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lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Étude de marché côté demande pour un produit/service digital au Vietnam — mesurer la demande réelle + consentement à payer + adéquation canal-marché + défendabilité via le volume de mots-clés, les ventes sur les marketplaces (Shopee/Unica/Edumall/Gitiho/KyNa), les signaux communautaires (groupes FB, hashtag TikTok, Zalo OA), les prix des concurrents et l'économie unitaire — pas de macro PESTEL. Sortie : portefeuille de mots-clés + score de niche sur 100 points basé sur 7 dimensions avec preuves + décision go/no-go + protocole de falsification. Triangule ≥3 sources pour chaque affirmation importante. À utiliser quand l'utilisateur dit 'nghiên cứu thị trường', 'market research', 'validate niche', 'keyword research', 'demand validation', 'niche có nên làm không', 'có ai làm chưa', 'thị trường đủ lớn không', 'có lời không', 'chọn ngách', 'kiểm tra cầu'. Se déclenche aussi lorsque l'utilisateur décrit une idée commerciale spécifique et souhaite vérifier sa faisabilité. Cette compétence n'est PAS adaptée aux : ventes transactionnelles à fort ticket (immobilier, voitures), B2B entreprise (cycle de vente de 6+ mois), micro-marchés hyper-locaux (1 immeuble, 1 quartier). Ne fait PAS : macro PESTEL/Porter.

Qu'est-ce que MKT.LANDINGPAGE.SKILLS ?

Cette compétence d'agent IA est un outil d'étude de marché côté demande, conçu pour valider et dimensionner des niches d'activité numérique au Vietnam. Elle utilise une approche de triangulation de données à partir de sources multiples (mots-clés, marketplaces, communautés) pour produire des décisions fondées sur des preuves, et non des opinions. La compétence génère un score de niche détaillé sur 100 points, basé sur sept dimensions clés : la gravité du problème, le consentement à payer et l'économie unitaire, la demande de recherche, la tendance et le timing, la concurrence et la défendabilité, l'adéquation canal-marché et l'alignement personnel. Elle est particulièrement utile pour les solopreneurs et les petites équipes cherchant à valider une idée avant d'investir du temps et de l'argent, ou pour découvrir et prioriser des niches prometteuses. La compétence suit un protocole rigoureux : elle nécessite au moins trois sources indépendantes pour chaque affirmation clé, inclut un test de fumée (WTP) et un protocole de falsification pour éviter les biais de confirmation, et produit des sorties standardisées (JSON et HTML) pour une lecture automatique et une visualisation. Elle est conçue pour être utilisée avec des agents comme Claude Code, mais son workflow et ses templates sont adaptables à d'autres plateformes d'IA.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS/tree/main/.claude/skills/market-research

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Documentation

Étude de Marché (Côté Demande)

Mesurer la demande réelle pour une niche / une idée d'activité numérique au Vietnam — avec des données triangulées via les mots-clés + les marketplaces + les communautés, pas des opinions. Le résultat est un score de niche sur 100 points avec preuves + décision go/no-go.

Règle fondamentale : Chaque affirmation importante (demande, concurrence, monétisation) doit être soutenue par ≥3 sources indépendantes. 1 source = anecdote. 2 = coïncidence. 3 = signal. Si la triangulation n'est pas possible, notez « preuve faible » et réduisez la confiance — n'inventez pas.

Quand utiliser cette compétence

  • L'utilisateur a déjà une idée de niche spécifique et souhaite la valider avant d'investir du temps/de l'argent
  • L'utilisateur n'a pas encore de niche et a besoin de réfléchir + de choisir parmi un portefeuille
  • L'utilisateur a besoin d'une estimation réaliste du TAM/SAM/SOM pour un solopreneur au Vietnam, pas à l'échelle d'une entreprise
  • L'utilisateur veut savoir « qui le fait déjà », à quel prix, et comment ils se positionnent

Ce que cette compétence ne fait PAS (utiliser d'autres compétences)

TâcheUtiliser la compétence
Macro PESTEL, Porter Five Forces, tendances sectoriellesvpd-environment-map
Profil client, JTBD, Pains/Gainsvpd-customer-profile-builder
Stress-test du modèle d'affairesvpd-bm-stress-test
Conception d'entretien clientvpd-customer-discovery-interview
Emballage d'offre Hormozivpd-offer-packaging-alex-homozi

Workflow

Mode A — A déjà une niche, besoin de validation (2-3h)

Sautez la Phase 1. Exécutez Phase 2 → Phase 4. C'est le cas d'utilisation le plus courant.

Mode B — Pas encore de niche, besoin de découvrir + choisir (4-6h)

Phase 1 → 2 → 4. Sautez la Phase 3 sauf si vous avez réduit à 1-2 candidats.

