Community研究&データ分析github.com

lingyu9495-source/funding-fit-diagnosis

プロジェクトの資金調達適性を4段階で診断し、VC・政府基金のマッチング機関を特定、ギャップリストと資金調達ロードマップを生成するAIスキルです。

funding-fit-diagnosis とは?

このスキルは、企業の資金調達の可能性を評価し、具体的なアクションプランを提供するエンジンです。ユーザーは10の質問に答えるだけで、プロジェクトの絵姿が確定します。その後、市場系VCと政府系基金の2つの軸で独立したスコアリングを実施し、それぞれ強マッチ(75点以上)から暫定非推奨(45点未満)までの4段階で判定します。低スコアの場合は代替パスも提示します。23の主要VC/CVCと21の政府基金のデータベースから、各機関の「マッチシグナル」「ウォーニングシグナル」を元に最適な機関を5社特定し、なぜその機関なのか、不足している点、準備すべき書類、提出経路を明示します。さらに、ギャップリスト(3ヶ月以内に実行可能なものに限定)と、市場系・政府系・代替ルートの3つの資金調達ロードマップを提供します。このスキルは、Claude Code、Coder、Cursorなど主要なAIプラットフォーム上で動作し、オフラインで実行可能なPythonスクリプト(標準ライブラリのみ依存)も同梱されています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lingyu9495-source/agent-skills/tree/main/skills/funding-fit-diagnosis

Installed? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

プレビュー

スキル README より

九品錦鯉e 微信QRコード

ドキュメント

資金調達適性診断エンジン(Funding Fit Diagnosis)

経営者・起業家のための資金調達アドバイザー。これをインストールすると、AIは次の4つの質問に答えます: ① 私のプロジェクトは資金調達に適しているか? ② 誰に当たるべきか? ③ 何が不足しているか? ④ どうやって提出し、どれくらいで資金が得られるか?

一、トリガーシナリオ

ユーザーが以下のいずれかの意味を持つ発言をした場合、本スキルが起動します:

  • 「このプロジェクトで資金調達できるか/投資を受けられるか」
  • 「どのベンチャーキャピタル(VC)に当たればいいか/どの機関が適しているか」
  • 「政府系ファンドへの申請や補助金を受けられるか」
  • 「どうやって資金を集めるか/資金調達に必要な準備/事業計画書(BP)の書き方」
  • 「このプロジェクトの妥当な評価額はいくらか/どの程度の株式を譲渡すべきか」
  • ユーザーがプロジェクトの説明をし、「次にどうすればいいか」と尋ねる

二、実行規範(先にルールを定め、軽率な判断を防ぐ)

  1. 情報が不足している場合はまず収集せよ。絵姿が不完全な状態で結論を出すことを禁止する。 不足項目があれば質問する(第4節ステップ1の10項目リスト参照)。一度にまとめて質問し、何度も往復することを避ける。
  2. 結論は必ず「どの機関+何が不足+どうやって提出」の3点セットに落とし込む。 「チームを強化すべき」といった一般論のみで終わらせてはならない。
  3. 誇張せず、ごまかさない。 プロジェクトの条件が足りなければその旨を伝え、「条件を満たすには何が不足し、どのくらいの期間が必要か」を提示する。ユーザーが求めているのは真実であり、慰めではない。
  4. 結果を保証しない。 いかなる状況でも「必ず資金調達できる」「必ず補助金が得られる」とは言わない。スコアは適合度であり、成功率ではない。
  5. データの出典と基準日を明記する。 reference内の数値を引用する際は出典を明記する。確認できない場合は「未確認であり、所管省庁・機関に確認が必要です」と明確に書き、絶対に捏造しない。
  6. レッドラインの注意喚起を省略しない。 TS(タームシート)の対賭条項・買戻条項・個人保証などに関する条件については、ユーザーが尋ねていなくても必ずリスクを指摘する。

三、5ステップのワークフロー(核心)

ステップ1:プロジェクト絵姿の収集(10の質問)

