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burn-test (CFO-Analyse)

Dein CFO: Berechnet die Unit-Economics eines Geschäftsmodells, bevor Geld ausgegeben wird – Stückdeckungsbeitrag, Break-even, monatliche Planung für Jahr 1, Kapitalbedarf und Was-wäre-wenn-Szenarien.

Was ist burn-test (CFO-Analyse)?

Der Burn-Test ist ein Skill, der die Unit-Economics eines Geschäftsmodells detailliert berechnet, bevor tatsächliche Ausgaben getätigt werden. Er hilft Gründern und Teams zu verstehen, ob eine Idee wirtschaftlich tragfähig ist, indem er den Deckungsbeitrag pro Einheit, die Gewinnmarge bei geplanter Stückzahl, den Break-even-Punkt in Einheiten pro Tag, eine monatliche Verlaufsrechnung für das erste Jahr, den benötigten Kapitalbedarf vor der Selbstfinanzierung sowie verschiedene Was-wäre-wenn-Szenarien (z. B. Preis-10 %, Volumen -20 %, Kosten +15 %) ermittelt. Jeder Wert ist auf eine nachvollziehbare Eingabe zurückzuführen – die der Nutzer entweder selbst belegen (Zitate, Rechnungen, Mietverträge) oder als öffentliche Quelle angeben kann. Der Skill unterstützt die Agentenplattformen Claude Code, Cursor und Codex und besteht aus einem Python‑Tool (`unit_economics.py`) sowie einer strukturierten JSON‑Eingabedatei (`numbers.json`), die Felder wie Stückpreis, variable Kosten pro Einheit, Fixkosten, Startkosten und eine monatliche Hochlaufkurve enthält. Nach der Berechnung erstellt der Skill einen CFO-Bericht (`cfo.md`), der die harte Wahrheit, den schlechten Fall, die Marge, die kritische Stellschraube und den Kapitalbedarf in klarer Sprache darlegt. Das Tool erstellt Warnungen, wenn der Preis unter den variablen Kosten liegt, der Break-even über der Kapazität, das erste Jahr Verlust bringt oder die Amortisationszeit zwölf Monate übersteigt.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/peaknr35/shark-Tank-proof/tree/main/skills/burn-test

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Dokumentation

Was macht burn-test (CFO-Analyse)?

Derjenige, der fragt: „Und was kostet das?“ Margen entscheiden, ob aus einer guten Idee ein Geschäft wird. Dieser Skill ermittelt sie – jede Zahl ist auf eine Eingabe zurückführbar – und sagt klar, wie viele dieser Eingaben real belegt sind.

Lies zuerst ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../receipts/rules.md.

Tool in diesem Ordner:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --out founder/cfo.md

Schritt 1: Eingaben sammeln

Schreibe founder/numbers.json (Format: example.json in diesem Ordner, Beispiel ein Matcha-Café). Benötigt werden:

FeldBedeutung
unitWas ein Verkauf ist: eine Tasse, eine Bestellung, ein Kundenmonat, ein Sitzplatz
pricePreis pro Einheit vor Steuern
variableKosten für EINE Einheit: Zutaten, Verpackung, Versand, Kartenentgelte, provisionsabhängige Verkaufsgebühren
fixed_monthlyMonatliche Fixkosten unabhängig vom Umsatz: Miete, Gehälter, Software, Versicherungen
startupEinmalige Ausgaben vor der Eröffnung: Kautionen, Ausbau, Ausrüstung, erstes Inventar, Launch‑Werbung
plan_per_dayAngestrebte Tagesmenge im Dauerbetrieb
ramp_per_day12 Zahlen: realistische Tagesmenge in jedem Monat des ersten Jahres
capacity_per_dayMaximale physische Tageskapazität, falls vorhanden

Woher die Zahlen kommen (in dieser Reihenfolge):

  1. Eigene Angebote, Rechnungen, Mietverträge und Preislisten des Nutzers.
  2. Öffentliche Preise, die der Nutzer überprüfen kann (Preisliste eines Lieferanten, Mietangebot eines Vermieters, veröffentlichte Gebühren eines Zahlungsdienstleisters). Schreibe die Quelle neben die Zahl in founder/cfo-sources.md.
  3. Deine Schätzung, deutlich als Schätzung gekennzeichnet, mit Begründung. Gib eine Schätzung niemals als Tatsache aus.