Mode C — Déjà validé, besoin de dimensionner TAM/SAM/SOM (1h)

Phase 3 uniquement. Référez-vous à tam-sam-som-vn.md.

PhaseObjectifRésultat
1. DiscoverBrainstormer 50+ mots-clés/niches candidats à partir de 5 sourcesListe initiale
2. SignalMesurer 4 signaux de demande pour chaque candidatTableau de preuves
3. SizeTAM/SAM/SOM pour les 1 à 2 niches principalesModèle de dimensionnement
4. Score & DecideScore de niche sur 100 + go/no-goRapport de décision

Protocole de Recherche en Direct (obligatoire : utiliser des outils)

Le modèle a une date de coupure. Le volume de recherche, la liste des concurrents et les prix changent chaque trimestre. Deviner = se tromper.

Étape 1 — Chaque recherche doit exécuter 6 des 10 requêtes suivantes

Remplacez $NICHE par le mot-clé en vietnamien + en anglais pour une vérification croisée. Datez chaque résultat avec la date d'aujourd'hui (prise du contexte, pas codée en dur dans le rapport).

"$NICHE khóa học vietnam"                     → Y a-t-il quelqu'un qui enseigne / vend un cours
"$NICHE shopee.vn"                            → Activité sur la marketplace (ventes, avis)
"$NICHE unica.vn OR edumall.vn OR gitiho.vn"  → Plateforme de cours VN (nombre d'étudiants, prix)
"$NICHE tiktok.com vietnam"                   → Hashtag TikTok + créateur (découverte #1 Gen Z VN 2026)
"$NICHE threads.net vietnam"                  → Threads VN (les créateurs IA/tech s'y déplacent, moins de concurrence)
"$NICHE zalo OR shopee live vietnam"          → Zalo Mini App + vente en livestream (canal natif VN)
"$NICHE site:reddit.com OR site:facebook.com" → Points de douleur + sentiment
"$NICHE facebook group vietnam"               → Signal communautaire
"$NICHE google trends vietnam"                → Direction de la tendance
"$NICHE giá bao nhiêu"                         → Référencement des prix

Obligatoire : ≥1 requête doit être TikTok/Threads — le canal de découverte réel des acheteurs VN en 2026 s'est déplacé de la recherche Google pour de nombreuses niches (outils IA, beauté, finance, parentalité). Ignorer = manquer le signal de demande le plus important.

Étape 2 — WebFetch pour extraire les chiffres exacts

Après la recherche, récupérez des URL spécifiques pour obtenir des données exactes (ne paraphrasez pas) :

  • Page de cours → prix, nombre d'étudiants, nombre d'avis, références du formateur
  • Annonce Shopee → « Vendu X », fourchette de prix, magasins des meilleurs vendeurs
  • Bibliothèque de publicités FB (facebook.com/ads/library, filtrez VN) → créations publicitaires actives, signaux de dépenses publicitaires
  • Page de prix du concurrent → prix exacts par niveau, bonus, garantie

Étape 3 — Outils manuels (guidez l'utilisateur si une connexion est nécessaire)

OutilURLQuoi obtenir
Google Trends VNtrends.google.com (région : Vietnam)Direction de la tendance sur 5 ans, requêtes connexes en hausse, point chaud géographique
Google Keyword Plannerads.google.com (compte gratuit)Volume de recherche mensuel, CPC, niveau de concurrence
Bibliothèque de publicités FBfacebook.com/ads/library (pays : VN)Publicités des concurrents actives, angles créatifs
Filtre de ventes Shopeeshopee.vn → trier par nombre de ventesVentes des meilleurs vendeurs, fourchette de prix, modèles d'avis

Lorsque l'intervention de l'utilisateur est nécessaire, affichez le résultat sous la forme : « Allez sur X, faites Y, copiez les données selon le modèle Z. »

Détails étape par étape + seuils de lecture des chiffres : vn-data-sources.md

Score de Niche sur 100 — 7 Dimensions (révisé le 2026-05-17)

7 dimensions, pondération inégale. Chaque score doit être accompagné de preuves (URL + chiffres spécifiques), pas de « je pense ».

