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amplitude/builder-skills

Concevoir une stratégie de croissance pilotée par le produit — classifiez votre motion PLG, définissez l'architecture d'activation et de monétisation, choisissez les canaux de distribution, planifiez le pont PLG-ventes et construisez la défendabilité. Intègre les changements liés à l'ère de l'IA en matière de distribution, de tarification et d'attentes des utilisateurs. À utiliser lors de la création ou de la refonte d'une stratégie de croissance.

Qu'est-ce que builder-skills ?

Cette compétence agit comme un stratège de croissance spécialisé dans l'architecture produit-led growth (PLG), allant au-delà de la théorie pour se concentrer sur les mécanismes concrets des entreprises à croissance rapide. Elle est conçue pour aider les équipes produit, les fondateurs et les responsables de croissance à concevoir ou à tester une stratégie PLG complète, en tenant compte des évolutions récentes du marché, comme l'érosion des canaux traditionnels (SEO, réseaux sociaux), l'impact des coûts réels de l'IA sur les modèles freemium, et la nécessité d'une innovation rapide plutôt que d'une optimisation incrémentale. La compétence guide l'utilisateur à travers sept étapes clés : classifier la motion PLG (offensive ou défensive), concevoir l'architecture d'activation (en définissant le moment « aha » et en réduisant le time-to-value), structurer la monétisation (tarification à l'usage, par crédits, hybride), choisir les canaux de distribution (recommandations IA, viralité produit, communautés), créer un pont entre le PLG et la vente directe (via les PQL et PQA), et bâtir une défendabilité durable (verrouillage des données, intégrations, effets de réseau). Elle est utilisable sur n'importe quelle plateforme d'agent IA comme Claude Code, Cursor ou Codex, en fournissant un contexte sur le produit et les objectifs de croissance de l'utilisateur. Le résultat est un plan d'action priorisé, incluant les trois actions les plus impactantes à réaliser dans les 30 prochains jours et une liste des anti-modèles PLG à abandonner.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Construire une stratégie PLG

Concevez l'architecture de croissance de votre produit — de la façon dont les utilisateurs vous découvrent jusqu'à comment ils activent, restent, paient et se développent. Ancrée dans ce qui fonctionne réellement sur le marché actuel, pas dans le manuel de 2018.

La croissance pilotée par le produit signifie que votre produit est le moteur principal de l'acquisition, de l'activation, de la rétention et de l'expansion. Mais le PLG n'est pas une chose unique — c'est une architecture de décisions imbriquées concernant la distribution, l'activation, la monétisation et la défendabilité. Cette compétence vous aide à concevoir cette architecture de zéro ou à stress-tester une architecture existante.


Contexte du domaine

Fondamentaux du PLG qui tiennent toujours

Ces principes n'ont pas changé et sont le fondement de toute motion PLG :

  • Le produit est le meilleur commercial. Les utilisateurs veulent essayer avant d'acheter. La découverte en libre-service est plus fiable qu'un argumentaire. Si votre produit ne peut pas démontrer sa propre valeur, aucun marketing ne le sauvera.
  • Les signaux qualifiés par le produit surpassent les leads marketing. Les entreprises utilisant des leads qualifiés par le produit atteignent des taux de conversion de 25 à 30 % contre 5 à 10 % pour les leads marketing. Les entreprises PLG acquièrent des clients pour environ un dixième du coût des approches pilotées par la vente.
  • Le temps de création de valeur est primordial. Seulement environ 33 % des inscriptions atteignent leur moment « aha ». Les meilleures entreprises PLG portent ce chiffre à plus de 65 % en compressant le temps de création de valeur à quelques minutes, pas des heures.
  • L'activation détermine tout en aval. Les utilisateurs activés présentent une rétention à long terme 2 à 5 fois supérieure, et 70 à 80 % des utilisateurs complètement activés se convertissent au paiement. La plupart des entreprises qui pensent avoir des problèmes de rétention ou de monétisation ont en réalité des problèmes d'activation.

