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investor-outreach

Rédigez des e-mails froids, des présentations chaleureuses, des relances, des mises à jour et des communications investisseurs pour la levée de fonds. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur souhaite contacter des business angels, VC, investisseurs stratégiques ou accélérateurs et a besoin de messages concis, personnalisés et orientés investisseurs.

Qu'est-ce que investor-outreach ?

Cette compétence vous aide à créer des communications investisseurs percutantes pour la levée de fonds. Elle est conçue pour les fondateurs qui souhaitent rédiger des e-mails froids, des demandes d'introduction chaleureuse, des relances et des mises à jour post-réunion. L'objectif est de produire des messages courts, concrets et faciles à actionner, en évitant le jargon promoteur et les phrases génériques. La compétence s'appuie sur des règles strictes : personnalisation obligatoire, preuves tangibles plutôt qu'adjectifs, demande explicite et faible friction. Elle intègre une structure type pour chaque format (e-mail froid, demande d'introduction, etc.) et propose un cycle de relance par défaut. Elle interdit les formulations vagues ou suppliantes et exige que chaque message soit réellement adapté à l'investisseur cible. Idéale pour les fondateurs en phase de levée.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/investor-outreach

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Documentation

Relations Investisseurs

Rédigez des communications investisseurs courtes, concrètes et faciles à actionner.

Quand l'activer

  • rédiger un email froid à un investisseur
  • préparer une demande d'introduction chaleureuse
  • envoyer des relances après une réunion ou une absence de réponse
  • rédiger des mises à jour investisseurs pendant un processus
  • adapter la prospection en fonction de la thèse du fonds ou de la pertinence du partenaire

Règles Fondamentales

  1. Personnalisez chaque message sortant.
  2. Gardez la demande à faible friction.
  3. Utilisez des preuves plutôt que des adjectifs.
  4. Restez concis.
  5. N'envoyez jamais un copier-coller qui pourrait convenir à n'importe quel investisseur.

Gestion de la Voix

Si la voix de l'utilisateur est importante, exécutez d'abord brand-voice et réutilisez son VOICE PROFILE. Cette compétence doit conserver la structure et la discipline de demande propres aux investisseurs, sans recréer son propre système vocal parallèle.

Interdictions Strictes

Supprimez et réécrivez systématiquement tout ce qui suit :

  • "Je serais ravi de vous rencontrer"
  • "enthousiaste à l'idée de partager"
  • éloges génériques de la thèse sans lien réel
  • adjectifs vagues du fondateur
  • langage suppliant
  • questions de clôture molles quand une demande directe est plus claire

Structure de l'Email Froid

  1. objet : court et spécifique
  2. ouverture : pourquoi cet investisseur en particulier
  3. pitch : ce que fait l'entreprise, pourquoi maintenant et quelle preuve compte
  4. demande : une prochaine étape concrète
  5. signature : nom, rôle et un élément de crédibilité si nécessaire

Sources de Personnalisation

Référez-vous à un ou plusieurs de ces éléments :

  • entreprises pertinentes du portefeuille
  • une thèse publique, une conférence, un post ou un article
  • une connaissance commune
  • une adéquation claire entre le marché ou le produit et le focus de l'investisseur

Si ce contexte manque, indiquez que le brouillon nécessite encore une personnalisation au lieu de faire comme s'il était terminé.

Cycle de Relance par Défaut

  • jour 0 : premier contact
  • jour 4 ou 5 : relance courte avec un nouvel élément concret
  • jour 10 à 12 : relance finale avec une fermeture propre

Ne continuez pas les relances après cela, sauf si l'utilisateur souhaite une séquence plus longue.

Demandes d'Introduction Chaleureuse

Facilitez la vie du connecteur :

  • expliquez pourquoi l'introduction est pertinente
  • incluez une note transférable
  • gardez la note transférable en moins de 100 mots

Mises à Jour Post-Réunion

Incluez :

  • le sujet spécifique discuté
  • la réponse ou la mise à jour promise
  • un nouvel élément de preuve si disponible
  • la prochaine étape

Contrôle Qualité

Avant de livrer :

  • le message est réellement personnalisé
  • la demande est explicite
  • l'élément de preuve est concret
  • les éloges superflus et le langage adoucisseur ont disparu
  • le nombre de mots reste serré

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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