#DimensionMaxQuoi mesurer (1 ligne)
1Gravité du Problème15Intensité de la douleur × fréquence × urgence × tentatives échouées (foule affamée)
2CAP & Économie Unitaire20Signal de paiement direct + marge nette des frais + LTV / échelle aval + adéquation du prix
3Demande de Recherche12Volume du mot-clé principal + du portefeuille Vi+En cumulé
4Tendance & Calendrier10Direction sur 5 ans + position sur la courbe d'adoption
5Concurrence & Défendabilité15Point idéal 10pts (actif vs. inactif) + avantage injuste / fossé défensif 5pts
6Adéquation Canal-Marché15Audience sur quel canal + contenu créateur natif adapté + CAC viable (LTV/CAC ≥ 3)
7Alignement Personnel13Expertise + durabilité + accès au réseau
TOTAL100

Pourquoi une repondération (par rapport à l'ancienne version 5×20) : L'ancienne version donnait à « Demande de Recherche » et « Tendance » 20 pts chacune → 40 % du score concentré sur un seul type de signal corrélé, manquant totalement la « Gravité du Problème » / « Canal-CAC » / « Défendabilité ». La nouvelle version force une décision basée sur la viabilité du modèle d'affaires, pas seulement « les gens recherchent ». « CAP & Économie Unitaire » conserve le poids le plus élevé (20) car c'est le signal le plus réel de la capacité à gagner de l'argent.

Note sur le volume VN : Le seuil de « Demande de Recherche » est inférieur d'environ 60 % à l'état d'esprit américain — le volume de mots-clés VN est généralement de 15 à 30 % de celui des États-Unis pour le même concept. Si le public est féru de technologie (développeurs, designers), le volume En peut représenter 50 à 70 % du portefeuille → cumulez les deux langues.

Inversion de la saturation : Comptez le « concurrent actif au cours des 12 derniers mois » plutôt que le total. Unica/Edumall affichent souvent 50+ cours, mais le cours le mieux noté a 18-24 mois et le formateur ne met pas à jour → c'est en fait un point idéal, pas une saturation. Filtre : cours mis à jour <12 mois + dernier avis <6 mois = « actif ».

Réduction de la marge brute à nette : Les revenus des cours sur les marketplaces ≠ ce que le formateur empoche. Unica/Edumall partagent 30 à 50 % des revenus ; le taux de remboursement des cours en ligne au Vietnam est de 5 à 12 % ; les publicités Facebook pour remplir un cours représentent 30 à 60 % des revenus. « Meilleur cours 1,2K × 899K = 1B de revenus » signifie en réalité ≈ 250-400M nets pour le formateur. Notez la monétisation sur le NET, pas le brut.

Niveaux de décision :

ScoreVerdictAction
80-100Go FortAllouer des ressources, accélérer — doit encore passer par la barrière du test de fumée CAP (voir ci-dessous) avant de construire complètement
60-79Go SolideDoit passer le test de fumée CAP + 10 entretiens clients avant de dépenser >5M VND pour construire
40-59MarginalNe procéder que si l'Alignement Personnel ≥10 ET l'Adéquation Canal-Marché ≥10, fixer une étape clé difficile + un déclencheur de falsification
<40PasserRevenir à la Phase 1, choisir une autre niche

Rubrique détaillée par dimension + exemple concret : niche-scoring-100.md

Barrière du Test de Fumée CAP (obligatoire pour un score de 60-79, facultatif pour 80+)

Un score élevé mais personne n'a encore payé pour votre propre niveau de prix = hypothèse, pas encore validée. Le test de fumée le moins cher :

  1. Construire 1 page de renvoi d'une seule page (1-2 jours via ui-ux-pro-max) — juste la promesse + CTA « S'inscrire à la liste d'attente / réserver une place early-bird » avec le prix réel que l'utilisateur a l'intention de vendre.
  2. Générer 200-500 visiteurs qualifiés via du contenu organique + 500K-2M de test de publicités Facebook.
  3. Lire les chiffres :
    • Inscription à la liste d'attente ≥5 % des visiteurs qualifiés = signal CAP valide → procéder au MVP
    • Pré-paiement/acompte ≥1 % = signal CAP le plus fort → procéder au lancement complet
    • <2 % d'inscriptions = CAP faible → réduire le prix de 30 à 50 % ou pivoter l'offre ou abandonner
  4. Documenter les chiffres dans le rapport — c'est une preuve de niveau A plus forte que les données de la marketplace.

Protocole de Falsification (pré-mortem — obligatoire dans le résultat)

Après le score, forcer l'utilisateur à s'engager sur des critères d'abandon avant de dépenser :

« Dans les 90 jours, si 3 signaux apparaissent, faut-il abandonner cette niche plutôt que de doubler la mise ? »

Exemples de déclencheurs :

  • Conversion de la liste d'attente <1 % après 500 visiteurs = échec du CAP
  • 0 contenu organique n'atteint >5K de portée en 30 jours = inadéquation canal-marché
  • 2 grands concurrents lancent la même offre simultanément = fenêtre fermée
  • Coût personnel : >40h/semaine × 90 jours avec un revenu <20M = seuil d'épuisement franchi

Ce pré-mortem doit figurer dans le rapport. Pas de pré-mortem = pas de discipline de décision.