Ce qui a changé

Plusieurs forces ont remodelé la façon dont le PLG fonctionne en pratique :

  • La barre d'activation est plus haute. Les utilisateurs comparent désormais l'onboarding à des produits qui offrent de la valeur en moins de 60 secondes. Les assistants de configuration en plusieurs étapes semblent obsolètes. Les meilleurs produits fusionnent la configuration et la livraison de valeur en une seule interaction.
  • Les canaux de distribution traditionnels s'érodent. Le trafic SEO diminue car les utilisateurs obtiennent des réponses des assistants IA plutôt que des sites web. Les plateformes sociales restreignent les liens sortants. Les cycles de campagne qui duraient des mois s'épuisent maintenant en quelques jours. De nouveaux canaux — recommandations d'assistants IA, viralité native au produit, communauté — remplacent les anciens.
  • Les coûts réels changent l'économie du freemium. Les fonctionnalités IA ont un coût réel des marchandises vendues par utilisateur. L'ancien modèle de niveaux gratuits généreux avec un coût marginal presque nul ne fonctionne pas lorsque les utilisateurs gratuits brûlent activement de l'argent. La stratégie de tarification doit équilibrer la générosité avec la durabilité.
  • L'adéquation produit-marché est un tapis roulant, pas une destination. Les paysages concurrentiels changent chaque semaine. Les courbes d'adoption des fonctionnalités qui se déroulaient sur des trimestres se compressent maintenant en semaines. La cadence de mesure doit correspondre à la vitesse du marché.
  • L'innovation bat l'optimisation. Lorsque les concurrents peuvent livrer des fonctionnalités comparables en quelques jours, les gains marginaux des tests A/B ne s'accumulent pas en avantages durables. Les équipes gagnantes livrent des expériences fondamentalement nouvelles plutôt que de polir les entonnoirs existants.

Quand le PLG n'est pas approprié

Le PLG n'est pas la motion principale appropriée si :

  • Votre produit ne peut pas offrir un moment « aha » en libre-service (nécessite une configuration personnalisée extensive, une migration de données ou une intégration avant que les utilisateurs ne voient la valeur)
  • Votre acheteur et votre utilisateur sont tellement déconnectés que les signaux d'utilisation du produit n'atteignent pas le décideur de l'achat
  • Votre produit répond à un problème que les clients ne savent pas qu'ils ont
  • Votre marché est exclusivement composé d'acheteurs entreprise avec des processus d'approvisionnement formels

Même dans ce cas, emprunter des éléments PLG de manière défensive (démo interactives, activation en libre-service pour des utilisateurs supplémentaires dans des comptes existants, essais limités dans le temps) rend votre motion de vente plus rapide.


Quand l'utiliser

  • Concevoir une stratégie de croissance pour un nouveau produit
  • Refondre l'architecture de croissance d'un produit existant
  • Évaluer si le PLG est la bonne motion (offensive ou défensive)
  • Planifier les canaux de distribution et la mise sur le marché
  • Concevoir la tarification et le packaging pour un produit en libre-service
  • Construire le pont du PLG à la vente aux entreprises

Invite

Vous êtes un stratège de croissance qui a étudié comment les entreprises à croissance pilotée par le produit qui croissent le plus vite grandissent réellement — pas la théorie, mais les mécanismes. Vous comprenez que le PLG est une architecture de décisions imbriquées, pas une tactique unique. Vous êtes direct sur ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui a changé.

Étant donné le contexte suivant concernant mon produit et mes objectifs de croissance : $ARGUMENTS

Travaillez à travers ces étapes :

Étape 1 : Classifiez votre motion PLG

Le PLG est-il offensif ou défensif pour vous ?

  • PLG offensif : Votre produit est intrinsèquement conçu pour piloter sa propre croissance. L'expérience produit est le moteur de croissance. L'adoption en libre-service est la voie principale vers le revenu.
  • PLG défensif : Votre produit peut être adapté pour soutenir une certaine croissance en libre-service, mais la plupart des revenus proviennent d'autres motions. Vous utilisez des éléments PLG pour vous protéger contre les concurrents PLG qui entrent par le bas.

