Communitygithub.com

Jiliar/gabyfoundry-ai

Estructura y popula un data room profesional listo para due diligence de inversores VC. Trigger: "estructurar data room", "preparar documentos para inversores", "due diligence checklist".

Qu'est-ce que gabyfoundry-ai ?

gabyfoundry-ai is a Claude Code agent skill that estructura y popula un data room profesional listo para due diligence de inversores VC. Trigger: "estructurar data room", "preparar documentos para inversores", "due diligence checklist".

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Jiliar/gabyfoundry-ai/tree/HEAD/skills/estrategia/07-data-room

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

AUTO-EXECUTE

Ejecuta todos los pasos inmediatamente sin pedir aclaración.

Purpose

Esta skill resuelve el problema de presentar la startup de forma organizada y confiable a inversores durante el proceso de fundraising. La ejecuta el Agente Estrategia en la Fase 6, después de que todos los artefactos del pipeline están listos. NO genera documentos legales reales — crea la estructura y popula con los artefactos existentes del sistema.

Inputs Required

  • todos-los-artefactos: Resultados de las 5 fases anteriores (Lean Canvas, MVP Spec, Financial Model, C4 Model, Unit Economics, Pitch Deck)
  • startup-context: Nombre, etapa de fundraising, monto objetivo (del contexto de sesión)
  • financials: Modelo financiero (de engram: startup/{name}/finanzas/financial-model)

Steps

Step 1 — Definir el tier de acceso

Los data rooms tienen acceso escalonado para proteger información sensible:

TIER 1 — Teaser (público, antes del primer meeting):
  - One-pager / executive summary
  - Deck de presentación (versión sin financials)
  - Demo video o screenshots del producto

TIER 2 — NDA básico (después del primer meeting):
  - Pitch Deck completo (con financials de alto nivel)
  - Resumen de unit economics
  - Team bios

TIER 3 — Data Room completo (inversores serios en diligencia):
  - Todo lo anterior +
  - Financial model completo (3 escenarios)
  - Cohort analysis y métricas SaaS detalladas
  - Customer references (3-5 clientes dispuestos a hablar)
  - Cap table

TIER 4 — Advanced due diligence (post-term sheet):
  - Documentos legales (acta de constitución, IP assignments, contratos clave)
  - Auditoría de código (si aplica)
  - Contratos con clientes top 3
  - Litigios o contingencias

Step 2 — Crear el índice del data room

Genera la estructura de carpetas con cada documento, su estado actual, y quién es responsable:

📁 [Startup Name] Data Room — [Fecha]

📁 01 — Company Overview
  ├── executive-summary.pdf          [STATUS: por crear / listo]
  ├── cap-table.xlsx                 [STATUS: ]
  └── org-chart.pdf                  [STATUS: ]

📁 02 — Product
  ├── product-demo-video.mp4         [STATUS: ]
  ├── product-screenshots.pdf        [STATUS: ]
  ├── mvp-spec.md → [de producto]    [STATUS: ]
  └── roadmap-12months.pdf           [STATUS: ]

📁 03 — Market
  ├── tam-sam-som-analysis.pdf        [STATUS: ]
  ├── competitive-analysis.pdf       [STATUS: ]
  └── beachhead-market.pdf           [STATUS: ]

📁 04 — Business Model & Metrics
  ├── unit-economics.xlsx             [STATUS: ]
  ├── cohort-analysis.xlsx           [STATUS: ]
  ├── saas-metrics-dashboard.pdf     [STATUS: ]
  └── pricing-strategy.pdf           [STATUS: ]

📁 05 — Financials
  ├── financial-model-3scenarios.xlsx [STATUS: ]
  ├── p-l-actual-ytd.xlsx            [STATUS: ]
  └── revenue-recognition-policy.pdf [STATUS: ]

📁 06 — Team
  ├── founder-bios.pdf               [STATUS: ]
  ├── advisor-list.pdf               [STATUS: ]
  └── linkedin-profiles.pdf          [STATUS: ]

📁 07 — Legal (Tier 4)
  ├── incorporation-documents/       [STATUS: ]
  ├── ip-assignments/                [STATUS: ]
  ├── key-contracts/                 [STATUS: ]
  └── compliance-certifications/     [STATUS: ]