TAM/SAM/SOM pour un solopreneur au Vietnam

TAM = Acheteurs potentiels totaux (VN)  × Prix moyen
SAM = TAM × %géographique × %démographique × %psychographique
SOM Année 1 = SAM × %de part réaliste (créateur solo)

Vérification de cohérence (drapeaux rouges) :

  • SOM Année 1 < 100M VND → niche trop petite pour un solo, pivoter ou augmenter le prix
  • SOM > 1 % de part de marché → trop optimiste, réduire les hypothèses
  • TAM/SOM > 1000x → marché trop fragmenté, difficile de capturer une part

Exemples concrets (cours d'IA, cours d'anglais, cours de freelance) : tam-sam-som-vn.md

Résultat — JSON sont les données, HTML charge le JSON

Chaque exécution de la compétence doit générer 2 fichiers principaux dans output/<slug>/ :

  1. 01-niche-research.json — source unique de vérité (lisible par machine, compatible avec les consommateurs en aval + diff/grep). Schéma ci-dessous.
  2. 01-niche-research.html — copie exacte de templates/niche-report.html, NE PAS modifier. Le template récupère lui-même ./01-niche-research.json puis le rend automatiquement : graphique radar 7 dim + barres de progression des scores + entonnoir TAM/SAM/SOM + cascade d'économie unitaire + échelle + plan de test de fumée CAP + pré-mortem + chronologie.

Le rapport Markdown (01-niche-research-report.md) est facultatif — ne le générer que si l'utilisateur le demande explicitement, ou si une compétence en aval dispose d'un workflow de grep qui en a besoin. Par défaut, JSON + HTML suffit.

Processus de génération du résultat

mkdir -p output/<slug>
cp .claude/skills/market-research/templates/niche-report.html output/<slug>/01-niche-research.html
# La compétence écrit 01-niche-research.json selon le schéma ci-dessous (outil Write)

L'utilisateur ouvre le HTML dans un navigateur → récupère le JSON → le rend automatiquement. Imprime → PDF pour livrable au client.

Note sur l'ouverture en file:// : Le navigateur bloque fetch() sur file:// (CORS). 3 façons de l'ouvrir :

  • (a) cd output/<slug> && npx serve . puis ouvrir http://localhost:3000/01-niche-research.html
  • (b) Live Server de VSCode (clic droit → « Open with Live Server »)
  • (c) Ouvrir le HTML via file://, cliquer sur le bouton « 📂 Choisir le fichier JSON » dans la bannière pour charger manuellement

Schéma JSON (01-niche-research.json)

{
  "name": "Nom de la niche",
  "subtitle": "Cadre en 1 ligne — inclut la portée + la région + le public",
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "framework": "Score de Niche 7 dim v2026-05-17 · Triangulation ≥3 sources · Barrière du test de fumée CAP",
  "total": 69,
  "tldr": ["ligne 1 verdict + preuves", "ligne 2 risque", "ligne 3 prochaine action"],

  "scores": [
    { "key": "problem",     "label": "Gravité du Problème",            "score": 11, "max": 15, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "wtp",         "label": "CAP & Économie Unitaire",        "score": 14, "max": 20, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "search",      "label": "Demande de Recherche",               "score": 9,  "max": 12, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "trend",       "label": "Tendance & Calendrier",              "score": 7,  "max": 10, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "competition", "label": "Concurrence & Défendabilité", "score": 8,  "max": 15, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "channel",     "label": "Adéquation Canal-Marché",          "score": 11, "max": 15, "evidence": "...", "url": "..." },
    { "key": "personal",    "label": "Alignement Personnel",          "score": 9,  "max": 13, "evidence": "...", "url": "..." }
  ],

  "keywords":    [{ "kw": "...", "vol": 0, "cpc": 0, "trend": "up|flat|down", "intent": "...", "src": "..." }],
  "signals":     [{ "type": "Plateforme de cours|Marketplace|Communauté|Publicités FB|TikTok|Google Trends", "evidence": "...", "source": "url-no-scheme", "date": "YYYY-MM-DD" }],
  "competition": [{ "name": "...", "pos": "...", "price": "...", "strength": "...", "gap": "..." }],

  "unitEcon": { "gross": 990000, "platformFeePct": 0.15, "refundPct": 0.08, "marketingPct": 0.25, "ltvBlended": 2450000, "cacCeiling": 815000 },
  "ladder":   [{ "tier": "Tripwire|Core|Premium|Recurring", "name": "...", "price_display": "..." }],

  "funnel": {
    "tam": 72000000000, "sam": 9600000000,
    "somLow": 120000000, "somBase": 320000000, "somHigh": 680000000,
    "tamNote": "...", "samNote": "...",
    "somLowNote": "...", "somBaseNote": "...", "somHighNote": "..."
  },