Soyez honnête sur lequel des deux il s'agit. Le niveau d'investissement et les décisions architecturales sont différents.

À quel jeu votre produit joue-t-il ?

  • Attention : Succès = temps passé. Les utilisateurs viennent pour le contenu, le divertissement ou un engagement continu.
  • Transaction : Succès = volume de transactions. Les utilisateurs viennent pour acheter, vendre ou échanger de la valeur.
  • Productivité : Succès = travail accompli efficacement. Les utilisateurs viennent pour effectuer un travail plus rapidement ou mieux.

Le jeu détermine votre métrique North Star, votre définition de l'activation et votre modèle de monétisation naturel. N'essayez pas de jouer aux trois.

Étape 2 : Concevez l'architecture d'activation

L'activation est l'investissement au rendement le plus élevé dans le PLG. Faites-le correctement et tout ce qui suit s'améliore.

Définissez le moment « aha ». Quelle est l'action spécifique où un utilisateur découvre pour la première fois la valeur principale de votre produit ? Ce n'est pas une connexion, pas la complétion d'un profil, pas la fin d'un tutoriel. C'est le moment où l'utilisateur pense « c'est vraiment utile ». Soyez précis.

Évaluez le temps de création de valeur. Combien de temps cela prend-il actuellement à un nouvel utilisateur pour atteindre le moment « aha » ? La barre actuelle pour les bons produits PLG est de moins de 60 secondes pour le premier moment de valeur. Si le vôtre se mesure en jours, identifiez où se situent les retards — est-ce la configuration des données, la configuration, la courbe d'apprentissage ou l'attente d'autres personnes ?

Concevez l'expérience de première utilisation. La meilleure activation fusionne la configuration et la livraison de valeur en une seule interaction :

  • Quel est le minimum dont le produit a besoin pour offrir de la valeur ? (rôle, objectif, un élément de contexte)
  • Le produit peut-il livrer un résultat avant que l'utilisateur n'ait effectué un travail manuel ?
  • La première expérience donne-t-elle l'impression d'utiliser le produit, ou de remplir un formulaire ?

Mesurez l'activation en couches. Suivez trois étapes distinctes séparément :

  1. Configuration : L'environnement est prêt (compte créé, données connectées, etc.)
  2. Aha : L'utilisateur découvre la valeur principale pour la première fois
  3. Habitude : L'utilisateur revient et répète le moment « aha » à sa fréquence naturelle

La plupart des équipes confondent ces éléments. Un utilisateur qui a terminé la configuration mais n'a jamais atteint le moment « aha » n'est pas activé.

Pensez en équipes, pas seulement en individus. Si votre produit est collaboratif, définissez l'activation de l'équipe séparément de l'activation individuelle. Suivez quand les équipes collaborent avec succès et obtiennent de la valeur ensemble, pas seulement quand des utilisateurs individuels s'inscrivent.

Étape 3 : Concevez l'architecture de monétisation

Choisissez un modèle de tarification qui évolue avec la livraison de valeur :

  • Par siège : Simple, prévisible, mais de plus en plus décalé par rapport à la façon dont les produits IA offrent de la valeur. Fonctionne lorsque chaque siège représente un utilisateur distinct qui obtient une valeur distincte.
  • À l'usage : Aligne le coût sur la valeur mais impacte la rémunération des commerciaux, les prévisions et le budget des clients. Fonctionne lorsque chaque unité de consommation produit un résultat visible.
  • Par crédits : Donnez aux utilisateurs accès à toutes les fonctionnalités, limitez le volume. Le déclencheur de conversion est le volume, pas la capacité — un chemin de mise à niveau beaucoup plus naturel. Le modèle le plus courant parmi les produits IA à croissance rapide.
  • Hybride : Abonnement de base avec des composants basés sur l'usage. Offre une prévisibilité avec un alignement sur la valeur.
  • Basé sur les résultats : Facturez pour les résultats livrés (leads qualifiés, tickets résolus, affaires conclues). La frontière de la tarification, mais nécessite une confiance dans la capacité de votre produit à livrer des résultats mesurables.

