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Landing-EEC

Erstellt eine markenspezifische, zielgruppenorientierte Landingpage als bereitstellbares React-Artefakt. Unterstützt mehrere Frame-Modi – Challenge, Course, Sprint, Bootcamp, Workshop – mit derselben Conversion-Architektur.

Was ist Landing-EEC?

Dieses Skill generiert eine vollständige, deploybare Landingpage als React `.jsx`-Artefakt für ein konkretes Angebot einer Marke. Es basiert auf einem modularen Workflow, der zunächst die gewünschte Rahmung (Challenge, Course, Sprint, Bootcamp oder Workshop) entweder explizit aus einer Benutzeranfrage ableitet oder anhand von Markensignalen automatisch erkennt. Anschließend sammelt es Marken- und Zielgruppenkontext – entweder aus bereits vorhandenen Profilen in der Konversation oder durch Web-Scraping und Suche, falls nur eine URL vorliegt. Diese Signale werden dann in ein Tokensystem übersetzt, das die Grundlage für den gesamten Seitentext bildet. Der Copywriting-Prozess folgt strengen Regeln, die für jeden Frame-Modus spezifische Vokabeltabellen und Formulierungsmuster vorgeben. Das Endergebnis ist ein fertiges React-Artefakt mit ausgetauschten Platzhaltern, markenspezifischen Farben und konsistenten Conversion-Elementen, das direkt präsentiert oder weiterverarbeitet werden kann. Das Tool ist für Agenturen und Entwickler gedacht, die schnell eine professionelle, zielgerichtete Angebotsseite benötigen, ohne manuell copy schreiben zu müssen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rodney-hu/skills/tree/HEAD/skills/landing-eec

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Dokumentation

EEC / Offer Landing Page Generator

Erzeugt eine markenspezifische, zielgruppenorientierte Angebots-Landingpage als bereitstellbares React .jsx-Artefakt. Unterstützt fünf Rahmenmodi – Challenge, Course, Sprint, Bootcamp, Workshop – mit identischer Conversion-Architektur. Alle Template-Token werden durch echte Texte ersetzt, die aus der Markenidentität, dem Angebot und der Zielgruppenintelligenz abgeleitet sind.


Input Contract

# Einer dieser Input-Modi ist erforderlich:

mode_1_full:
  brand_profile: string         # Ausgabe des Brand-Intelligence-Skills
  audience_intelligence: string # Ausgabe des Audience-Intelligence-Skills

mode_2_brand_only:
  brand_profile: string         # Ausgabe des Brand-Intelligence-Skills

mode_3_url_only:
  url: string                   # Jede HTTPS-URL
  brand_name: string | null     # Optional. Wird bei Fehlen automatisch extrahiert.

# Optionale Überschreibungen für alle Modi:
offer_context: string | null    # Spezifischer Angebotstitel oder Kurzbeschreibung, falls bekannt
framing: challenge | course | sprint | bootcamp | workshop | null
  # Wenn null oder nicht angegeben, wird der Frame in Phase 0 automatisch erkannt

Prioritätsreihenfolge: Vollständige Profile → Nur Marke → Nur URL. Wenn Profile bereits im Gespräch vorhanden sind, verwende sie, anstatt sie neu zu extrahieren.


Workflow

Phase 0 – Rahmenmodus auswählen

Lade zuerst references/framing-modes.md. Es enthält alle Vokabeltabellen und Erkennungsregeln.

Wenn der Frame explizit in der Anfrage angegeben ist → verwende ihn. Überspringe die Erkennung.

Wenn nicht angegeben, leite aus Markensignalen ab:

MarkensignalAbgeleiteter Modus
Transformation, Gewohnheitsbildung, Community-getriebener Inhaltchallenge
Lehrplan, Expertise-first, Qualifikationen, B2B-Wissencourse
Operator/Builder-Zielgruppe, Geschwindigkeitssprache, schnelle Erfolgesprint
Hochpreisig, intensiv, „Keine Ausreden“-Stimmebootcamp
Gemeinsam durchgeführt, kreativ, praxisorientiert, kompetenzbasiertworkshop

Standard, falls unklar: challenge

Notiere den ausgewählten Frame. Jede Copy-Entscheidung in Phase 3 zieht Vokabular aus der Tabelle dieses Modus in references/framing-modes.md.


Phase 1 – Marken- und Zielgruppenkontext sammeln

Markenprofil + Zielgruppenintelligenz beide vorhanden: Überspringe die Extraktion. Verwende sie direkt. Fahre mit Phase 2 fort.

Nur Markenprofil: Leite Zielgruppensignale aus Stimmenbeispielen, Content-Säulen und CTA-Strategie ab. Markiere abgeleitete Felder mit (abgeleitet).

Nur URL: Führe eine leichte Extraktion durch:

  1. web_fetch der URL – Startseite + Über-uns-Seite, falls zugänglich
  2. Websuche "[Markenname] [Nische] Zielgruppe" und "[Markenname] Angebot"
  3. Extrahiere minimale erforderliche Felder
  4. Fahre mit Phase 2 fort

Lade references/token-mapping.md vor Phase 2.


Phase 2 – Signale auf Template-Token abbilden

Fülle die Token-Tabelle. Jeder erforderliche Token muss vor Phase 3 einen Wert haben.

