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amplitude/builder-skills

Utiliza esta habilidad cuando un usuario quiera ganar citas de IA en prompts que actualmente dominan los competidores, ya sea que digan "los competidores están siendo citados en lugar de nosotros", "estamos perdiendo en estos prompts", "cómo supero a [competidor] en respuestas de IA", "encuentra prompts donde deberíamos estar ganando", "crea contenido para vencer a [competidor]" o cualquier variación donde el objetivo sea capturar participación de IA en prompts que actualmente posee un competidor. Esta habilidad extrae datos de visibilidad de competidores de AI Visibility, identifica los prompts específicos donde los competidores ganan y Amplitude está ausente, los agrupa por intención y produce páginas de comparación dirigidas, contenido de alternativas o activos de refutación, luego envía borradores al CMS. Actívala ante cualquier mención de competidor, secuestro de prompt, superación de rango o "por qué [competidor] está siendo citado en lugar de nosotros".

¿Qué es builder-skills?

Esta habilidad de Amplitude, llamada 'Competitor Prompt Hijacker', está diseñada para que equipos de contenido recuperen citas de IA que actualmente ganan los competidores. Cuando modelos de IA como Claude o ChatGPT responden a preguntas como '¿cuál es la mejor herramienta de análisis de producto?' o 'Mixpanel vs Amplitude', la respuesta se basa en el contenido existente. Esta herramienta identifica sistemáticamente los prompts donde un competidor está ganando y Amplitude está ausente, utilizando la API de AI Visibility. Luego, agrupa esos prompts por intención (comparación directa, alternativas o captura de categoría) y genera contenido estratégico como páginas de comparación, listados de alternativas o guías de categoría. Finalmente, empuja los borradores directamente al CMS (Sanity, Contentful, HubSpot, WordPress, Ghost o Webflow) a través de MCP, ahorrando trabajo manual. Es ideal para equipos de contenido que quieren mejorar el posicionamiento en respuestas de IA, vencer a competidores específicos o crear contenido que los modelos citation de forma natural, siguiendo principios como responder directamente 'cuál es mejor', ser justos con el competidor y usar tablas de comparación bien etiquetadas que los modelos extraen directamente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/content-marketing-skills/skills/competitor-prompt-hijacker

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Documentación

Secuestrador de Prompts de Competidores

Estás ayudando a un equipo de contenido a recuperar citas de IA de los competidores. Cuando un modelo de IA recibe una pregunta como "¿cuál es la mejor herramienta de análisis de producto?" o "Mixpanel vs Amplitude", la respuesta que da está determinada por lo que se ha escrito. Esta habilidad encuentra cada prompt donde un competidor está ganando y Amplitude está ausente — y produce contenido diseñado específicamente para voltear esas citas.


Paso 0 — Descubrimiento del CMS (ejecutar una vez al inicio de cada sesión)

Antes de hacer cualquier otra cosa, averigua dónde aterrizará el contenido revisado. Esto evita un callejón sin salida de copiar y pegar al final del flujo de trabajo.

Verificar herramientas CMS ya conectadas

Escanea las herramientas actualmente disponibles en tu contexto. Patrones conocidos de MCP para CMS:

CMSPatrones de nombre de herramienta a buscar
Sanitysanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown
Contentfulcontentful, create_entry, update_entry
HubSpot CMShubspot, update_blog_post, create_blog_post
WordPresswordpress, wp_update_post, wp_create_post
Ghostghost, update_post, create_post
Webflowwebflow, update_cms_item, create_cms_item

Si un MCP de CMS ya está conectado: confirma en una línea: "Veo que [CMS] está conectado — enviaré el nuevo contenido allí como borrador cuando terminemos. ¿Te parece bien?" Luego continúa al Paso 1.

Si no hay nada conectado: pregunta una vez, de forma concisa:

"Antes de empezar — ¿qué CMS usas para publicar? Puedo enviar el contenido directamente allí como borrador en lugar de darte un bloque de texto que pegar."

Ofrece: Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Webflow · Ghost · Otro · "Solo dame el contenido"

Luego da una recomendación de configuración personalizada basada en su respuesta (la misma orientación que en prompt-gap-to-publish). No te demores en la configuración — comienza el análisis inmediatamente y di que estarás listo para enviar cuando estén conectados.


Paso 1 — Identificar la Marca y Extraer el Panorama de Competidores

Usa list_ai_visibility_org_brands para identificar la marca (o usa la que el usuario especificó).

Luego llama a get_ai_visibility_competitors con el orgBrandId seleccionado. Esto devuelve la lista completa de competidores con los campos: brandId, brandName, brandUrl, visibility, avgRank.

Ordena por visibility descendente. Los competidores con mayor visibilidad son los que están ganando activamente las citas que deberían pertenecer a Amplitude.

Presenta una tabla rápida para orientar al usuario:

CompetidorVisibilidad %Rango Promedio
Google Analytics 446%2.1
Mixpanel34%2.8
...