  "wtpTest": {
    "step1": "...", "step2": "...", "step3": "...", "step4": "...",
    "proceedRule": "Liste d'attente ≥ 5 % · Pré-paiement ≥ 1 %",
    "iterateRule": "Liste d'attente 2-5 % — réduire le prix de 30 à 50 % ou pivoter l'offre",
    "killRule":    "Liste d'attente < 2 % · < 7 jours de trafic"
  },

  "premortem": ["déclencheur 1", "déclencheur 2", "..."],
  "timeline":  [{ "period": "Semaine 1-2", "action": "...", "output": "...", "metric": "..." }]
}

Petites conventions :

  • evidence prend en charge **gras** en ligne — le rendu HTML devient <strong>.
  • signals[].source n'a pas besoin de schéma — le JS ajoute automatiquement https://.
  • Les champs facultatifs (notes TAM, échelle, étapes du test CAP) — s'ils sont absents, le HTML affiche un espace réservé ou les ignore.
  • Exemple concret complet : templates/niche-report.sample.json — niche « Outils IA pour les rédacteurs freelance au Vietnam » 69/100.

Modèle Markdown (à générer uniquement sur demande explicite)

# Rapport d'Étude de Niche : $NICHE
**Date :** $YYYY-MM-DD | **Statut :** [Go Fort / Go Solide / Marginal / Passer]

## TL;DR (3-5 lignes)
[Verdict + 1 ligne de preuve principale + 1 ligne de risque le plus important + action recommandée]

## Portefeuille de Mots-Clés
| Mot-clé | Volume/mois | CPC | Tendance | Intention | Source |
|---|---|---|---|---|---|
| Principal : ... | ... | ... | ↑/→/↓ | ... | [Keyword Planner / Trends] |
| Secondaire 1-5 | ... | ... | ... | ... | ...

…

[tronqué pour la traduction]

Individual skills in this repo

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

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Best practices for Remotion - Video creation in React

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Scaffold trang `/admin` CRM-style trực quan vào Next.js project (Supabase backend) — KHÔNG còn variant Vercel KV. Layout 1CRM-inspired: sidebar 3 tab (Tổng quan / Khách hàng / Email marketing) + popup nhập mã đăng nhập. **Tab Tổng quan**: 4 KPI cards (Tổng leads / Đã thanh toán / Tỷ lệ chuyển đổi / Doanh thu) có delta arrow vs kỳ trước, line chart leads+paid+revenue theo ngày dùng `recharts`, donut trạng thái paid/pending/expired, period selector pill 7d/30d/90d, list 5 thanh toán gần nhất. **Tab Khách hàng**: bảng leads + search + filter trạng thái + filter ngày + CSV export. **Tab Email marketing**: form soạn chiến dịch (tên + tiêu đề + body chọn định dạng **văn bản thường HOẶC HTML** + placeholder `{{name}}` + audience 4 loại all/paid/pending/last_days + tên người gửi) — có nút **Xem trước** mở modal iframe render đúng email thật (text → auto convert + wrap khung; HTML fragment → wrap khung, HTML đầy đủ giữ nguyên) → gửi bulk qua SMTP (reuse `nodemailer` của `biz-email-setup` — KHÔN

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Deploy landing page / website (React, Next.js, Vite, static HTML) lên Vercel — tự kiểm tra Vercel CLI hoặc Vercel MCP đã cài chưa, nếu chưa thì cài qua npm/pnpm và hướng dẫn user authenticate (vercel login), tự detect framework (Next.js / Vite / CRA / static), auto-generate vercel.json khi cần, chạy `vercel --prod`, trả về live URL + inspect URL + hướng dẫn custom domain. USE WHEN user says 'deploy lên vercel', 'đẩy landing page lên vercel', 'publish website', 'go live', 'deploy nextjs', 'deploy react', 'deploy vite', 'tạo URL live', 'đưa lên production', 'biz-deploy-vercel', 'host landing page', 'vercel deploy', 'ship lên vercel', 'đẩy code lên vercel'. Skill này áp dụng cho cả case dùng Vercel CLI lẫn Vercel MCP server.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Setup SMTP-based email auto-responder cho landing page bán hàng — tự động gửi email sau khi user điền form (tên/SĐT/email), KHÔNG cố định vào provider nào. Skill này (1) hỏi user chọn SMTP provider (Gmail/Google Workspace, Resend SMTP, SendGrid, Mailgun, Brevo, Zoho, hoặc SMTP custom của hosting VN) và detect Next.js stack đang dùng, (2) đọc context từ `offer.json` + `conversion-copy.md` (từ `/biz-offer-alex-hormozi`) HOẶC đọc trực tiếp Next.js project đã build qua `ui-ux-pro-max` (file `app/page.tsx`) HOẶC đọc HTML landing page đã deploy để hiểu offer, dream outcome, mechanism, bonus. Lưu ý: skill `biz-sales-page-layout` đã DEPRECATED 2026-05-14 — pipeline mới skip layout/copy.json, (3) **draft 2 email**: email A — auto-responder gửi cho lead (warm welcome + deliver lead magnet/booking confirm/payment link tuỳ offer type), email B — notification gửi cho owner (lead alert + thông tin liên hệ), (4) **show draft cho user duyệt và chỉnh sửa** trước khi wire vào code, (5) cài `nodemailer`