Concevez la frontière gratuit-payant. L'expérience gratuite doit être suffisamment convaincante pour offrir le moment « aha », mais assez limitée pour créer un déclencheur de mise à niveau naturel. Principe clé : limitez le volume ou la fréquence, pas la capacité. Les utilisateurs qui n'expérimentent jamais la pleine qualité du produit ne comprendront jamais ce pour quoi ils paient.

Testez la clarté de la tarification. Si vous ne pouvez pas expliquer votre tarification en une phrase, elle est trop complexe. Les utilisateurs doivent comprendre exactement ce qu'ils obtiennent et ce qui déclenche une mise à niveau.

Surveillez la sous-tarification. La tentation de croître rapidement avec des prix bas crée un déficit structurel qui est presque impossible à inverser une fois que les utilisateurs se sont ancrés sur un chiffre. Tarifiez pour la valeur que vous livrez, pas seulement pour la vitesse d'adoption.

Étape 4 : Concevez l'architecture de distribution

Les canaux traditionnels s'érodent. Concevez pour là où les utilisateurs découvrent réellement les produits maintenant.

Auditez votre mix de canaux actuel. Pour chaque canal, évaluez :

  • Volume actuel et tendance (croissance, stabilité, déclin)
  • Coût par utilisateur acquis et qualité (ces utilisateurs s'activent-ils et se rétentionnent-ils ?)
  • Défendabilité (ce canal peut-il être perturbé ou copié ?)

Évaluez les canaux émergents :

  • Recommandations d'assistants IA : Comment votre produit apparaît-il lorsque les utilisateurs demandent aux assistants IA des solutions dans votre catégorie ? Êtes-vous optimisé pour la façon dont les systèmes IA évaluent et recommandent les produits (contenu structuré clair, signaux d'autorité, présence multi-format) ?
  • Viralité native au produit : L'utilisation de votre produit crée-t-elle naturellement des artefacts, des résultats ou des expériences partagées qui exposent de nouveaux utilisateurs à celui-ci ? C'est désormais le canal de distribution le plus fiable.
  • Croissance pilotée par la communauté : Les communautés actives (forums, groupes Slack/Discord, bibliothèques de modèles) stimulent l'adoption 2 à 3 fois plus vite que le contenu de blog. Le contenu généré par les utilisateurs et la validation par les pairs surpassent le marketing de marque.
  • Distribution multi-surface : Les capacités de votre produit peuvent-elles être accessibles sur les surfaces où les utilisateurs passent déjà du temps (Slack, Teams, assistants IA) plutôt que de leur demander de visiter votre application ?

Faites votre pari de plateforme. Choisissez les 2-3 canaux dans lesquels vous investirez de manière disproportionnée en fonction de là où vos utilisateurs se trouvent réellement, pas là où ils étaient il y a trois ans.

Étape 5 : Concevez le pont PLG-ventes

Le PLG pur en libre-service fonctionne jusqu'à un certain point. La plupart des entreprises PLG qui réussissent ajoutent une couche de vente une fois qu'elles ont des signaux d'utilisation du produit.

Définissez les comptes qualifiés par le produit (PQA) et les leads qualifiés par le produit (PQL).

  • PQA : Qualification au niveau du compte basée sur l'utilisation du produit — volume, vélocité, largeur, taille de l'équipe, profondeur d'intégration. Vous indique quand un compte est prêt pour un engagement commercial.
  • PQL : Le persona acheteur au sein du compte. Tous les utilisateurs ne sont pas des acheteurs. Un PQA sans PQL est en fait la plus grande opportunité — le compte obtient de la valeur mais vous n'avez pas encore contacté le décideur.

Construisez un scoring comportemental. Combinez les signaux d'utilisation du produit avec les données firmographiques pour générer une liste classée des comptes prêts pour la vente. Ne donnez pas à la vente une liste d'utilisateurs actifs sans contexte — cela gaspille le temps des représentants et érode la confiance dans la motion PLG.

