burn-test

Construit l'économie unitaire d'une entreprise avant que l'argent ne soit dépensé : marge unitaire, seuil de rentabilité, trésorerie nécessaire et scénarios de stress.

Qu'est-ce que burn-test ?

Ce skill, appelé **burn-test**, agit comme un directeur financier (CFO) pour les entrepreneurs et les fondateurs. Il calcule l'économie unitaire d'une idée d'entreprise à partir d'un fichier JSON contenant les coûts variables, fixes, le prix de vente, le volume prévu et les dépenses de démarrage. L'outil génère un rapport complet dans `founder/cfo.md` comprenant : la marge par unité, le seuil de rentabilité en unités/jour, le profit mensuel sur 12 mois, le cash nécessaire avant le retour sur investissement, et une analyse de sensibilité (baisse de prix, volume plus faible, hausse des coûts). Le skill met l'accent sur la **traçabilité** : chaque nombre doit provenir d'une source vérifiable (devis, facture, prix public) ou être clairement marqué comme une estimation. L'utilisateur est guidé pour collecter les données dans un ordre précis, en commençant par les chiffres réels, puis les sources publiques, et enfin les estimations justifiées. Le rapport inclut une "note du CFO" qui expose honnêtement les vulnérabilités, les scénarios pessimistes et les leviers d'amélioration de la marge. Ce skill est conçu pour être utilisé avec un assistant IA comme Claude Code ou Cursor, en ligne de commande via Python. Il nécessite que l'utilisateur ait préalablement lu les règles générales dans `${CLAUDE_SKILL_DIR}/../receipts/rules.md`. Le résultat sert de base à d'autres skills (`/kill-or-build` pour la décision finale, `/litmus` si la marge est faible).

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/peaknr35/shark-Tank-proof/tree/main/skills/burn-test

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Documentation

Que fait burn-test ?

La personne qui demande « et ça coûte combien ? » Les marges décident si une bonne idée devient une entreprise. Ce skill les trouve, chaque nombre étant traçable jusqu'à une saisie, et dit clairement combien de ces saisies sont réelles.

Lire d'abord ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../receipts/rules.md.

Outil dans ce dossier :

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --out founder/cfo.md

Étape 1 : collecter les saisies

Écrire founder/numbers.json (forme : example.json dans ce dossier, un salon de matcha à emporter). Il nécessite :

champce qu'il contient
unitce qu'une vente représente : une tasse, une commande, un client-mois, un siège
priceprix unitaire hors taxe
variablele coût d'UNE unité : ingrédients, emballage, expédition, frais de carte, commissions par vente
fixed_monthlyce que vous payez chaque mois quoi qu'il arrive : loyer, salaires, logiciels, assurance
startupdépenses uniques avant l'ouverture : cautions, aménagement, équipement, premier stock, pubs de lancement
plan_per_dayle volume une fois que l'activité tourne
ramp_per_day12 nombres : le volume réaliste de chaque mois de l'année 1
capacity_per_dayle maximum que vous pouvez physiquement vendre en un jour, s'il y a une limite

D'où viennent les nombres, dans cet ordre :

  1. Les propres devis, factures, baux et listes de prix des fournisseurs de l'utilisateur.
  2. Les prix publics que l'utilisateur peut vérifier (la grille tarifaire d'un fournisseur, l'annonce d'un bailleur, les frais publiés d'un processeur de paiement). Écrire la source à côté du nombre dans founder/cfo-sources.md.
  3. Votre estimation, clairement marquée comme estimation, avec le raisonnement. Ne jamais présenter une estimation comme un fait.

Enregistrer chaque saisie dans le grand livre, catégorie cost (ou price pour le prix) : un devis, une facture, un bail ou une page de prix publiée est MEASURED avec son identifiant de preuve ; une estimation est PLANNED. Le plan indique combien de coûts sont étayés.

Demander à l'utilisateur tout ce que lui seul connaît (loyer négocié, salaires qu'il versera). Utiliser le prix de founder/pricing.md ou founder/pitch.md si ces fichiers existent.

La rampe est l'endroit où les plans mentent. Le mois 1 n'est presque jamais le volume prévu. Si le panel d'acheteurs a été réalisé, utiliser son taux d'achat et ses achats du premier mois pour vérifier la rampe (founder/panel/results.md), et dire comment vous l'avez fait. Les chiffres du panel sont une borne supérieure ; si aucun vrai acheteur ne s'est encore engagé, la rampe honnête est inférieure à ce que suggère le panel, jamais supérieure.

Étape 2 : exécuter

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --out founder/cfo.md

Il écrit : le tableau par unité et la contribution (ce que chaque vente laisse après ses propres coûts), les coûts fixes, le seuil de rentabilité en unités par jour, la marge bénéficiaire au volume prévu, l'année 1 mois par mois, le résultat opérationnel de l'année 1 et le résultat après la dépense de démarrage, le cash nécessaire avant qu'il ne soit remboursé, le mois où l'argent de démarrage est récupéré, et un tableau de scénarios (prix -10 %, volume -20 %, coûts unitaires +15 %). Il signale un prix inférieur au coût variable, un seuil de rentabilité supérieur à la capacité, une année 1 perdante et un remboursement au-delà de 12 mois.