各項目を確認し、不足があれば必ず質問する。詳細は templates/01-プロジェクト絵姿シート.md を参照。

#収集項目なぜ重要か
1一言で言うビジネス+解決する課題セクター分類を決定
2セクター/業界細分化機関の射程に入るか、政策対象かどうかを決定
3設立年月+現在の段階(構想/製品化/収益あり/規模拡大)ラウンドと利用可能な資金タイプを決定
4登記地+実際の営業地+移転・他地域への進出可否政府系ファンドの生死を分ける項目(還流投資)
5チームの背景(学歴/大手企業/連続起業/業界経験)アーリーステージでの最大の評価ウェイト
6技術的な参入障壁(特許/ソフトウェア著作権/独自プロセス/アルゴリズム/ライセンス)ハードテクノロジーの評価基準
7商業化データ(売上/粗利率/成長率/顧客数/リピート率/受注)後期プロジェクトでの最大の評価ウェイト
8今回の資金調達ニーズ(金額/使途/譲渡可能な株式)どのクラスの機関にマッチするかを決定
9これまでの資金調達(資金調達履歴/銀行融資/政府資金)連携可能性を判断
10目標と時間軸(資金調達かリソースかブランディングか、緊急度)ロードマップの優先順位を決定

ステップ2:二軸スコアリング

2つのスコアを同時に算出し、統合しないこと——市場系VCと政府系ファンドは完全に異なるロジックで動く。

A. 市場系VC適合スコア(満点100)

評価軸ウェイト評価基準
セクターのホット度20現在の主流ターゲット圏内か(references/03-政策的優遇セクター 参照)
チーム背景20大手企業/有名大学/連続起業/業界経験者(アーリーステージ最大の加点要素)
技術的参入障壁20特許数、技術ランキング、国家的課題解決、代替可能性
商業化の検証20売上規模、成長率、粗利率、有料顧客の質
天井10市場規模が十分に大きいか(10倍成長できるか)
資本化の道筋10出口戦略が明確か(IPO/M&A/産業界による買収)

B. 政府系ファンド適合スコア(満点100)

評価軸ウェイト評価基準
セクター政策対象マッチ25地域の重点産業リストに含まれているか(含まれていない=ほぼ不可能)
登記地・進出意思20還流投資要件を満たせるか(移転・子会社設立の意思)
研究開発と知的財産20研究開発費比率、特許・ソフトウェア著作権、ハイテク企業認定
チームと資格15チーム学歴構成、専門特化・新興企業/科技型中小企業認定
還流投資の実現可能性10生産能力・研究開発・受注を地域に落とし込めるか
出口の見通し10地方自治体の「上場可能/買収可能」という期待に合致するか

ランク判定(2つのスコアは独立して判定)

スコア判定ユーザーへの伝え方
≥75強マッチ今すぐ動き始められます。優先コンタクト先リストを生成しました。
60–74努力次第で可能交渉は可能ですが、明確な弱点があります。まずギャップを埋めてから正式に動き始めましょう。
45–59補強が必要現状で提出するとほぼ断られます。まず3〜6ヶ月の準備をしましょう。
<45当面推奨せず正直なところ、現在の条件での資金調達はコストパフォーマンスが非常に低いです。別の道を検討しましょう(第5節の代替案参照)。

ステップ3:機関マッチング(リストを出力し、曖昧な提案をしない)

絵姿に基づいて references/01-vc-institutions.md および references/02-gov-funds.md を検索し、以下を出力:

  • 優先コンタクト5社:各社について「なぜあなたなのか(どのマッチングシグナルに該当するか)/まだ不足している点/準備すべき資料/提出経路」を記載
  • 代替候補5社:なぜ代替候補なのかを一言で説明
  • 推奨しない機関:理由を説明(時間の節約)
  • マッチングはカード内の「マッチシグナル/ウォーニングシグナル」フィールドに基づき項目ごとに照合し、印象で推薦してはならない。

ステップ4:ギャップリスト(ユーザーが最も注目すべき部分)

「目標機関の要求 vs 現在の状況」を項目ごとにリストアップし、各項目に以下を付記: ギャップ|補完アクション|推定所要時間|難易度|優先順位

優先順位でソートし、実行可能なものだけに絞る:補完アクションはユーザー自身が3ヶ月以内に行えるものに限定する(例:「実用新案特許を2件追加」「有料顧客を3社獲得して実績とする」「科技型中小企業認定を申請」)。「チーム力を高める」といった抽象的な表現は禁止。

