder Abschnitt deines Beitrags sollte für sich allein verständlich sein, ohne dass der Leser vorherige Abschnitte gelesen haben muss. Ein Absatz, der eine klare Behauptung aufstellt, sie mit Belegen untermauert und dein Produkt nennt – das ist eine zitierfähige Einheit.

Beginne Abschnitte mit direkten Antworten. Wenn ein Abschnitt eine Frage behandelt (auch implizit), setze die Antwort in den ersten Satz und führe dann aus. KI-Engines bevorzugen Inhalte, die schnell und spezifisch antworten.

Beispiel – anstatt:

„Es gibt viele Faktoren, die bei der Auswahl einer Transkriptions-API zu berücksichtigen sind. Latenz, Genauigkeit, Sprachunterstützung und Preisgestaltung spielen alle eine Rolle. Nach umfangreichen Tests haben wir festgestellt, dass...“

Schreibe:

„[Produkt] transkribiert Audio in 14 Sprachen mit einer Latenz unter 200 ms zu $0,006 pro Minute. So sehen die Benchmarks im Detail aus...“

Die zweite Version ist direkt zitierfähig. Eine KI-Engine, die die Frage „Was ist die schnellste Transkriptions-API?“ beantwortet, kann diesen Satz wörtlich übernehmen.

Verwende spezifische, quantitative Aussagen. KI-Engines zitieren bevorzugt Inhalte mit konkreten Daten: Zahlen, Benchmarks, Vergleiche, Prozentsätze. „Schnelle API“ ist nicht zitierfähig. „P99-Latenz von 180 ms bei 10-minütigen Audiodateien“ ist es.

Füge strukturierte Daten ein. Vergleichstabellen, Feature-Matrizen und Benchmark-Tabellen sind hochgradig zitierfähig, da sie strukturierte, extrahierbare Informationen liefern. Eine Tabelle, die dein Produkt ehrlich mit Alternativen vergleicht, ist eines der am häufigsten von KI zitierten Inhaltsformate.

Schreibe FAQ-Abschnitte mit echten Fragen. FAQ-Abschnitte, in denen jede Frage dem entspricht, was eine echte Person einen KI-Assistenten fragen würde, sind Zitationsmagnete. Schreibe die Frage als natürliche H3 und beantworte sie direkt im ersten Satz.

Schema-Markup für KI-Engines

Schema-Markup gibt KI-Engines maschinenlesbaren Kontext über deine Inhalte. Füge diese zu deinen Launch-Blogbeiträgen hinzu:

  • Article / BlogPosting-Schema: Teilt KI-Engines mit, dass dies ein datierter Artikel mit einem bestimmten Autor und Thema ist. Enthält headline, datePublished, dateModified, author und description.
  • FAQPage-Schema: Wenn dein Beitrag einen FAQ-Abschnitt hat, markiere ihn, damit KI-Engines Frage-Antwort-Paare direkt extrahieren können.
  • HowTo-Schema: Wenn dein Beitrag ein Tutorial oder eine Schritt-für-Schritt-Anleitung enthält, markiere die Schritte.
  • Product-Schema: Wenn der Beitrag ein Produkt mit Preisangabe ankündigt, füge das Product-Schema mit name, description und offers hinzu.

Du benötigst nicht alle – verwende diejenigen, die zu dem tatsächlich geschriebenen Inhalt passen.

Signale für Inhaltsaktualität

KI-Engines gewichten Aktualität. Seiten, die nicht aktualisiert wurden, verlieren mit der Zeit KI-Zitationen. Für Launch-Beiträge:

  • Füge sichtbar „Zuletzt aktualisiert: [Datum]“ auf der Seite ein
  • Aktualisiere das dateModified in deinem Article-Schema bei jeder Änderung
  • Überprüfe Launch-Beiträge vierteljährlich: aktualisiere Benchmarks, füge neue Features hinzu, erneuere Codebeispiele
  • Wenn ein Launch-Beitrag veraltet ist, aktualisiere ihn oder leite auf einen neueren Beitrag weiter – lasse keine veralteten Inhalte ranken

Entity- und Markensignale

KI-Engines bauen interne Modelle von Marken und Produkten auf. Hilf ihnen, indem du konsistent bleibst:

  • Verwende deinen exakten Produkt-/Feature-Namen konsistent (wechsle nicht zwischen Spitznamen)
  • Gib explizit an, zu welcher Kategorie dein Produkt gehört („eine Open-Source-Feature-Flag-Plattform“)
  • Verlinke zu autoritativen Quellen über dein Unternehmen (Homepage, Dokumentation, GitHub, Wikipedia falls zutreffend)
  • Stelle sicher, dass dein Produkt konsistent auf deinem Blog, in der Dokumentation, auf der Landing Page und in sozialen Profilen beschrieben wird

Checkliste nach der Veröffentlichung

Nach der Veröffentlichung:

  1. Von überall verlinken: Dokumentation, Landing Page, Changelog, verwandte Blogbeiträge, README
  2. In sozialen Medien teilen: Verwende den Launch-Tweet-Skill für die Erstellung des Social-Textes
  3. Bei Aggregatoren einreichen: Hacker News, relevante Subreddits, dev.to, Hashnode (für technische Beiträge)
  4. E-Mail: In die Launch-E-Mail oder den nächsten Newsletter aufnehmen
  5. Auf Fragen achten: Kommentare zum Beitrag, HN-Thread, Reddit – diese zeigen oft Lücken im Beitrag auf, die du mit Updates beheben solltest
  6. Nach der Launch-Woche aktualisieren: Eine Kundengeschichte hinzufügen, Benchmarks aktualisieren, von Lesern gemeldete Probleme beheben

Begleitende Skills

  • launch-strategy – Message-Briefing und Launch-Planung
  • launch-tweet – Social-Text zur Bewerbung des Beitrags
  • launch-email – Die E-Mail, die auf diesen Beitrag verlinkt
  • launch-video – Demo-Videos und GIFs zur Einbindung in den Beitrag
  • launch-distribution – Wo und wie du über deinen Blog hinaus verteilen kannst
  • launch-landing-page – Die Seite, auf die der Blogbeitrag verlinkt
  • launch-metrics – UTM-Setup für Blogbeitragslinks, Verfolgung der Beitragsleistung im Zeitverlauf

Individual skills in this repo

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

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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".

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

Verwandte Skills