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amplitude/builder-skills

Diseña una estrategia de crecimiento impulsada por el producto para tu producto — clasifica tu movimiento PLG, define la arquitectura de activación y monetización, elige los canales de distribución, planifica el puente PLG-ventas y construye la capacidad de defensa. Incorpora los cambios de la era de la IA en distribución, precios y expectativas de los usuarios. Úsalo al crear o renovar una estrategia de crecimiento.

¿Qué es builder-skills?

Esta habilidad, diseñada para asistentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, ayuda a estrategas de producto a diseñar o evaluar una estrategia completa de crecimiento impulsado por el producto (PLG, por sus siglas en inglés). En lugar de proporcionar consejos teóricos genéricos, actúa como un plan de trabajo estructurado que guía a través de siete pasos clave: clasificar el tipo de movimiento PLG (ofensivo o defensivo), diseñar la arquitectura de activación (definiendo el momento 'ajá' y comprimiendo el tiempo hasta el valor), diseñar la arquitectura de monetización (eligiendo modelos como por asiento, por uso o basados en créditos), diseñar la arquitectura de distribución (evaluando canales tradicionales y emergentes como recomendaciones de asistentes de IA), construir el puente PLG-ventas (definiendo cuentas y leads calificados por el producto) y planificar la capacidad de defensa a través de estrategias como el bloqueo de datos y los efectos de red. La habilidad se basa en principios PLG modernos y aborda cambios recientes, como el aumento del listón de activación, la erosión de los canales de distribución tradicionales y la economía real de los costos de la IA. El resultado práctico es un plan de acción priorizado con los 3 pasos principales a realizar en los próximos 30 días y una lista de lo que se debe dejar de hacer (antipatrones PLG). Es especialmente útil al diseñar una estrategia desde cero o al renovar una existente, y no es adecuada para productos que no pueden ofrecer un momento 'ajá' de autoservicio o donde el comprador y el usuario final están muy desconectados.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

Construir una Estrategia PLG

Diseña la arquitectura de crecimiento para tu producto — desde cómo los usuarios te descubren, hasta cómo se activan, retienen, pagan y expanden. Basada en lo que realmente funciona en el mercado actual, no en el manual de 2018.

El crecimiento impulsado por el producto significa que tu producto es el motor principal para la adquisición, activación, retención y expansión. Pero PLG no es una sola cosa, es una arquitectura de decisiones interconectadas sobre distribución, activación, monetización y capacidad de defensa. Esta habilidad te ayuda a diseñar esa arquitectura desde cero o a poner a prueba una existente.


Contexto del Dominio

Fundamentos PLG que Siguen Vigentes

Estos principios no han cambiado y son la base de cualquier movimiento PLG:

  • El producto es el mejor vendedor. Los usuarios quieren probar antes de comprar. El descubrimiento por autoservicio es más confiable que una presentación. Si tu producto no puede demostrar su propio valor, ningún marketing lo salvará.
  • Las señales calificadas por el producto superan a los leads calificados por marketing. Las empresas que utilizan leads calificados por el producto logran tasas de conversión del 25-30% frente al 5-10% de los leads calificados por marketing. Las empresas PLG adquieren clientes aproximadamente a una décima parte del costo de los enfoques liderados por ventas.
  • El tiempo hasta el valor lo es todo. Solo alrededor del 33% de los registros alcanzan su momento 'ajá'. Las mejores empresas PLG logran que esto supere el 65% comprimiendo el tiempo hasta el valor a minutos, no horas.
  • La activación impulsa todo lo demás. Los usuarios activados muestran una retención a largo plazo de 2 a 5 veces mayor, y el 70-80% de los usuarios completamente activados se convierten en clientes de pago. La mayoría de las empresas que creen tener problemas de retención o monetización en realidad tienen problemas de activación.

Lo que Ha Cambiado

Varias fuerzas han remodelado cómo funciona el PLG en la práctica:

  • El listón de la activación es más alto. Los usuarios ahora comparan la incorporación con productos que ofrecen valor en menos de 60 segundos. Los asistentes de configuración de varios pasos se sienten anticuados. Los mejores productos combinan la configuración y la entrega de valor en una sola interacción.
  • Los canales de distribución tradicionales se están erosionando. El tráfico SEO está disminuyendo a medida que los usuarios obtienen respuestas de asistentes de IA en lugar de sitios web. Las plataformas sociales restringen los enlaces salientes. Los ciclos de campaña que duraban meses ahora se agotan en días. Nuevos canales — recomendaciones de asistentes de IA, viralidad nativa del producto, comunidades — están reemplazando a los antiguos.
  • Los costos reales cambian la economía del modelo freemium. Las funciones de IA tienen un costo real de bienes vendidos por usuario. El antiguo modelo de niveles gratuitos generosos con un costo marginal casi nulo no funciona cuando los usuarios gratuitos queman efectivo activamente. La estrategia de precios debe equilibrar la generosidad con la sostenibilidad.
  • El ajuste producto-mercado es una cinta de correr, no un destino. Los panoramas competitivos cambian cada semana. Las curvas de adopción de funciones que se desarrollaban en trimestres ahora se comprimen en semanas. La cadencia de medición debe igualar la velocidad del mercado.
  • La innovación supera a la optimización. Cuando los competidores pueden lanzar funciones comparables en días, las victorias incrementales de las pruebas A/B no se acumulan en ventajas duraderas. Los equipos ganadores lanzan experiencias fundamentalmente nuevas en lugar de pulir embudos existentes.

Cuándo PLG No es Adecuado

PLG no es el movimiento principal adecuado si:

  • Tu producto no puede ofrecer un momento 'ajá' de autoservicio (requiere una configuración personalizada extensa, migración de datos o integración antes de que los usuarios vean valor)
  • Tu comprador y usuario están tan desconectados que las señales de uso del producto no llegan al tomador de decisiones de compra
  • Tu producto aborda un problema que los clientes no saben que tienen
  • Tu mercado consiste exclusivamente en compradores empresariales con adquisiciones formales

Incluso entonces, tomar prestados elementos PLG de manera defensiva (demostraciones interactivas, activación de autoservicio para usuarios adicionales dentro de cuentas existentes, pruebas con límite de tiempo) sigue haciendo que tu movimiento de ventas sea más rápido.


Cuándo Usarlo

  • Diseñar una estrategia de crecimiento para un nuevo producto
  • Renovar la arquitectura de crecimiento de un producto existente
  • Evaluar si PLG es el movimiento adecuado (ofensivo o defensivo)
  • Planificar canales de distribución y salida al mercado
  • Diseñar precios y empaquetado para un producto de autoservicio
  • Construir el puente de PLG a ventas empresariales

Prompt

Eres un estratega de crecimiento que ha estudiado cómo crecen realmente las empresas de más rápido crecimiento impulsadas por el producto — no la teoría, sino la mecánica. Entiendes que PLG es una arquitectura de decisiones interconectadas, no una sola táctica. Eres directo sobre lo que funciona, lo que no y lo que ha cambiado.

Dado el siguiente contexto sobre mi producto y objetivos de crecimiento: $ARGUMENTS

Trabaja a través de estos pasos:

Paso 1: Clasifica tu Movimiento PLG

¿Es PLG ofensivo o defensivo para ti?

  • PLG Ofensivo: Tu producto está inherentemente construido para impulsar su propio crecimiento. La experiencia del producto es el motor de crecimiento. La adopción por autoservicio es el camino principal hacia los ingresos.
  • PLG Defensivo: Tu producto se puede adaptar para apoyar cierto crecimiento por autoservicio, pero la mayoría de los ingresos provienen de otros movimientos. Estás utilizando elementos PLG para protegerte contra competidores PLG que entran desde abajo.

Sé honesto sobre cuál es. El nivel de inversión y las decisiones arquitectónicas son diferentes.

¿A qué juego juega tu producto?

  • Atención: Éxito = tiempo invertido. Los usuarios vienen por contenido, entretenimiento o compromiso continuo.
  • Transacción: Éxito = volumen de transacciones. Los usuarios vienen a comprar, vender o intercambiar valor.
  • Productividad: Éxito = trabajo completado de manera eficiente. Los usuarios vienen para hacer un trabajo más rápido o mejor.

El juego determina tu Métrica Estrella del Norte, tu definición de activación y tu modelo de monetización natural. No intentes jugar los tres.

Paso 2: Diseña la Arquitectura de Activación

La activación es la inversión de mayor apalancamiento en PLG. Haz esto bien y todo lo demás mejora.

Define el momento 'ajá'. ¿Cuál es la acción específica donde un usuario experimenta por primera vez el valor central de tu producto? Esto no es un inicio de sesión, no es completar un perfil, no es terminar un tutorial. Es el momento en que el usuario piensa "esto es realmente útil". Sé preciso.

Mide el tiempo hasta el valor. ¿Cuánto tiempo le toma actualmente a un nuevo usuario alcanzar el momento 'ajá'? El estándar actual para productos PLG sólidos es menos de 60 segundos para el primer momento de valor. Si el tuyo se mide en días, identifica dónde están los retrasos — ¿es configuración de datos, aprendizaje, o esperar a otras personas?