Erforderliche Token:

  • OFFER_NAME
  • NUMBER (immer 5)
  • DOING_TOPIC
  • TANGIBLE_OUTCOME_1/2/3
  • COMMON_FRUSTRATION
  • DAY_1–5_TITLE
  • DAY_1–5_TEASER
  • SENDER_FIRST_NAME, SENDER_LAST_NAME, SENDER_TITLE
  • SENDER_BIO

Optionale Token (nachlässig degradieren):

  • NUMBER_OF_SUBSCRIBERS
  • SPECIFIC_AUDIENCE
  • TESTIMONIAL_* (Platzhalter lassen, falls keine verfügbar)

Vollständige Token-Definitionen und Signal-zu-Token-Zuordnung: references/token-mapping.md


Phase 3 – Den Text schreiben

Schreibe den gesamten Text unter Verwendung der Vokabeltabelle des ausgewählten Frame-Modus aus references/framing-modes.md.

Vollständige Copy-Regeln pro Frame-Modus: references/copy-principles.md

Angebotsbenennung: Das Framing-Wort (Challenge / Course / Sprint / Bootcamp / Workshop) erscheint in der oberen Leiste und im Eyebrow – nicht unbedingt im Angebotstitel selbst. Benenne das Angebot nach seiner Transformation.

  • Gut: „The Pipeline Fix Sprint“
  • Gut: „The 5-Day Email Sequence Course“
  • Vermeiden: „The GTM Stack Sprint“, „The Email Marketing Course“

Headline: Ziehe das Muster aus der Vokabeltabelle des ausgewählten Modus.

Subheadline: Verwende den Opener des Modus als Ausgangspunkt. Fülle drei Ergebnisse entlang des Bogens aus: Klarheit → Asset/System → Vertrauen.

Tagestitel: Handlungsorientiert über alle Modi hinweg. Die Verben passen sich dem Modus an (siehe Tag-Label-Varianten in references/framing-modes.md), aber alle Titel beschreiben, was der Teilnehmer tut, nicht was er lernt.

Erfolgszustand: Verwende den exakten success title und success subtitle aus references/framing-modes.md des Modus. Keine Improvisation.


Phase 4 – Die Seite zusammenbauen

  1. Lade assets/template.jsx als Basis
  2. Ersetze das CONTENT-Objekt mit allen gefüllten Token, verwende modusspezifische Zeichenfolgen für:
    • hero.eyebrow
    • primaryCta.buttonLabel und microcopy
    • whatToExpect.label und whatToExpect.intro
    • socialProof.label
    • author.label
    • secondaryCta.label, secondaryCta.supporting, secondaryCta.buttonLabel
    • trustSignals-Array
    • Erfolgszustand-Zeichenfolgen in der CtaForm-Komponente (JSX direkt bearbeiten)
    • Topbar-Label-Zeichenfolge in JSX
  3. Wende Markenfarben-Überschreibungen an, wenn Hex-Werte im Markenprofil vorhanden sind
    • --gold → primäre Markenakzentfarbe (warm, hoher Kontrast)
    • --bg → Markenhintergrund (dunkel lassen, es sei denn, die Marke ist explizit hell)
    • Helles Thema: siehe Farbwechseltabelle in references/token-mapping.md
  4. Aktualisiere author.initials auf tatsächliche Initialen
  5. Ausgabedatei: /mnt/user-data/outputs/[brand-slug]-[mode]-page.jsx
  6. Präsentiere die Datei dem Benutzer

Phase 5 – Präsentation + Zusammenfassung

Marke: [Name]
Rahmung: [Modus] — [einzeiliger Grund, falls automatisch erkannt]
Zielgruppe: [ICA in einer Zeile]
Angebotsname: [Titel]
Transformationsbogen: [Schmerz] → [Ergebnis]
Abgeleitete Token: [Liste oder „keine“]
Nächster Schritt: [Was getan werden muss, bevor es live geht]

Entscheidungsbaum

Eingabe empfangen
│
├── Frame angegeben?
│   ├── JA → verwende ihn
│   └── NEIN → aus Markensignalen erkennen → Standard: challenge
│
├── Markenprofil + Zielgruppen-Intel im Kontext?
│   └── JA → Phase 2
│
├── Nur Markenprofil?
│   └── JA → Zielgruppe ableiten → Phase 2
│
└── Nur URL?
    └── JA → web_fetch + Suche → Phase 2

Qualitätsstandards

Überprüfe vor der Ausgabe der endgültigen Datei:

  • Keine {{PLACEHOLDER}}-Token mehr in Pflichtfeldern
  • Rahmungsmodus ist durchgängig konsistent – keine Vermischung von Vokabular zwischen Modi
  • Tagestitel sind handlungsorientiert (Verb zuerst, wo möglich)
  • Subheadline verwendet Ergebnissprache, keine Lernsprache
  • CTA-Button-Label entspricht dem ausgewählten Modus
  • Erfolgszustand entspricht genau dem ausgewählten Modus
  • Topbar-Label entspricht dem ausgewählten Modus
  • Autoreninitialen entsprechen dem tatsächlichen Absendernamen
  • Datei benannt als [brand-slug]-[mode]-page.jsx

Referenzdateien

DateiWann laden
references/framing-modes.mdPhase 0 – zuerst laden
references/token-mapping.mdVor Phase 2
references/copy-principles.mdVor Phase 3
assets/template.jsxPhase 4 – Basisdokument

Individual skills in this repo

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