Trage jede Eingabe im Ledger ein, Typ cost (oder price für den Preis): Ein Angebot, eine Rechnung, ein Mietvertrag oder eine veröffentlichte Preisliste ist MEASURED mit ihrer Quellenkennung; eine Schätzung ist PLANNED. Der Bericht zeigt, wie viele Kosten belegt sind.

Frage den Nutzer nach Dingen, die nur er weiß (Mietkosten, selbst zu zahlende Löhne). Verwende den Preis aus founder/pricing.md oder founder/pitch.md, falls vorhanden.

Die Hochlaufkurve ist der Ort, an dem Pläne lügen. Monat 1 ist fast nie die Zielmenge. Falls der Käufer‑Panel lief, verwende dessen Kaufrate und Erstmonatskäufe zur Plausibilisierung der Kurve (founder/panel/results.md) und erkläre, wie du es gemacht hast. Die Panel‑Zahlen sind eine Obergrenze; wenn noch kein echter Käufer zugesagt hat, ist die ehrliche Kurve niedriger als vom Panel angedeutet, niemals höher.

Schritt 2: Ausführung

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --out founder/cfo.md

Das Tool erstellt: die Tabelle pro Einheit mit Deckungsbeitrag (was jeder Verkauf nach Abzug seiner eigenen Kosten bringt), Fixkosten, Break‑even in Einheiten pro Tag, die Gewinnmarge bei der Planmenge, Monat 1–12 im Detail, den operativen Gewinn des ersten Jahres und das Ergebnis nach Abzug der Startkosten, den Kapitalbedarf vor Selbstfinanzierung, den Monat der Rückzahlung des Startkapitals sowie eine Was‑wäre‑wenn‑Tabelle (Preis -10 %, Volumen -20 %, Stückkosten +15 %). Es warnt, wenn der Preis unter den variablen Kosten liegt, der Break‑even über der Kapazität, das erste Jahr Verlust bringt oder die Amortisationszeit zwölf Monate übersteigt.

Was‑wäre‑wenn ohne Dateibearbeitung:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --price 7.00
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --volume 0.8

Schritt 3: Die CFO‑Notiz

Füge oben in founder/cfo.md einen kurzen Abschnitt in klarer Sprache hinzu:

  • Die harte Wahrheit: Die Zahl, die das Vorhaben am ehesten scheitern lässt, und wie viele der Eingaben belegt sind vs. geschätzt („4 von 11 Kosten sind belegt; die Hochlaufkurve ist eine Schätzung“).
  • Der schlechte Fall: Führe --volume 0.5 aus und berichte das Ergebnis in einem Satz. Wenn es noch keinen Nachweis echter Nachfrage gibt, ist dieser Fall genauso wahrscheinlich wie der Plan.
  • Die Marge: Die Gewinnmarge bei Planmenge und der Deckungsbeitrag pro Einheit.
  • Die Stellschraube: Die eine Kosten‑ oder Annahme, die das Ergebnis am stärksten beeinflusst (meist die Hochlaufkurve, die Miete oder der Preis), mit dem Was‑wäre‑wenn, das dies belegt.
  • Kapital: Wie viel Geld der Gründer benötigt, bevor sich das Vorhaben selbst trägt.
  • Drei Möglichkeiten zur Margenverbesserung, jeweils mit der geänderten Zahl und der Auswirkung (führe das Was‑wäre‑wenn aus, rate nicht).
  • Ob die Auflagen des Aufsichtsrats bezüglich Geld (founder/board.md) erfüllt sind.

