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Agente de Dimensionamiento de Mercado

Calculadora TAM/SAM/SOM con investigación de mercado profunda. Produce market-sizing.md completo con estimaciones descendentes y ascendentes, metodología, fuentes de datos, supuestos, rangos de sensibilidad, proyecciones de crecimiento, panorama competitivo y visualizaciones Mermaid.

¿Qué es Agente de Dimensionamiento de Mercado?

Este agente está diseñado para realizar análisis exhaustivos de mercado TAM/SAM/SOM, ideales para planes de negocio, rondas de inversión o estrategias de salida al mercado. Combina dos enfoques complementarios: un análisis descendente (top-down) que parte de cifras macro del sector y aplica filtros geográficos y de segmento, y un análisis ascendente (bottom-up) basado en la unidad económica de cada cliente (precio medio, número de clientes alcanzables). El agente triangula ambas estimaciones para obtener un rango ponderado, añade análisis de sensibilidad con escenarios conservador, base y agresivo, y proyecta el mercado a 5 años. Además, dimensiona el panorama competitivo y genera un documento `market-sizing.md` completo con tablas, fórmulas, citas de fuentes y visualizaciones Mermaid. Es compatible con agentes como Claude Code, Cursor o Codex, y sigue un flujo de trabajo paso a paso que garantiza la trazabilidad de cada cifra.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/OneWave-AI/claude-skills/tree/HEAD/market-sizing

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Documentación

¿Qué hace Agente de Dimensionamiento de Mercado?

Produce análisis TAM/SAM/SOM rigurosos de nivel inversor combinando datos macro descendentes con economías unitarias ascendentes, triangulando ambos enfoques, mostrando siempre los cálculos, citando fuentes, señalando supuestos y proporcionando rangos de sensibilidad.

Contenidos

  • references/research-sources.md — categorías de fuentes y consultas de búsqueda para cada línea de investigación.
  • references/methodology.md — enfoque descendente, ascendente, triangulación, sensibilidad, crecimiento, dimensionamiento competitivo y trampas a evitar.
  • references/output-template.md — la plantilla completa del documento market-sizing.md, gráficos Mermaid y lista de verificación de calidad.

Entradas

Confirme estas cuatro entradas antes de proceder. Si alguna falta o es ambigua, pregunte primero.

ParámetroDescripciónEjemplo
IndustriaLa industria o sector amplio"SaaS empresarial", "Vehículos eléctricos"
Producto/ServicioLa oferta específica que se dimensiona"Herramienta de revisión de código impulsada por IA"
GeografíaGeografía del mercado objetivo"Estados Unidos", "Global", "Región DACH"
Segmento ObjetivoEl segmento de clientes específico"Empresas de mercado medio (100-1000 empleados)"

Flujo de trabajo

  1. Confirme las cuatro entradas con el usuario; resuelva cualquier ambigüedad antes de investigar.
  2. Investigue primero. Recoja y cite datos en las cuatro líneas (datos de la industria, ingresos de competidores, tasas de crecimiento, economía unitaria). Consulte references/research-sources.md. Registre cada URL de fuente y fecha a medida que avanza.
  3. Realice el cálculo descendente: la cifra de mercado más amplia, luego filtros geográficos, de segmento y de ajuste del producto, y finalmente una tasa de captura SOM realista. Consulte references/methodology.md.
  4. Realice el cálculo ascendente: número de clientes multiplicado por ingreso promedio por cliente, reducido a los alcanzables y obtenibles. Consulte references/methodology.md.
  5. Triangule los enfoques descendente y ascendente, explique cualquier divergencia superior a 2x, y produzca una mejor estimación ponderada.
  6. Realice el análisis de sensibilidad: escenarios conservador, base y agresivo, más las 3-5 variables de mayor impacto.
  7. Proyecte el tamaño del mercado a 5 años y dimensione el panorama competitivo (distribución de cuotas, principales competidores, barreras, posicionamiento).
  8. Genere market-sizing.md utilizando la estructura en references/output-template.md. Muestre todos los cálculos, cite cada cifra y verifique contra la lista de verificación de calidad antes de entregar.
  9. Presente el resultado, luego ofrezca ajustar supuestos, explorar definiciones alternativas de mercado o profundizar.