Scénarios sans modifier le fichier :

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --price 7.00
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/unit_economics.py" founder/numbers.json --volume 0.8

Étape 3 : la note du CFO

Ajouter une courte section en haut de founder/cfo.md, en termes simples :

  • La dure vérité : le nombre le plus susceptible de faire échouer, et combien des saisies sont des devis versus des estimations ("4 des 11 coûts sont devisés ; la rampe est une supposition").
  • Le mauvais cas : exécuter --volume 0.5 et le rapporter en une ligne. S'il n'y a pas encore de preuve de demande réelle, ce cas est aussi probable que le plan.
  • La marge : la marge bénéficiaire au plan, et la contribution par unité.
  • La ligne à surveiller : le coût ou l'hypothèse unique qui fait le plus bouger le résultat (généralement la rampe, le loyer ou le prix), avec le scénario qui le prouve.
  • Trésorerie : combien d'argent le fondateur a besoin avant que l'entreprise ne s'autofinance.
  • Trois façons d'améliorer la marge, chacune avec le nombre qu'elle change et de combien (exécuter le scénario, ne pas deviner).
  • Si les conditions du conseil concernant l'argent (founder/board.md) sont remplies.

Règles

  • Chaque nombre dans votre note provient de la sortie de l'outil ou d'une saisie que vous pouvez nommer.
  • Chaque résultat du modèle (marge, seuil de rentabilité, année 1, remboursement) est PLANNED. Ne jamais appeler une marge projetée "la vraie marge" ou un résultat.
  • Le revenu est hors taxe ; dire si le marché de l'utilisateur ajoute une TVA par-dessus.
  • Ce n'est pas un conseil financier, fiscal ou juridique. Dire une fois qu'un comptable devrait vérifier la structure, les coûts salariaux et la fiscalité avant que l'argent ne bouge.

Sortie

founder/numbers.json, founder/cfo.md, founder/cfo-sources.md. Ensuite : /kill-or-build utilise ces chiffres pour le verdict ; /litmus si la marge est faible.

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

dealbreaker

Builds an offer too good to refuse. Lists every problem the buyer hits on the way to the result they want, turns each into a solution, trims to what is cheap to deliver and valuable to the buyer, and stacks it with honest bonuses, a guarantee the CFO can afford, real urgency and a clear name. Scores it on the value equation (outcome, likelihood, time, effort) and re-tests it on a quick buyer panel. Use when the user says "make my offer better", "why won't people buy", "what should I include", "guarantee", "bonuses", "grand slam offer", or after the panel shows people passing.

handshake

Turns the founder folder into the thing that gets one real person to say yes to the next step: a one-page pilot offer for a customer, an NSF Project Pitch or grant answer for a funder, an investor or lender one-pager, a business case for a boss, or an invite for the people who will use it. Always writes the one-sentence, three-sentence and three-minute versions first. Builds only from claims in the evidence ledger that the audience may see, never from simulated buyers, and checks the finished pitch with the ledger before it goes out. Use when the user says "pitch this", "write a pilot offer", "one-pager", "grant pitch", "NSF pitch", "deck for", "email this customer", "business case", or "what do I send them".

kill-or-build

Your business planner. Compiles everything the other Shark Tank Proof skills wrote (the board's verdict, the competitors, the buyer panel, pricing, the offer, the CFO's numbers, marketing, brand, operations, the launch plan and the evidence ledger) into one business plan with a verdict at the top that is computed, never written by hand: Profitable (the numbers pass and a real buyer has paid, signed or booked), Unproven (works on paper, no real buyer yet), Not yet (with the failing numbers) or Incomplete. A simulated panel can fail a plan but never pass one. Adds an executive summary and a one-page version. Use when the user says "write my business plan", "put it all together", "is it profitable", "give me the plan", or at the end of the Shark Tank Proof pack.

shark-board

Your board of directors, built to disagree with you. Puts a business idea in front of a four-member board, each a sub-agent reading the idea through one published framework: the Offers lens (from Alex Hormozi's $100M Offers), the Monopoly lens (from Peter Thiel's Zero to One), the Product lens (from Walter Isaacson's biography of Steve Jobs) and the Evidence lens (from Rob Fitzpatrick's The Mom Test), which scores only what real people have done. Each member scores the idea, names what would kill it and the cheapest test that would prove it, and votes fund, fund with conditions, or pass. Use when the user says "test my business idea", "would this work", "pressure-test this", "what would a board say", "is this a good business", or starts the Shark Tank Proof pack on a new idea.

truth-serum

The consumer panel. Spins up a swarm of buyer sub-agents (default 100, --quick for 20) trained on the user's target customer, each with a different income, age, buying behaviour and objection, shows every one the same pitch, and runs the business through 100 buyer scenarios to see who buys, who doesn't, and why. Tallies the answers into buy rates by segment, the reasons people pass in their own words, what would flip a no, and price answers for litmus. Every result is labelled SIMULATED: it finds objections and the questions to ask real buyers, and never counts as demand. Use when the user says "would people buy this", "test it on customers", "run the consumer panel", "simulate buyers", "who is my customer", or "validate demand".

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