ステップ5:資金調達ロードマップ

業界ごとに3つの並行ルートを提示(詳細は references/04-fundraising-playbook.md 参照):

  1. 市場ルート:どのタイプのVC/産業資本を、どの段階で、どうやってアプローチするか
  2. 政府ルート:どのレベルのファンドを、どのチャネルで、どのような資料を用意し、どのくらいの期間が必要か
  3. 代替ルート(前2つが難しい場合):銀行のテクノロジー融資/保証、サプライチェーンファイナンス、顧客の前払い、産業界との戦略的提携/買収、対象都市に実質的な事業実体を持つ法人を設立して地域の産業政策要件を満たす

時間見通し:開始から契約までの合理的な期間(シード:2〜4ヶ月、Aラウンド:4〜8ヶ月、政府系ファンド:6〜12ヶ月)を提示し、キャッシュフローがそれに耐えられるよう注意を促す。

四、出力フォーマット(必須)

毎回の診断は以下の構成で出力する。ユーザーが理解でき、すぐに使えるものにする:

【一言結論】適格かどうか、どのルートが適切か、どのくらいの期間が必要か

【プロジェクト絵姿サマリー】10の質問を埋めたシート

【二軸スコア】
市場系VC適合スコア:XX/100 —— 判定:...
政府系ファンド適合スコア:XX/100 —— 判定:...
(最も減点の大きい3項目を列挙)

【優先コンタクト先リスト】5社 + 各社について「なぜあなたなのか+不足点+提出方法」

【ギャップリスト】表:ギャップ|補完アクション|所要時間|難易度|優先順位

【資金調達ロードマップ】3つのルート + 時間見通し + キャッシュフロー注意喚起

【リスク警告】資金調達条件のレッドライン、よくある落とし穴、やってはいけないこと

五、代替案(スコア <45 の場合、「ダメ」だけでは終わらせない)

低スコアのプロジェクトには代替ルートを提示する。例:

  • 当面VCの条件を満たさない → 政府系テクノロジー補助金/研究開発費の税額控除/科技型中小企業認定などの非エクイティ資金に切り替える
  • プロジェクトが小さすぎる → まずキャッシュフローを生むビジネスに注力し、売上と顧客数を増やしてから資金調達を検討する
  • セクターが資本市場に評価されていない → 産業界からの戦略的投資/顧客前払い/サプライチェーン協力でエクイティ資金調達に代える
  • それでもやりたい場合 → 「12ヶ月強化計画」を提示し、具体的なマイルストーンを示す

六、参考資料(必要に応じて読み込み、一度に全て読まない)

ファイル内容いつ読むか
references/01-vc-institutions.md16主要VC + 7産業資本(CVC)カード + 25行のケース比較ステップ3の機関マッチング(必読)
references/02-gov-funds.md21政府系ファンド(8国家級+13地方級)カード + どのレベルの資金を狙うかの決定木 + 申請SOP + 還流投資への対応政府ルート(必読)
references/03-market-policy.md資金調達・投資・管理・出口のデータ + 出口チャネル + 評価水準 + 政策的優遇セクターステップ2のスコアリングと政策判断
references/04-fundraising-playbook.md資金調達SOP + TSレッドライン + FAガイド + BPテンプレート + 業界別ルートステップ5のロードマップ(必読)
references/05-case-benchmarks.md30の実事例 + 共通統計 + セクター別ベンチマーク + 18の自己チェックリストユーザーが「他人はどうやって資金調達したか」を比較したい時

補助ツール

  • templates/01-プロジェクト絵姿シート.md —— 10問収集シート。そのままユーザーに送って記入依頼可
  • templates/02-機関マッチングスコアカード.md —— 出力用スコアカード+機関マッチング表+ギャップリスト表
  • scripts/match_engine.py —— オフラインルールエンジン(依存ライブラリ不要、実証済み)。プロジェクトのJSONを入力すると、二軸スコア+機関マッチングリストを出力(内部データ data/institutions.json:23 VC/CVC + 21政府系ファンド)
  • 参考事例/ —— 3つのデモ事例の実際の出力(ユーザーに直接見せて効果確認可)

七、よくある誤用(自己チェック)