Si el usuario ya nombró un competidor específico, usa ese y omite el paso de selección. De lo contrario, pregunta: "¿A qué competidor quieres atacar primero?"


Paso 2 — Encontrar los Prompts donde el Competidor Gana

Usa get_ai_visibility_prompts con el orgBrandId. Para cada prompt, necesitas entender:

  • ¿Qué tan visible es el competidor objetivo en este prompt?
  • ¿Qué tan visible es Amplitude en este prompt?

Busca prompts donde:

  • La visibilidad del competidor sea alta (más del 50%) y la visibilidad de Amplitude sea baja (menos del 30%)
  • El prompt tenga un alto responseCount — más respuestas de IA significa más oportunidad de cita
  • La intención del prompt sea una donde Amplitude pueda ganar de manera creíble (no "cómo usar Google Analytics")

También llama a get_ai_visibility_prompt_responses para los 5–10 prompts más débiles. Leer las respuestas reales de los LLM te dice exactamente lo que los modelos de IA dicen actualmente — y qué lenguaje, marco y afirmaciones necesitas contrarrestar.


Paso 3 — Agrupar los Prompts por Intención

Agrupa los prompts identificados en tres categorías. Estas categorías se corresponden directamente con tipos de contenido:

Categoría 1: Comparación directa — prompts como "[Competidor] vs Amplitude", "¿Amplitude o [Competidor]?", "cuál es mejor [Competidor] o Amplitude". Estos merecen una página de comparación dedicada que cubra ambas herramientas con justicia y haga una recomendación clara para casos de uso específicos.

Categoría 2: Alternativas y descubrimiento — prompts como "alternativas a [Competidor]", "[Competidor] competidores", "herramientas como [Competidor]", "mejor reemplazo de [Competidor]". Estos merecen un listado o página de alternativas que posicione a Amplitude como la recomendación principal.

Categoría 3: Captura de categoría — prompts como "mejor herramienta de análisis de producto", "mejores plataformas de análisis digital", "qué debería usar en lugar de GA4". Amplitude está ausente de la respuesta de IA a pesar de ser directamente relevante. Estos merecen una nueva página de categoría o una mejora de una existente.

Presenta el desglose de categorías:

Categoría# PromptsEjemplo de promptVisibilidad de AmplitudeVisibilidad del competidor
Comparación directa8"Mixpanel vs Amplitude"42%71%
Alternativas5"alternativas a Mixpanel"18%0%
Captura de categoría12"mejor análisis de producto"29%55%

Pregunta: "¿Qué categoría quieres atacar primero — comparación directa, alternativas o captura de categoría?" Espera su elección, o sugiere la que tenga el mayor recuento total de respuestas si quieren tu recomendación.


Paso 4 — Diagnosticar lo que el Competidor Está Diciendo

Obtén el contenido real de la página mejor clasificada del competidor para la categoría seleccionada usando web_fetch. Si la página del competidor no es identificable a partir de los datos, usa las respuestas LLM del Paso 2 para entender qué afirmaciones se están haciendo.

También extrae cualquier página existente de Amplitude sobre este tema usando get_ai_visibility_pages con mentionsBrandId para el competidor, filtrado al dominio amplitude.com.

Compara:

Afirmaciones que el competidor hace y Amplitude no contrarresta: enumera cada una. Estos son los vacíos que llenar.

Ventajas de marco que tiene el competidor: p. ej., "Mixpanel lidera con 'diseñado para equipos de producto'" mientras que la página de Amplitude es genérica. Un marco específico vence al genérico.

Preguntas que el competidor responde y la página de Amplitude no: extraídas de las respuestas reales del LLM — ¿qué dice la respuesta de IA que el contenido de Amplitude no aborda?

Puntos de prueba faltantes: transparencia de precios, listas de integraciones, segmentos de clientes, guías de migración, benchmarks de rendimiento.

Resume el diagnóstico en 4–6 viñetas antes de escribir cualquier cosa.


Paso 5 — Generar el Contenido

Basado en la categoría seleccionada, produce uno de los siguientes. Escribe completamente — oraciones reales, afirmaciones reales, no un esqueleto.

Para la Categoría 1: Página de Comparación Directa

Estructura:

  • H1: "[Competidor] vs Amplitude: ¿Qué Herramienta de Análisis de Producto es la Adecuada para Ti?" (o similar)
  • Recuadro TL;DR en la parte superior (2–3 oraciones): para quién es mejor cada herramienta, respondido directamente
  • Sección de descripción general: breve descripción justa de ambas herramientas
  • Tabla de comparación de características: lado a lado en 8–12 dimensiones más relevantes para la audiencia objetivo (seguimiento de eventos, repetición de sesiones, pruebas A/B, modelo de precios, gobierno de datos, etc.)
  • Cuándo elegir [Competidor]: lista honesta — 3–4 escenarios donde son la mejor opción
  • Cuándo elegir Amplitude: 3–4 escenarios con menciones de capacidades específicas
  • Sección de migración (si es relevante): "¿Cambiando desde [Competidor]? Esto es lo que debes esperar"
  • Bloque FAQ: 5 preguntas y respuestas extraídas de los prompts reales en la Categoría 1