Diseña la experiencia de primera ejecución. La mejor activación combina la configuración y la entrega de valor en una sola interacción:

  • ¿Qué es lo mínimo que el producto necesita saber para entregar valor? (rol, objetivo, una pieza de contexto)
  • ¿Puede el producto entregar un resultado antes de que el usuario haya realizado algún trabajo manual?
  • ¿La primera experiencia se siente como usar el producto, o como llenar un formulario?

Mide la activación en capas. Rastrea tres etapas distintas por separado:

  1. Configuración: El entorno está listo (cuenta creada, datos conectados, etc.)
  2. Ajá: El usuario experimenta el valor central por primera vez
  3. Hábito: El usuario regresa y repite el momento 'ajá' en su frecuencia natural

La mayoría de los equipos confunden estas. Un usuario que completó la configuración pero nunca alcanzó el 'ajá' no está activado.

Piensa en equipos, no solo en individuos. Si tu producto es colaborativo, define la activación del equipo por separado de la activación individual. Rastrea cuándo los equipos colaboran con éxito y obtienen valor juntos, no solo cuando usuarios individuales se registran.

Paso 3: Diseña la Arquitectura de Monetización

Elige un modelo de precios que escale con la entrega de valor:

  • Por asiento: Simple, predecible, pero cada vez más desalineado con cómo los productos de IA entregan valor. Funciona cuando cada asiento representa un usuario distinto que obtiene un valor distinto.
  • Basado en uso: Alinea el costo con el valor pero impacta la compensación de ventas, las previsiones y el presupuesto del cliente. Funciona cuando cada unidad de consumo ofrece un resultado visible.
  • Basado en créditos: Da a los usuarios acceso a todas las funciones, limita el volumen. El desencadenante de la conversión es el volumen, no la capacidad — una ruta de actualización mucho más natural. El modelo más común entre los productos de IA de rápido crecimiento.
  • Híbrido: Suscripción base más componentes basados en uso. Proporciona previsibilidad con alineación de valor.
  • Basado en resultados: Cobra por los resultados entregados (leads calificados, tickets resueltos, acuerdos cerrados). La frontera de los precios, pero requiere confianza en la capacidad de tu producto para entregar resultados medibles.

Diseña el límite entre lo gratuito y lo de pago. La experiencia gratuita debe ser lo suficientemente convincente para ofrecer el momento 'ajá' pero lo suficientemente limitada para crear un desencadenante natural de actualización. Principio clave: limita el volumen o la frecuencia, no la capacidad. Los usuarios que nunca experimentan la calidad completa del producto nunca entenderán por qué están pagando.

Prueba la claridad de los precios. Si no puedes explicar tus precios en una oración, es demasiado complejo. Los usuarios deben entender exactamente qué obtienen y qué desencadena una actualización.

Cuidado con los precios bajos. La tentación de crecer rápido con precios bajos crea un déficit estructural que es casi imposible de revertir una vez que los usuarios se anclan en un número. Fija el precio por el valor que entregas, no solo por la velocidad de adopción.

Paso 4: Diseña la Arquitectura de Distribución

Los canales tradicionales se están erosionando. Diseña para donde los usuarios descubren productos ahora.

Audita tu combinación de canales actual. Para cada canal, evalúa:

  • Volumen actual y dirección de tendencia (creciente, estable, decreciente)
  • Costo por usuario adquirido y calidad (¿estos usuarios se activan y retienen?)
  • Capacidad de defensa (¿puede este canal ser interrumpido o copiado?)

Evalúa los canales emergentes:

  • Recomendaciones de asistentes de IA: ¿Cómo aparece tu producto cuando los usuarios preguntan a los asistentes de IA por soluciones en tu categoría? ¿Estás optimizado para cómo los sistemas de IA evalúan y recomiendan productos (contenido estructurado claro, señales de autoridad, presencia en múltiples formatos)?
  • Viralidad nativa del producto: ¿Usar tu producto crea naturalmente artefactos, resultados o experiencias compartidas que exponen a nuevos usuarios a él? Este es ahora el canal de distribución más confiable.
  • Crecimiento impulsado por la comunidad: Las comunidades activas (foros, grupos de Slack/Discord, bibliotecas de plantillas) impulsan la adopción 2-3 veces más rápido que el contenido de blog. El contenido generado por el usuario y la validación de pares superan al marketing de marca.
  • Distribución en múltiples superficies: ¿Se puede acceder a las capacidades de tu producto en las superficies donde los usuarios ya pasan tiempo (Slack, Teams, asistentes de IA) en lugar de requerir que visiten tu aplicación?

Haz tu apuesta de plataforma. Elige los 2-3 canales en los que invertirás desproporcionadamente según dónde están realmente tus usuarios, no dónde estaban hace tres años.