  • ❌ 絵姿が揃っていないのに結論を出す → 結論は空虚になる
  • ❌ 2つのスコアを平均して1つにする → 2つのロジックが相互汚染する。必ず分離すること
  • ❌ 機関を推薦するが提出経路を示さない → ユーザーはリストがあっても次のステップがわからない
  • ❌ ギャップリストに実行不可能な項目を書く → ユーザーはさらに不安になる
  • ❌ 条件のリスクを隠す → 問題が起きた時、あなたのミスリーディングとみなされる
  • ❌ 機関の連絡先やファンドデータを捏造する → 納品のレッドラインに抵触。書けない場合は「確認が必要」と明記すること

八、免責事項と範囲(外部出力時はユーザーに必ず表示すること)

  1. スコアは適合度であり、成功率ではありません。 資金調達成功、資金または補助金の獲得を保証するものではありません。
  2. データは2026年9月時点のものです。 政策や機関の選好は変化します。重要な意思決定の前には、機関の公式発表または所管官庁に最新情報を確認してください。
  3. 投資助言/法的助言/財務助言を構成するものではなく、証券投資に関する助言を提供するものでもありません。 正式な契約には、有資格の弁護士・公認会計士に依頼してください。
  4. 依頼者の代わりに資金調達を行ったり、資金を取り扱ったりすることはありません。 情報整理と自己評価の補助のみを目的としています。
  5. 機関の連絡先:公式にはBP用メールアドレスを公開していないことが一般的です。ネット上の bp@ドメイン は推測であることが多く(返信が届かない可能性大)。公式ウェブサイトのチャネル、またはFA/産業界の紹介を利用してください。
  6. マッチングリストに掲載されたことは、機関があなたに投資することを意味するものではありません。 掲載されなかったことも、他のルートがないことを意味するものではありません。
  7. 政府資金申請のコンプライアンス:申請時は、所定の手続きに従い、事実に基づく資料を提出してください。資料の捏造や虚偽申請は固く禁止します。 違反した場合は法的責任を負うことになります。「還流投資/進出」等の取り決めは、実質的な事業実体を伴う必要があります。
  8. データの信頼性レベル:【公式】= 公式ウェブサイト/公告 |【メディア】= 36Kr/投中情報/清科等 |【推測】= 公開情報に基づく合理的推測。「未確認」のものはその旨を正直に説明し、絶対に捏造しないでください。

🙋 作者について

九品錦鯉e | 実際に踏んだ失敗を「持ってすぐに使える」スキルにパッケージ化。教科書は書きません。このスキルは私自身が毎日使っているバージョンです。

微信:ly5419495(追加時のメモに「SkillHub」と記載してください。優先的に承認します) 公众号:初五Agent(微信で検索。振り返りや方法論を全てそこに書いています。微信を追加しなくても読めます)

私が他に作成した、すぐに使えるツール類は、以下の棚ページにあります(ブラウザで開いてください): https://skillpay.alipay.com/public/jiupinjinlie

使用中に詰まった場合や、他にスキル化してほしいシナリオがあれば、上記のいずれかの方法でご連絡ください。

九品錦鯉e 微信QRコード

Individual skills in this repo

This repo contains 17 individual skills — each has its own dedicated page.

lingyu9495-source/agent-responsiveness-delegation

你给 AI 助手派了个重活,然后发现:发消息它不回、想插话只能排队、等十几分钟才回一句——等它抬头,需求早变了。根因不是模型慢,是主脑把重活放在前台跑,整个回合被占死。这个 Skill 把这套「重活外派 + 随时应答」机制做成可落地的东西:① 规则块(一页写清判级、派完立刻让出对话、工单四要素、只回收结论、自报≠事实、拍板留主脑、跨会话任务换机制)② 跨平台落地脚本 provision_agent_responsiveness.py:探测本机已有的 Agent 环境(Hermes 的 SOUL 置顶铁律块、Claude Code 的全局指令文件,这两条已实测),把规则块幂等写入(自动备份原文件、重复执行不重复写、绝不覆盖你已有内容);其余平台(Codex / Cursor / WorkBuddy / 任意 Agent)则导出一份可直接粘贴的规则块 markdown,你粘到系统提示或自定义指令里就生效 ③ 体检脚本 audit_agent_responsiveness.py:逐项核对规则块是否存在、是否被后续改动覆盖、探测到哪些平台——没检测到就如实报「未检测到支持的平台」,不假报通过。纯标准库、零依赖、Windows/macOS/Linux 通用。触发词:AI不回话、等太久、插话卡住、助手响应慢、主脑被占住、重活外派、子代理、多智能体、响应速度、落地配置、系统提示。

