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Investor-Materialien

Erstellen und aktualisieren Sie Pitch Decks, One-Pager, Investoren-Memos, Accelerator-Bewerbungen, Finanzmodelle und Fundraising-Unterlagen. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer investorengerechte Dokumente, Prognosen, Mittelverwendungstabellen, Meilensteinpläne oder Materialien benötigt, die intern über mehrere Fundraising-Assets hinweg konsistent bleiben müssen.

Was ist Investor-Materialien?

Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler und KI-Agenten beim Erstellen professioneller, investorengerechter Materialien, die Glaubwürdigkeit und interne Konsistenz sicherstellen. Sie deckt Pitch Decks, One-Pager, Investoren-Memos, Finanzmodelle und Accelerator-Bewerbungen ab – alles auf Basis einer einzigen Quelle der Wahrheit (Source of Truth). Der Arbeitsablauf umfasst das Inventarisieren kanonischer Fakten, das Identifizieren fehlender Annahmen, die Auswahl des Asset-Typs, das Erstellen des Assets mit expliziter Logik und die abschließende Gegenprüfung aller Zahlen. Die Fähigkeit vermeidet typische Fallstricke wie nicht verifizierbare Behauptungen oder inkonsistente Kennzahlen und stellt sicher, dass jedes Dokument in einem Partnermeeting verteidigt werden kann. Sie ist ideal für agentechnische Umgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/investor-materials
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Dokumentation

Investorenmaterialien

Erstellen Sie investorengerechte Materialien, die konsistent, glaubwürdig und leicht zu verteidigen sind.

Wann zu aktivieren

  • Erstellen oder Überarbeiten eines Pitch Decks
  • Verfassen eines Investoren-Memos oder One-Pagers
  • Aufbau eines Finanzmodells, Meilensteinplans oder einer Mittelverwendungstabelle
  • Beantworten von Accelerator- oder Inkubator-Bewerbungsfragen
  • Abgleichen mehrerer Fundraising-Dokumente mit einer einzigen Quelle der Wahrheit

Goldene Regel

Alle Investorenmaterialien müssen miteinander übereinstimmen.

Erstellen oder bestätigen Sie vor dem Schreiben eine einzige Quelle der Wahrheit:

  • Traction-Kennzahlen
  • Preis- und Umsatzannahmen
  • Finanzierungshöhe und -instrument
  • Mittelverwendung
  • Team-Bios und Titel
  • Meilensteine und Zeitpläne

Wenn widersprüchliche Zahlen auftauchen, stoppen Sie und klären Sie diese, bevor Sie mit dem Entwurf beginnen.

Kern-Workflow

  1. Inventarisieren Sie die kanonischen Fakten
  2. Identifizieren Sie fehlende Annahmen
  3. Wählen Sie den Asset-Typ
  4. Entwerfen Sie das Asset mit expliziter Logik
  5. Prüfen Sie jede Zahl gegen die Quelle der Wahrheit

Asset-Anleitung

Pitch Deck

Empfohlener Ablauf:

  1. Unternehmen + Ansatz
  2. Problem
  3. Lösung
  4. Produkt / Demo
  5. Markt
  6. Geschäftsmodell
  7. Traction
  8. Team
  9. Wettbewerb / Differenzierung
  10. Der Ask
  11. Mittelverwendung / Meilensteine
  12. Anhang

Wenn der Benutzer ein webbasiertes Deck wünscht, kombinieren Sie diese Fähigkeit mit frontend-slides.

One-Pager / Memo

  • Beschreiben Sie in einem klaren Satz, was das Unternehmen tut
  • Zeigen Sie auf, warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist
  • Fügen Sie frühzeitig Traction und Belege ein
  • Machen Sie den Ask präzise
  • Halten Sie Behauptungen leicht überprüfbar

Finanzmodell

Enthalten:

  • Explizite Annahmen
  • Bear / Base / Bull Fälle, wenn sinnvoll
  • Saubere, schichtweise Umsatzlogik
  • Meilensteingebundene Ausgaben
  • Sensitivitätsanalyse, wo die Entscheidung von Annahmen abhängt

Accelerator-Bewerbungen

  • Beantworten Sie genau die gestellte Frage
  • Priorisieren Sie Traction, Erkenntnisse und Teamvorteil
  • Vermeiden Sie Übertreibungen
  • Halten Sie interne Kennzahlen konsistent mit dem Deck und dem Modell

Zu vermeidende Warnsignale

  • Nicht überprüfbare Behauptungen
  • Verschwommene Marktgrößen ohne Annahmen
  • Inkonsistente Teamrollen oder Titel
  • Umsatzmathematik, die nicht sauber aufgeht
  • Überhöhte Sicherheit bei fragilen Annahmen

Qualitätssicherung

Vor der Auslieferung:

  • Jede Zahl stimmt mit der aktuellen Quelle der Wahrheit überein
  • Mittelverwendung und Umsatzschichten summieren sich korrekt
  • Annahmen sind sichtbar, nicht versteckt
  • Die Geschichte ist klar ohne übertriebene Sprache
  • Das finale Asset ist in einem Partnermeeting verteidigbar

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Verwandte Skills

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

community

steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

community

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

community