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tonone-ai/tonone

Wird verwendet, wenn eine Landingpage für die Positionierung strukturiert, ein konversionsoptimiertes Seitenlayout geplant oder eine Startseite entworfen werden soll.

Was ist tonone?

Dieses Skill von tonone-ai/tonone hilft Entwicklern und Agenten, Landingpages zu entwerfen, die auf Produktpositionierung, Start-Messaging und Konversion ausgerichtet sind. Es ist ideal für die Planung von Produkteinführungsseiten, konversionsoptimierten Layouts für SaaS-Produkte oder andere zielgruppenspezifische Landingpages. Das Skill funktioniert durch die Identifizierung des Produkttyps und des Positionierungsankers, die Suche nach Landingpage-Mustern und Produktbegründungen für die Zielgruppe und das Messaging sowie die Integration von Call-to-Action (CTA)-Strategie, sozialen Beweisen und Einwandsbehandlung. Die Ausgabe erfolgt in einem kompakten CLI-Format mit Box-Diagramm, das die Abschnittsreihenfolge, den Zweck und die CTA-Platzierung anzeigt. Es vermeidet gängige Anti-Patterns wie unnötige Abschnitte, die nicht der Konversion dienen, oder soziale Beweise, die nach dem primären CTA platziert werden. Das Skill ist plattformunabhängig und nutzt das pitch_agent-System für Suchen. Bei Überschreitung des 40-Zeilen-CLI-Limits wird ein HTML-Bericht erstellt. Es ist besonders nützlich für Produktmanager, Vermarkter und Entwickler, die schnell strukturierte, konversionsorientierte Landingpage-Entwürfe benötigen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tonone-ai/tonone/tree/HEAD/skills/pitch-landing

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Dokumentation

pitch-landing — Landingpage für Launch & Positionierung

Befolge das im docs/output-kit.md definierte Ausgabeformat — max. 40 Zeilen CLI, Boxzeichnungs-Skelett, einheitliche Schweregrad-Indikatoren, komprimierte Prosa.

Wann verwenden

Der Benutzer benötigt eine Landingpage, die auf Produktpositionierung, Launch-Messaging oder Konversion für eine bestimmte Zielgruppe ausgerichtet ist.

Arbeitsablauf

  1. Produkttyp und Positionierungsanker aus Benutzeranfrage oder Brief identifizieren
  2. Landingpage-Muster durchsuchen:
    python3 -m pitch_agent.uiux search --domain landing --query "{product_type}" --limit 3
    
  3. Produktbegründung für Zielgruppen- und Messaging-Kontext durchsuchen:
    python3 -m pitch_agent.uiux search --domain product --query "{product_type}" --limit 3
    
  4. Positionierung einbeziehen: CTA-Strategie, Platzierung sozialer Beweise, Einwandbehandlung
  5. Ausgabe der Abschnittsreihenfolge mit Optimierung von Konversion und Messaging

Ausgabeformat

┌─ Launch Landingpage — {product_type} ──────────────────────────────┐
│ #  │ Abschnitt          │ Zweck                     │ CTA?         │
├────┼────────────────────┼───────────────────────────┼──────────────┤
│  1 │ {section_name}     │ {purpose}                 │ Primärer CTA │
│  2 │ {section_name}     │ {purpose}                 │ —            │
│  3 │ {section_name}     │ {purpose}                 │ Sekundärer   │
│    │                    │                           │ CTA          │
│  … │ …                  │ …                         │ …            │
└────┴────────────────────┴───────────────────────────┴──────────────┘

CTA-Strategie:         {cta_strategy}
Sozialer Beweis:       {social_proof_placement}
Einwandbehandlung:     {objection_section}
Positionierungsanker:  {positioning_anchor}

Anti-Patterns

  • Niemals Text ohne klaren Positionierungsanker strukturieren (für wen es ist + was es einzigartig macht)
  • Niemals Abschnitte hinzufügen, die nicht der Konversion oder Einwandbehandlung dienen
  • Niemals soziale Beweise nach dem primären CTA platzieren — sie sollten vor der Aufforderung verstärken
  • Niemals ohne einen einzigen, eindeutigen primären CTA pro Viewport starten

Auslieferung

Wenn die Ausgabe das Budget von 40 CLI-Zeilen überschreitet, /atlas-report mit den vollständigen Ergebnissen aufrufen. Der HTML-Bericht ist die Ausgabe. CLI ist die Quittung — Box-Header, einzeiliges Urteil, Top-3-Ergebnisse und der Berichtspfad. Niemals Analyse in CLI ausgeben.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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