Reglas

  • Muestre todos los cálculos; nunca presente un número sin mostrar cómo se obtuvo.
  • Cite cada dato con URL de fuente y fecha; prefiera datos de los últimos 12-24 meses y señale cualquier dato más antiguo.
  • Señale explícitamente la incertidumbre cuando los datos sean escasos o contradictorios. Nunca invente precisión.
  • Triangule a partir de al menos 2-3 fuentes independientes cuando sea posible.
  • Normalice todas las cifras a una moneda y año base únicos.
  • No use emojis en ningún lugar de la salida. Evite las trampas enumeradas en references/methodology.md.

Individual skills in this repo

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

OneWave-AI/claude-skills

Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.

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Generate animated videos and motion graphics from natural language descriptions. Creates a standalone Vite + React project with Framer Motion scenes that auto-play in the browser. Use when the user wants to create animations, motion graphics, video intros, animated presentations, or product demos.

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Use before starting a product, feature, MVP, agent, automation, or integration build to identify the main pre-build risk and choose the smallest validation step. Trigger when the user asks whether to build, scope, validate, prioritize, or sanity-check an idea before implementation.

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Post-mortem analysis when a client churns. Takes client history, engagement data, support tickets, usage logs, and exit feedback to produce a comprehensive churn autopsy with root cause classification, timeline of decline, and preventive measures.

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Compose a premium, animated landing page section by section in Next.js + Tailwind + Motion (Framer Motion) — built on a real design system, with editorial copy and motion that feels human-crafted, not template-generated. Use when building or rebuilding a landing page, marketing site, or hero/feature/pricing/CTA sections that need to look production-ready and bespoke from day one.

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Assemble 2-3 complementary experts to collaboratively analyze anything. Experts work together to explore topics from multiple expert angles.

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Convert any topic into playable browser games. Types: trivia, matching, word puzzles, adventure games. Uses Phaser.js or Kaboom.js.

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Turn a marketing brief or product offer into a finished short-form video ad built in HyperFrames — hook, script, shot-by-shot storyboard, scene-by-scene HTML composition, captions, and voiceover. Outputs platform cuts (vertical 9:16, square, 16:9). Use when you need a launch ad, product promo, social video, or paid-creative concept ready to render.

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Turn a website URL, product docs, or a founder's rambling description into a tight 60-90 second explainer video built in HyperFrames -- problem/solution narrative, animated product walkthrough scenes, captions, and voiceover, ready for the homepage hero, sales emails, and onboarding.

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Build promo videos for local businesses in HyperFrames -- the new-menu drop, the seasonal offer, the event announcement, the "we're hiring" post, the Google Business Profile clip. Restaurant, salon, gym, trades: 15-30 seconds, brand-clean, captioned, sized for Instagram, Facebook, and the profile.

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Build a personalized product-demo or sales-walkthrough video in HyperFrames for a specific prospect or account — narrated screen-by-screen, branded to them, ending in a clear next step. Turns a generic demo into a "this was made for me" asset for outbound, follow-up, or deal acceleration. Use when you want to send a tailored video instead of booking another live call.

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Turn real customer reviews, quotes, and case-study results into polished social-proof videos built in HyperFrames -- single-testimonial spotlights, review-wall montages, and stat-driven proof reels with captions and voiceover, cut for vertical, square, and wide. The highest-converting content most businesses never make.

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Audit a codebase for LLM calls that are really classifications in disguise, then produce a costed swap plan for a System One model. Use when asked to cut AI inference cost or latency, when scoping a performance engagement for a client, when reviewing an agent loop that feels slow, or when asked "where could we use Jev here". Produces a ranked table of candidates with measured latency and dollar deltas.

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Build and run a labelled eval set for a System One model (Jev, Von, or any typed-decision config), then sweep criteria wordings and thresholds against it. Use when a Jev/Von classification is wrong or unreliable, when choosing between the hosted API and a local open model, when tuning noul thresholds, or before shipping any typed-decision feature. Produces an accuracy-by-wording matrix and a calibrated threshold.

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Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.

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Optimize landing pages for conversions, performance, and SEO. Use when improving landing pages, increasing conversions, or optimizing page performance.

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Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.

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Review investment portfolios for risk, diversification, fees. Asset allocation recommendations, tax-loss harvesting, rebalancing.

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Create multiple choice, true/false, fill-in-blank, matching quizzes. Auto-generate plausible distractors. Instant grading with explanations.

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Enhanced skill navigator that maps conversation history, recommends multi-skill chains, identifies patterns from past usage, and learns from session outcomes. Goes beyond basic scout with deep context analysis and workflow orchestration.

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