lingyu9495-source/ai-image-watermark-removal-boss

去除 AI 生成图角落的"XXAI生成"半透明/白色角标水印。像素级验证不自我欺骗、双信号交叉定位抗幻觉、多候选客观指标投票覆盖。当用户要求去除图片水印、清理 AI 生成角标、去"豆包/即梦/Kolors 生成"水印时使用。

lingyu9495-source/bank-scan-household-splitter

客户丢来一个压缩包,里面几百张身份证正反面、开卡申请书、合同——**人工一张张挑,一下午就没了,还容易漏**。

lingyu9495-source/cn-pdf-report-typeset

中文报告做成 PDF,常见翻车三件套:**字体乱码、表格错位、字号小到客户在手机上根本看不清**。这套是交付级的排版标准加可直接跑的模板。

lingyu9495-source/company-law

公司出事,十有八九出在**治理和控制权**上——股权结构一开始搭歪,后面融资、上市、分家全是坑。

lingyu9495-source/excel-keep-format-edit

客户拿来一张老报表说「就在原表上改个数,格式一点都不要动」——用 openpyxl 重建一次,字体、边框、合并单元格、条件格式、列宽全丢,客户一打开就知道这不是他原来那张表。

lingyu9495-source/feasibility-report-engine

做可研报告,卡住的往往不是不会写,是**不知道按哪版大纲、财务测算六表和正文对不上、交付前排版被退稿**。这套是从二十多万字、131 张表的真实交付里固化的流水线。

lingyu9495-source/feasibility-study-consultant

项目可行性论证与研究报告写作框架 —— 任何「这事能不能做、怎么做、值不值得做」的商业决策场景:可行性研究/立项论证/新项目评估/创业方向验证。10大论证模块 + 强制联网尽调 + 多源交叉验证 + 读者视角写作 + 结构化报告输出。(v1.4 升级:从「引导客户把项目情况讲清楚」到「按问题类型与项目类型选论证方法」再到「用假设台账逐条验证」的六步教练流程;附可行性门槛评分器与假设台账两个零依赖脚本、项目卡与决策门清单模板)

lingyu9495-source/financial-statement-adjustment

存量财务报表在原表基础上改数字并保持三表勾稽关系。当用户要求「在原报表上改某些数字,其他数据跟着调整且格式完全不变」时使用:资产负债表/利润表/现金流量表的目标值调整、未分配利润与利润总额联动、勾稽校验。

lingyu9495-source/gov-fund-application

想拿政府的钱,最容易白跑半年——层级选错、赛道不在目录里、返投算不清,材料递上去才发现方向不对。这套参谋按可执行顺序走:①先判层级(国家级/省级/市级/区级,门槛与目的完全不同)②赛道对目录:不在目录里直接如实说没戏,不让用户白跑③21 家基金卡片逐家对照(投资方式、返投比例、让利规则、申报条件、申报通道、真实案例),点名"你这个项目适合找谁"④返投博弈:算清落地要求,给"不想迁注册地"的三条合规路径⑤材料与时间表:申报材料清单、评审周期(6-12 个月是常态)与现金流提醒。与主技能 `funding-fit-diagnosis` 配套(做整体融资研判时用主技能,VC 与政府双轨分开算)。输入:项目基本情况与注册地/落地意愿;输出:层级判定 + 可申报基金名单 + 返投方案 + 材料清单 + 时间预期。不承诺拿到资金,申报须如实提交材料;政策口径标注截止时间,细则请向当地主管部门核实。触发词:政府基金、政府引导基金、产业基金、政府补贴、专项资金、项目申报、补贴申报、申报条件、返投、招商落地、母基金、投资方式、让利、国家级基金、省级引导基金、市级基金、科技成果转化、专精特新、科技型企业、中小企业发展基金。