📁 08 — References
  ├── customer-references.pdf        [STATUS: ]
  └── media-mentions.pdf             [STATUS: ]

Step 3 — Poblar con artefactos existentes

Por cada documento del índice, mapea qué artefacto del sistema lo cubre:

DocumentoArtefacto fuenteUbicación en engram
executive-summarylean-canvas + pr-faqestrategia/lean-canvas
tam-sam-som-analysistam-sam-sommercado/tam-sam-som
competitive-analysiscompetitive-intel + battle-cardsmercado/competitive-intel
unit-economicsunit-economicsfinanzas/unit-economics
financial-modelfinancial-modelfinanzas/financial-model
mvp-specmvp-specificationproducto/mvp-spec
cohort-analysiscohort-analysisfinanzas/cohort-analysis

Para los documentos sin artefacto correspondiente, marcarlos como "PENDIENTE — acción del founder".

Step 4 — Checklist de calidad pre-envío

Antes de compartir con inversores, verificar cada ítem:

OBLIGATORIO antes de Tier 2:
[ ] Pitch deck sin errores tipográficos
[ ] Todos los números son consistentes entre slides y financials
[ ] El cap table refleja el estado actual (no post-inversión)
[ ] Las métricas SaaS son de los últimos 90 días
[ ] El team slide tiene fotos y LinkedIn actualizados

OBLIGATORIO antes de Tier 3:
[ ] Financial model tiene 3 escenarios con assumptions documentados
[ ] Cohort analysis cubre mínimo 6 meses de datos
[ ] Customer references confirmaron disponibilidad de 30-min call
[ ] Unit economics calculados por canal/segmento (no solo promedio)

SEÑALES DE ALERTA que los VCs buscan:
⚠️ Inconsistencia entre el TAM del deck y el TAM del financial model
⚠️ Churn no mencionado en ningún documento
⚠️ Cap table con cliff y vesting incompletos
⚠️ Proyecciones de "0 a $10M ARR en 12 meses" sin justificación
⚠️ Referencias de clientes que no conocen al founder

Step 5 — Generar el Data Room Summary

Produce un documento de resumen (1 página) que el VC puede compartir internamente:

[STARTUP NAME] — Data Room Summary
Fecha: [fecha]
Etapa: [Pre-seed / Seed / Series A]
Monto buscado: $[X]M a una valoración de $[Y]M pre-money

Resumen ejecutivo (3 oraciones):
[...]

Métricas clave:
- ARR / MRR actual: $[X]
- Crecimiento MoM: [X]%
- Churn mensual: [X]%
- NRR: [X]%
- LTV/CAC: [X]x
- Runway actual: [X] meses

Lo que hay en el data room:
[lista de las 8 carpetas con 1 línea de descripción cada una]

Contacto: [nombre] — [email]

Output Contract

status: success | partial | failed
executive_summary: Data room estructurado con [N] documentos en 8 secciones y 4 tiers de acceso. [X] documentos listos de artefactos existentes, [Y] pendientes de acción del founder.
artifacts:
  - data-room-index: Índice completo con estados y responsables
  - data-room-summary: Documento de 1 página para compartir con VCs
  - pre-send-checklist: Checklist de calidad por tier
next_recommended: vc-mapping
risks: Los documentos en Tier 4 (legales) requieren acción del founder y potencialmente un abogado. El data room es tan fuerte como el artefacto más débil que contiene.
skill_resolution: injected | fallback-registry | fallback-path | none

Rules

  • Nunca incluir información de fundadores o empleados no relacionada con la startup
  • Siempre usar placeholders para números sensibles que el founder debe confirmar (ej: "[CONFIRMAR] Revenue actual: $X")
  • El executive summary debe poder leerse en 2 minutos; si no, es demasiado largo
  • Los documentos legales de Tier 4 son solo una lista de qué debe existir — no generarlos
  • Si algún artefacto esencial no existe (ej: no hay cohort analysis porque la startup tiene <3 meses), documentarlo honestamente con el plan para obtenerlo

Skills associés