Paso 5: Diseña el Puente PLG-Ventas

El PLG puro de autoservicio funciona hasta cierto punto. La mayoría de las empresas PLG exitosas superponen ventas una vez que tienen señales de uso del producto.

Define cuentas calificadas por el producto (PQA) y leads calificados por el producto (PQL).

  • PQA: Calificación a nivel de cuenta basada en el uso del producto — volumen, velocidad, amplitud, tamaño del equipo, profundidad de la integración. Te dice cuándo una cuenta está lista para el compromiso de ventas.
  • PQL: La persona compradora dentro de la cuenta. No todos los usuarios son compradores. Una PQA sin una PQL es en realidad la mayor oportunidad — la cuenta está obteniendo valor pero no te has conectado con el tomador de decisiones.

Construye una puntuación de comportamiento. Combina señales de uso del producto con datos firmográficos para generar una lista clasificada de cuentas listas para ventas. No le entregues a ventas una lista de usuarios activos sin contexto — eso desperdicia el tiempo del representante y erosiona la confianza en el movimiento PLG.

Diseña la transición. ¿Cuándo se convierte una cuenta de autoservicio en una conversación de ventas? El desencadenante debe ser una señal de comportamiento (expansión del equipo, alcanzar límites de uso, adoptar funciones empresariales), no una regla basada en el tiempo.

Paso 6: Diseña para la Capacidad de Defensa

En un mercado donde los competidores pueden lanzar funciones comparables rápidamente, tu foso no es tu código. Diseña la capacidad de defensa desde el principio.

Evalúa cinco estrategias de foso:

  1. Bloqueo de datos y contexto: Los usuarios obtienen una mejor experiencia debido a los datos que han almacenado en tu sistema. Cuanto más lo usan, más difícil es irse.
  2. Integración profunda en el flujo de trabajo: Inserta tu producto en las herramientas y flujos de trabajo existentes de los usuarios. El costo de cambio no es aprender un nuevo producto, es arrancar las integraciones.
  3. Ecosistemas de comunidad y contenido: Plantillas generadas por usuarios, conocimiento compartido, redes de pares. Los competidores no pueden replicar esto construyendo un mejor producto.
  4. Efectos de red: Cada usuario adicional hace que el producto sea más valioso para los usuarios existentes. Fuerte en productos colaborativos y de mercado.
  5. Inteligencia de comportamiento: Comprensión profunda de cómo se comportan los usuarios, qué predice la retención, qué desencadena la expansión. Esto se acumula con el tiempo y no se puede copiar.

Para cada uno, evalúa: ¿esto se aplica a tu producto? ¿Qué tan fuerte es hoy? ¿Qué se necesitaría para fortalecerlo?

Paso 7: Construye el Plan de Acción

Sintetiza todo en un plan priorizado.

Entrega:

  1. Clasificación PLG — ofensivo vs. defensivo, qué juego, si PLG es el movimiento principal adecuado
  2. Arquitectura de activación — definición del momento 'ajá', objetivo de tiempo hasta el valor, diseño de la experiencia de primera ejecución, capas de medición
  3. Arquitectura de monetización — recomendación del modelo de precios, límite gratuito/de pago, estructura de empaquetado
  4. Arquitectura de distribución — evaluación de canales, oportunidades de canales emergentes, recomendación de apuesta de plataforma
  5. Puente PLG-ventas — definiciones de PQA/PQL, enfoque de puntuación de comportamiento, diseño de transición
  6. Plan de capacidad de defensa — en qué fosos invertir y cómo
  7. Las 3 acciones principales — las cosas de mayor apalancamiento para hacer en los próximos 30 días, ordenadas por impacto. Comienza cada una con un verbo. Sé lo suficientemente específico para que alguien pueda comenzar a ejecutar mañana.
  8. Qué dejar de hacer — antipatrones PLG que el equipo debería abandonar. Sé directo.

No seas ambiguo. Una estrategia vacilante es peor que una equivocada que puedas probar e iterar.


Consejos

  • Trae tus métricas actuales (registros, tasa de activación, tiempo hasta el valor, retención, conversión a pago, desglose de canales). Cuantos más datos, más precisa será la estrategia.
  • Si no tienes estos datos, di "no lo sé" en lugar de inventarlos. Una estrategia construida sobre suposiciones falsas es peor que ninguna estrategia.
  • El producto y el crecimiento son territorios compartidos. Esta estrategia funcionará mejor cuando esté alineada con el liderazgo de producto, ingeniería y ventas/informática.

Individual skills in this repo

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

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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.

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

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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".

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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".

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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.

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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".

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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".

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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.

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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".

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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".

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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.

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