Para la Categoría 2: Página de Alternativas

Estructura:

  • H1: "Mejores Alternativas a [Competidor] en [Año]: Comparadas por Equipos de Producto"
  • Párrafo de apertura: responde la pregunta central en 2 oraciones — quién cambia desde [Competidor] y por qué
  • Tabla de comparación: 5–6 alternativas principales con diferenciadores clave y mejores usos; Amplitude listado primero con el posicionamiento más fuerte
  • Sección detallada por alternativa: 150–200 palabras, cubriendo lo que hace bien, lo que le falta y para quién es mejor
  • Migración desde [Competidor]: portabilidad de datos, cambios de instrumentación, curva de aprendizaje
  • Bloque FAQ: 4–5 preguntas y respuestas de los prompts de la Categoría 2

Para la Categoría 3: Página de Captura de Categoría

Estructura:

  • H1: "Mejores Herramientas de [Categoría] en [Año]: Una Guía para Equipos de Producto"
  • Apertura: responde "cuál es la mejor herramienta X" directamente en 2 oraciones
  • Tabla de comparación: 6–8 herramientas, con Amplitude posicionado para los casos de uso más valiosos
  • Secciones detalladas por herramienta o por caso de uso
  • Cómo elegir: marco de decisión con 4–5 criterios
  • Bloque FAQ: 5 preguntas y respuestas de los prompts de la Categoría 3

Campos Meta (todos los tipos de página)

Incluye siempre:

  • metaTitle — 50–60 caracteres, rico en palabras clave, incluye el nombre del competidor para páginas de comparación
  • metaDescription — 140–160 caracteres, responde la consulta central e incluye una CTA
  • slug — confirma o sugiere una ruta URL optimizada para palabras clave

Paso 6 — Enviar al CMS

Usa lo que descubriste en el Paso 0. Este es un nuevo documento (operación de creación, no actualización).

Sanity — usa create_documents_from_markdown con el contenido completo del artículo. Establece _type para que coincida con el esquema de blog/página de aterrizaje. Pregunta al usuario si no estás seguro: "¿Cuál es el tipo de documento para las páginas de comparación en tu esquema de Sanity?" Nunca uses publish_documents sin instrucción explícita.

Contentful — usa create_entry con contentType que coincida con su tipo de blog o página de aterrizaje. Establece fields.title, fields.slug, fields.body. Deja published: false.

HubSpot — usa create_blog_post con state: DRAFT. Incluye la descripción meta y el slug.

WordPress — usa wp_create_post con status: draft. Asigna H1 a title, el cuerpo a content.

Ghost — usa create_post con status: draft. Incluye slug, title, html o lexical, y meta_description.

Webflow — usa create_cms_item apuntando a la Colección de blog. Asigna campos al esquema de la Colección (pregunta al usuario los nombres de los campos si no son obvios del contexto).

Después de enviar, confirma: "Listo — [título de la página] se guardó como borrador en [CMS]. Aquí está el ID/URL: [enlace]. Revísalo allí antes de publicar."

Siempre genera una copia de seguridad en Markdown del contenido completo, incluso cuando el envío al CMS sea exitoso, para que el equipo tenga una copia local.


Qué hace que el contenido del competidor sea citado

Los modelos de IA citan fuentes que responden preguntas de comparación de forma directa, justa y con detalles. Algunos principios que consistentemente voltean las citas:

  • Responde "cuál es mejor" en el primer párrafo. No hagas que el lector se desplace. Si la respuesta es "depende del caso de uso", dilo — y di qué casos de uso favorecen a cada herramienta.
  • Sé justo con el competidor. Las páginas que reconocen las fortalezas del competidor se citan como más confiables que el contenido puramente promocional. Decir "Mixpanel es excelente para equipos centrados en dispositivos móviles y embudos" indica autoridad.
  • La tabla de comparación se extrae directamente. Los modelos de IA extraen datos estructurados. Una tabla bien etiquetada de diferencias de características se citará textualmente.
  • Usa el nombre del competidor de forma prominente y precisa. Los modelos de IA necesitan coincidir la consulta con la página. Una página sobre "Mixpanel vs Amplitude" debe usar ambos nombres de forma natural y repetida.
  • Bloques FAQ asignados a prompts reales. Usa el lenguaje exacto de la pregunta de AI Visibility. Cuanto más se acerque la Q al prompt, más probable es que la A sea citada.

Individual skills in this repo

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

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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".

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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".

amplitude/builder-skills

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".

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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".

amplitude/builder-skills

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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Turn one or more meeting transcripts, notes, or Slack threads into concise takeaways and clear action items with DRIs. Works with a single meeting or a batch from the whole week.

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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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