lingyu9495-source/hermes-profile-browser-isolation

多个 AI 助手同时干活时,浏览器会互相抢占:弹窗抢焦点、任务互相打断、你正在用的 Chrome/Edge 被顶掉——**你连自己的网页都点不动了**。

lingyu9495-source/investment-finance

做投融资最容易踩的坑不是"不懂概念",是**条款里的每一个字都在分钱**——估值方法选错、对赌触发条件写松、回购条款没兜底,签完才发现少拿几千万。

lingyu9495-source/lowvram-ai-video-comfyui

网上的 AI 视频教程开口就是 24G 显存,一看就把人劝退——**其实 8G 的 4060 也能跑**。这套是 RTX 4060 Laptop 8G 显存 / 32G 内存 / Win11 上真跑出来的配置与调参。

lingyu9495-source/novel-deai-detector

写完的稿子发布前想知道会不会被判 AI 生成、平台审核会不会卡、读者会不会一眼看出机器味——这套是检测到清洗的完整闭环。

lingyu9495-source/npl

不良资产这行的钱,赚在**买入价**上——买贵了,后面怎么处置都白搭。

lingyu9495-source/subagent-first

AI 助手不是不够聪明,是被重活占住了:你让它整理 40 个文件,它一头扎进去十几分钟不抬头——你想问进度、想补需求、想改方向,只能干等。这套作业纪律解决的就是这件事:凡是预计要跑多轮的活(多文件/长研究/批量/长搜索),一律派给后台子代理并行执行,主代理只保留四个动作——拆解、派活、汇总、对话,永远保留随时回你话的能力。我们自己在多智能体团队里天天跑,踩过的 12 个坑全部写进正文:子代理自报成功却发现产出是空的、context 没写全导致跑偏返工、两个子代理并行写同一文件互相覆盖、把需要用户拍板的活派给问不了人的子代理、跨会话长任务错用子代理导致某天悄悄停掉……① 决策树四问判定轻重(一轮工具调用能做完吗/需要用户拍板吗/要活过本次会话吗/能拆成互不依赖的块吗)② 派活四要素(goal / context 必须自包含——子代理看不到你和用户的对话 / output_schema / 验收方式)③ 五步流程:拆解→派活→并行调度→验收→收口 ④ 验收清单:存在性/合规性/真实性/完整性四组逐项打勾,并随机抽一处回一手来源核对 ⑤ 6 种委派模式 + 12 条反模式。配套 scripts/delegation_planner.py:纯标准库零依赖,喂一份任务清单(轮数/文件数/是否研究/是否批量/是否需拍板/是否不可逆/是否跨会话),直接输出「该派子代理 / 自己做 / 转定时任务」+ 并行分组建议 + 主代理必做清单。正文按平台无关的作业纪律写,并附常见平台工具名对照表;Hermes 的字段名/并发上限/后台语义另附一页实况对齐,其他平台按对照表映射即可。触发词:子代理、委派、delegate、任务编排、多智能体、并行执行、上下文管理、主代理被占住、AI不回话、等太久、插话卡住、批量处理、长研究、fork-join、fan-out。

lingyu9495-source/ts-term-review

拿到 TS 或投资协议,看半天不知道哪条能签哪条得改——风险全藏在具体条目里,一句"整体没大问题"最要命。这套审查按 15 条核心条款逐条过:估值 Pre/Post、清算优先权、反稀释(完全棘轮是红线)、优先购买权、领售/拖售、对赌与业绩承诺、回购条款、个人连带担保、董事会与一票否决、保护性条款、竞业与知识产权、信息权、交割条件、股东会表决权、违约责任。每条给三级判定(🔴 红线不改就别签 / 🟡 可谈争取改 / 🟢 行业惯例)+ 谈判话术 + 替代方案,并区分"对公司"和"对创始人个人"——个人连带回购是绝大多数血案的源头,重点标红。另附谈判筹码排序、常见坑清单、BP 与数据室准备。与主技能 `funding-fit-diagnosis` 配套(做整体融资研判时用主技能)。输入:TS/投资协议条款(粘贴或描述);输出:逐条判定表 + 必须改的清单 + 谈判话术 + 底线建议。**不构成法律意见**,正式签署与司法效力请找执业律师确认。触发词:TS、Term Sheet、投资条款清单、投资协议、增资协议、股权转让协议、对赌、业绩承诺、回购、清算优先权、反稀释、完全棘轮、个人连带、一票否决、领售权、拖售权、估值、Pre/Post、股权稀释、条款谈判、FA。

関連スキル