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Cài chatbot AI dạng floating widget góc dưới phải vào project Next.js có sẵn (App Router hoặc Pages Router), responsive đầy đủ web + tablet + mobile, gọi LLM qua OpenRouter (mặc định google/gemini-3-flash-preview, có thể đổi sang anthropic/claude-sonnet-4.6), streaming response, RENDER MARKDOWN trong assistant bubble (bold / list / link / code) qua react-markdown + remark-gfm — KHÔNG hiện raw **bold** dạng text — có knowledge base từ FAQ + tài liệu sản phẩm/khóa học do user cung cấp để chatbot tự động trả lời khách hàng, và TỰ ĐỘNG EXTRACT + LƯU LEAD (tên + SĐT + email) vào Upstash Redis/Vercel KV dưới namespace `chat-lead:{phone}` khi user cung cấp đầy đủ thông tin trong chat — dedupe theo SĐT, TTL 90 ngày, fire-and-forget không block stream. Skill tự detect số lượng project Next.js — nếu có nhiều hơn 1 sẽ hỏi user chọn project nào để cài; tự detect TypeScript/JS, App Router/Pages Router, Tailwind/CSS module, KV/Upstash availability (skip auto-save nếu chưa có); tự install react-markd

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Đóng gói offer **không thể chối từ** (grand slam offer) theo phương pháp Alex Hormozi ($100M Offers) — nhận input pains/gains/customer jobs theo Value Proposition Design (Osterwalder 2014) + sản phẩm/dịch vụ, rồi sinh ra: (1) markdown report tiếng Việt đầy đủ Value Equation scoring + Core Offer + 3-4 Bonus stack + Guarantee + Urgency + Pricing, (2) offer.json structured cho pipeline downstream (`ui-ux-pro-max` build sales page production-ready), (3) conversion copy block (headline + subheadline + CTA) sẵn sàng paste landing page. 2 input mode: (B) user paste sẵn pains + gains + product, (C) user chỉ có sản phẩm — skill phỏng vấn theo VPD framework để surface pain/gain trước. Bonus stack mode hybrid: skill brainstorm 5-7 candidate có justification value rồi user pick/chỉnh 3-4 cái. Tiếng Việt thuần (xưng anh/chị), giá VND charm pricing (X99K), 3-tier decoy structure. USE WHEN user says 'đóng gói offer', 'tạo offer', 'thiết kế offer Hormozi', 'grand slam offer', 'value stack', 'offer sta

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Nâng cấp copy sales page tiếng Việt — biến copy có sẵn (từ `offer.json` + `conversion-copy.md` của `/biz-offer-alex-hormozi`, HOẶC từ Next.js project đã build qua `ui-ux-pro-max`, HOẶC user paste block copy bất kỳ) thành **copy chất lượng cao chốt đơn**: headline punchy hơn, pain agitation đau hơn, mechanism rõ hơn, benefit cụ thể hơn, FAQ xử lý đúng objection của thị trường VN, CTA mạnh hơn. Skill này có 3 INTENSITY LEVEL: (1) **Polish** — light edit + power word + sửa nhịp; (2) **Conversion-optimized** — rewrite 5 block critical + tạo A/B variants cho hero/CTA; (3) **Sales-letter** — long-form story-driven full rewrite kèm P.S.. Mỗi section áp dụng đúng formula thuyết phục (PAR cho pain, BAB cho solution, FEP cho benefit, PVEN cho final CTA, Star-Chain-Hook cho testimonial). Output gồm 4 file: `copy-upgraded.md`, `copy-variants.md` (A/B test bank — 3 hero + 3 CTA + 3 final-CTA), `copy-changes.md` (diff Trước/Sau + lý do), `copy.json` (structured downstream). Giọng văn tiếng Việt thuầ