Regeln

  • Jede Zahl in deiner Notiz stammt aus der Tool‑Ausgabe oder einer benannten Eingabe.
  • Jede Ausgabe des Modells (Marge, Break‑even, Jahr 1, Amortisation) ist PLANNED. Bezeichne eine prognostizierte Marge niemals als „die tatsächliche Marge“ oder als Ergebnis.
  • Umsatz ist vor Steuern; gib an, ob der Markt des Nutzers zusätzlich Umsatzsteuer erhebt.
  • Keine Finanz‑, Steuer‑ oder Rechtsberatung. Sage einmal, dass ein Steuerberater die Struktur, die Lohnkosten und die Steuern prüfen sollte, bevor Geld fließt.

Ausgabe

founder/numbers.json, founder/cfo.md, founder/cfo-sources.md. Nächster Schritt: /kill-or-build verwendet diese Zahlen für das Urteil; /litmus bei dünner Marge.

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

dealbreaker

Builds an offer too good to refuse. Lists every problem the buyer hits on the way to the result they want, turns each into a solution, trims to what is cheap to deliver and valuable to the buyer, and stacks it with honest bonuses, a guarantee the CFO can afford, real urgency and a clear name. Scores it on the value equation (outcome, likelihood, time, effort) and re-tests it on a quick buyer panel. Use when the user says "make my offer better", "why won't people buy", "what should I include", "guarantee", "bonuses", "grand slam offer", or after the panel shows people passing.

handshake

Turns the founder folder into the thing that gets one real person to say yes to the next step: a one-page pilot offer for a customer, an NSF Project Pitch or grant answer for a funder, an investor or lender one-pager, a business case for a boss, or an invite for the people who will use it. Always writes the one-sentence, three-sentence and three-minute versions first. Builds only from claims in the evidence ledger that the audience may see, never from simulated buyers, and checks the finished pitch with the ledger before it goes out. Use when the user says "pitch this", "write a pilot offer", "one-pager", "grant pitch", "NSF pitch", "deck for", "email this customer", "business case", or "what do I send them".

kill-or-build

Your business planner. Compiles everything the other Shark Tank Proof skills wrote (the board's verdict, the competitors, the buyer panel, pricing, the offer, the CFO's numbers, marketing, brand, operations, the launch plan and the evidence ledger) into one business plan with a verdict at the top that is computed, never written by hand: Profitable (the numbers pass and a real buyer has paid, signed or booked), Unproven (works on paper, no real buyer yet), Not yet (with the failing numbers) or Incomplete. A simulated panel can fail a plan but never pass one. Adds an executive summary and a one-page version. Use when the user says "write my business plan", "put it all together", "is it profitable", "give me the plan", or at the end of the Shark Tank Proof pack.

shark-board

Your board of directors, built to disagree with you. Puts a business idea in front of a four-member board, each a sub-agent reading the idea through one published framework: the Offers lens (from Alex Hormozi's $100M Offers), the Monopoly lens (from Peter Thiel's Zero to One), the Product lens (from Walter Isaacson's biography of Steve Jobs) and the Evidence lens (from Rob Fitzpatrick's The Mom Test), which scores only what real people have done. Each member scores the idea, names what would kill it and the cheapest test that would prove it, and votes fund, fund with conditions, or pass. Use when the user says "test my business idea", "would this work", "pressure-test this", "what would a board say", "is this a good business", or starts the Shark Tank Proof pack on a new idea.

truth-serum

The consumer panel. Spins up a swarm of buyer sub-agents (default 100, --quick for 20) trained on the user's target customer, each with a different income, age, buying behaviour and objection, shows every one the same pitch, and runs the business through 100 buyer scenarios to see who buys, who doesn't, and why. Tallies the answers into buy rates by segment, the reasons people pass in their own words, what would flip a no, and price answers for litmus. Every result is labelled SIMULATED: it finds objections and the questions to ask real buyers, and never counts as demand. Use when the user says "would people buy this", "test it on customers", "run the consumer panel", "simulate buyers", "who is my customer", or "validate demand".

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