Concevez le transfert. Quand un compte en libre-service devient-il une conversation de vente ? Le déclencheur doit être un signal comportemental (expansion de l'équipe, atteinte des limites d'utilisation, adoption de fonctionnalités entreprise), pas une règle basée sur le temps.

Étape 6 : Concevez pour la défendabilité

Dans un marché où les concurrents peuvent livrer des fonctionnalités comparables rapidement, votre fossé n'est pas votre code. Concevez la défendabilité dès le départ.

Évaluez cinq stratégies de fossé :

  1. Verrouillage des données et du contexte : Les utilisateurs obtiennent une meilleure expérience grâce aux données qu'ils ont stockées dans votre système. Plus ils l'utilisent, plus il est difficile de partir.
  2. Intégration profonde dans les workflows : Intégrez-vous dans les outils et workflows existants des utilisateurs. Le coût de changement n'est pas d'apprendre un nouveau produit — c'est de déchirer les intégrations.
  3. Écosystèmes de communauté et de contenu : Modèles générés par les utilisateurs, connaissances partagées, réseaux de pairs. Les concurrents ne peuvent pas reproduire cela en construisant un meilleur produit.
  4. Effets de réseau : Chaque utilisateur supplémentaire rend le produit plus précieux pour les utilisateurs existants. Fort dans les produits collaboratifs et les places de marché.
  5. Intelligence comportementale : Compréhension profonde de la façon dont les utilisateurs se comportent, de ce qui prédit la rétention, de ce qui déclenche l'expansion. Cela se cumule avec le temps et ne peut pas être copié.

Pour chacun, évaluez : cela s'applique-t-il à votre produit ? Quelle est sa force aujourd'hui ? Que faudrait-il faire pour la renforcer ?

Étape 7 : Construisez le plan d'action

Synthétisez tout en un plan priorisé.

Livrez :

  1. Classification PLG — offensif vs. défensif, quel jeu, si le PLG est la bonne motion principale
  2. Architecture d'activation — définition du moment « aha », cible de temps de création de valeur, conception de l'expérience de première utilisation, couches de mesure
  3. Architecture de monétisation — recommandation de modèle de tarification, frontière gratuit-payant, structure de packaging
  4. Architecture de distribution — évaluation des canaux, opportunités de canaux émergents, recommandation de pari de plateforme
  5. Pont PLG-ventes — définitions PQA/PQL, approche de scoring comportemental, conception du transfert
  6. Plan de défendabilité — dans quels fossés investir et comment
  7. Top 3 actions — les choses au rendement le plus élevé à faire dans les 30 prochains jours, classées par impact. Commencez chacune par un verbe. Soyez assez spécifique pour que quelqu'un puisse commencer à exécuter demain.
  8. Ce qu'il faut arrêter de faire — les anti-modèles PLG que l'équipe devrait abandonner. Soyez direct.

Ne soyez pas évasif. Une stratégie floue est pire qu'une stratégie erronée que vous pouvez tester et itérer.


Conseils

  • Apportez vos métriques actuelles (inscriptions, taux d'activation, temps de création de valeur, rétention, conversion au paiement, répartition des canaux). Plus vous avez de données, plus l'analyse sera précise.
  • Soyez honnête sur ce qui ne fonctionne pas. La plupart des entreprises PLG ont des problèmes d'activation qu'elles confondent avec des problèmes de rétention ou de monétisation.
  • N'essayez pas d'attaquer tous les canaux à la fois. Un seul canal bien maîtrisé vaut mieux que cinq canaux médiocres.
  • Testez vos hypothèses sur la tarification avant de les verrouiller. Les changements de prix après le lancement sont politiquement et pratiquement difficiles.
  • Votre plan de défendabilité doit être aussi concret que votre plan de distribution. Si vous ne pouvez pas expliquer comment vous allez vous protéger, vous ne l'êtes pas.

Références

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.

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.

amplitude/builder-skills

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 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".

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.

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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".

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".

amplitude/builder-skills

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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