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⚠️ DEPRECATED (2026-05-14) — Skill này KHÔNG còn trong pipeline chuẩn. Quy trình mới đã bỏ bước wireframe markdown trung gian: sau `/biz-offer-alex-hormozi` đi THẲNG sang `ui-ux-pro-max` để build Next.js sales page production-ready (có design language nhất quán: style + palette + font pairing, không phải Tailwind defaults). Lý do deprecate: wireframe markdown làm thêm 1 bước trung gian không tạo giá trị — `ui-ux-pro-max` đọc trực tiếp `offer.json` đã đầy đủ anchor + core + bonus + guarantee + urgency + pricing rồi ra HTML production luôn. Chỉ dùng skill này KHI user EXPLICITLY yêu cầu wireframe markdown để review/in/share trước khi build code (rare case). KHÔNG trigger trên các keyword 'tạo sales page', 'tạo landing page bán hàng' nữa — những keyword đó giờ trigger `ui-ux-pro-max`.

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End-to-end Sepay VietQR payment infrastructure cho landing page Next.js — guide user setup Sepay account + bank linking + scaffold đầy đủ payment flow trong project. Skill này xử lý 7 phase: (0) detect Next.js stack + **HỎI user chọn lead store backend** (Vercel KV hoặc Supabase Free Postgres — default recommend Supabase do free tier rộng hơn ~50× + có SQL + admin UI), (1) GUIDE user đăng ký Sepay account tại my.sepay.vn + link bank account VN (Vietcombank/Techcombank/MB/ACB/VPBank/BIDV/...) + lấy API key + setup webhook URL trên Sepay dashboard, (2A nếu chọn KV) setup Vercel KV (install `@vercel/kv` + KV namespace + 4 env vars KV_*), (2B nếu chọn Supabase) setup Supabase project (tạo project tại Singapore region + chạy migration SQL tạo 4 bảng leads/phone_index/order_counter/webhook_dedup với pg_cron TTL cleanup + RLS deny-all + lấy SUPABASE_URL + SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY + Vercel Cron ping `/api/health` mỗi 6 ngày chống auto-pause), (3) scaffold `lib/leads-store.ts` (thin re-export

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Setup Telegram bot notification cho thanh toán thành công từ Sepay webhook trong Next.js project. Skill này: (1) hướng dẫn user 3 bước tạo Telegram bot riêng qua @BotFather + lấy bot token + chat_id (qua @userinfobot cho chat 1-1, hoặc /getUpdates API cho group), (2) tạo helper function `sendTelegramNotification()` reusable trong `lib/telegram.ts`, (3) detect existing Sepay webhook route trong project (thường là `/api/sepay-webhook`, `/api/payment-success`, hoặc tương đương) và wire Telegram call CÙNG CHỖ với email auto-responder (Resend) — gửi parallel qua `Promise.allSettled` để Telegram fail KHÔNG block 200 response trả Sepay (Sepay sẽ retry webhook nếu nhận non-200, gây duplicate notification), (4) draft message format mặc định tiếng Việt: emoji + tên khách + SĐT + email + amount (charm pricing VND định dạng `499.000đ`) + tên sản phẩm + timestamp giờ VN dd/mm/yyyy HH:mm, (5) update `.env.local` với `TELEGRAM_BOT_TOKEN` + `TELEGRAM_CHAT_ID`, add vào `.gitignore`, nhắc user paste vào

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Convert a single MP3 voiceover file into a single HeyGen avatar lip-sync MP4 video. Single-purpose — no planning, no SRT, no chunking, no Remotion compositing. Hybrid path — REST upload (helper script) + HeyGen MCP for video creation, because the post-2026 MCP no longer exposes an asset-upload tool. Reads avatar look pool (`HEYGEN_AVATAR_LOOKS`) from `.env` and HeyGen API key (`HEYGEN_API_KEY`) for the upload step. USE WHEN user says "tạo video heygen từ mp3", "mp3 to heygen", "heygen mp4 từ audio", "convert mp3 sang heygen video", "tạo avatar video từ file mp3", "lip sync mp3 heygen", "biến mp3 thành video heygen", or any time the user has exactly one MP3 file and wants exactly one HeyGen avatar MP4 out.

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Transcribe an MP3 voiceover into an SRT subtitle file and a word-level segments JSON using local OpenAI Whisper. Input is a single MP3 path; output is `<stem>.srt` + `<stem>_segments.json` written next to the MP3 (or to a custom output dir). USE WHEN the user says 'extract srt from mp3', 'trích srt từ mp3', 'transcribe voiceover', 'tạo file srt và segments', 'whisper transcribe', 'bóc transcript có timestamp', 'extract voiceover segments', 'tách SRT từ audio', or any time a downstream skill (plan-short-video-edit, heygen-remotion-short-video-editor) needs an SRT + word-level segments JSON from a voiceover MP3 and one does not already exist.

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Convert Vietnamese/English script text to MP3 voiceover using ElevenLabs TTS API. Calls POST /v1/text-to-speech/{voice_id}, streams audio bytes, writes MP3 directly. Locked to Hoang's brand voice ID by default. USE WHEN user says 'tạo mp3 elevenlabs', 'elevenlabs tts', 'eleven labs voice', 'text to speech elevenlabs', 'tạo voiceover elevenlabs', 'đọc text bằng elevenlabs', 'tts elevenlabs to mp3', 'eleven labs script to mp3', 'voiceover bằng elevenlabs', 'giọng elevenlabs'.

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End-to-end orchestrator: **script → final MP4 16:9 (1920×1080) podcast-keynote**.

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End-to-end short-video pipeline — từ kịch bản (Việt/Anh) ra MP4 TikTok/Reels 9:16 hoàn chỉnh. Orchestrator 3 phase ghép skill có sẵn — (1) TTS provider chọn được giữa `mkt-elevenlabs-tts-to-mp3` (default, voice của Hoàng) hoặc `mkt-video-script-to-mp3` (MiniMax speech-2.8-hd), (2) checkpoint user duyệt MP3, (3) `heygen-mp3-to-mp4` lip-sync avatar HeyGen, (4) delegate Phase 3 packaging cho sub-agent `mkt-full-video-phase3-packager` (transcribe + scene outline + checkpoint + fan-out N scene writers parallel + scaffold + preview Studio). API key + voice ID cho cả 2 provider lưu ở `.env`. USE WHEN user nói "tạo full video từ script", "script to tiktok video", "pipeline full video heygen + hyperframe", "tạo video từ kịch bản đến mp4", "elevenlabs heygen hyperframe full pipeline", "minimax heygen pipeline", "kịch bản ra video tiktok", hoặc có sẵn 1 script + (optional) ảnh b-roll và muốn ra MP4 9:16 đóng gói có captions, SFX, b-roll.

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Build a TikTok/Reels/YouTube **landscape 16:9 (1920×1080)** short video from a pre-recorded talking-head MP4 using HyperFrames — transcribe Vietnamese audio, scaffold a complete preview-ready 1920×1080 project with a slide pane (1200px) on the left and a floating avatar frame on the right, GSAP timeline có SPLIT↔PIP transitions (slide full-screen + avatar PIP corner thumbnail), breathing yoyo zoom + beat-driven punch-in trên avatar, 5 scene compositions kiểu "tier-row" pattern (post-stack hook / chats-stack problem / hero-orb solution / counter-row recap / terminal-row CTA), optional cream-paper editorial infographic image slots với `<img onerror>` fallback, 6 SFX wired tại scene boundaries, **NO captions** (giọng avatar là spine). USE WHEN user nói "edit video 16:9 từ HeyGen MP4", "scaffold project landscape", "podcast keynote editor", "talking head + slide editor", "build hyperframes 1920×1080", "tạo project 16:9 từ avatar mp4", "scaffold 16:9 hyperframes", "hyperframe landscape vide

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Pipeline đóng gói: từ MP4 quay sẵn (talking head 9:16) tới HyperFrames preview project hoàn chỉnh có captions, SFX, zoom hooks, b-roll toàn cảnh có hiệu ứng rich, và CTA finale.

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Audit bài Facebook / Reels / YouTube để phát hiện 4 downward drivers (over-branding, over-production, stock imagery, standardized aesthetic) + frequency-over-quality. Mỗi anti-pattern bị drop ~75% performance nếu hiện diện. USE WHEN user says 'audit content', 'check anti pattern', 'content có lỗi gì không', 'kiểm tra over branding', 'vì sao video bị chết', 'vì sao post không ai xem', 'content audit', 'kiểm tra chất lượng content'.

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Tìm viral pattern ở ngành khác (bác sĩ, luật sư, tài chính, bất động sản, thủ công) có thể apply cho niche AI/automation của Hoang. Ngách AI educator VN còn ít format được khai thác — cross-industry adaptation là blue ocean. USE WHEN user says 'tìm format ngành khác', 'cross industry research', 'học format từ ngành khác', 'blue ocean format', 'tìm format chưa ai làm', 'adapt format từ niche khác', 'cross industry viral'.

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Rewrite CTA kiểu autocratic (Mua ngay! Follow ngay! Đăng ký liền!) sang 3 variants Democratic / Benevolent / Laissez-faire — reach 85% dân số thay vì chỉ 5% (action-based). Áp dụng cho landing page, caption FB, CTA video, email. USE WHEN user says 'rewrite cta', 'sửa cta', 'cta không autocratic', 'viết lại kêu gọi hành động', 'cta cho landing page', 'cta nhẹ nhàng hơn', 'inclusive cta', 'cta democratic benevolent'.

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