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github/gtm-ボードミーティングおよび投資家コミュニケーション

ボードミーティングの準備、投資家向けアップデート、エグゼクティブコミュニケーションを行います。ボードデッキの作成、投資家向けアップデートの執筆、ボードへの悪い知らせの伝え方、QBRの構成、ボードレベルのメトリクス規律の構築に使用します。「Three Things」ナラティブモデル、4層メトリクス階層、ボードの驚きを防ぐプリブリーフパターンが含まれています。

gtm-ボードミーティングおよび投資家コミュニケーション とは?

このスキルは、ボードミーティングの準備、投資家向けアップデート、およびエグゼクティブコミュニケーションのための包括的なフレームワークを提供します。主にボードデッキの作成、投資家向けレポートの執筆、悪い知らせを効果的に伝える方法、四半期業務レビュー(QBR)の構造化、およびボードレベルのメトリクス規律の構築に焦点を当てています。このスキルには、「Three Things」ナラティブモデル、4層メトリクス階層、ボードの驚きを防ぐプリブリーフパターンなど、実践的な手法が含まれており、経営幹部やスタートアップのファウンダーが戦略的なコミュニケーションを効率的に行えるよう支援します。対応プラットフォームはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールであり、SKILL.mdドキュメントに基づいて、ユーザーはこれらの手法を具体的なタスクに適用できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/gtm-board-and-investor-communication

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ドキュメント

gtm-ボードミーティングおよび投資家コミュニケーション は何をしますか?

ボードミーティングの準備、投資家向けアップデート、およびエグゼクティブコミュニケーションを行います。ボードデッキの作成、投資家向けアップデートの執筆、ボードへの悪い知らせの伝え方、QBRの構成、またはボードレベルのメトリクス規律の構築に使用します。「Three Things」ナラティブモデル、4層メトリクス階層、およびボードの驚きを防ぐプリブリーフパターンが含まれています。

概要

このスキルは、ボードメンバーや投資家との効果的なコミュニケーションに必要なすべての要素をカバーします。以下を含みます:

  • 「Three Things」ナラティブモデル: 複雑な情報を3つの重要なポイントに絞り込む手法。
  • 4層メトリクス階層: 経営指標を階層化して整理するフレームワーク。
  • プリブリーフパターン: ボードミーティング前に事前情報を共有し、驚きを防ぐ手法。

主なユースケース

  1. ボードデッキの作成: 明確でインパクトのあるプレゼンテーション資料の作成。
  2. 投資家向けアップデート: 投資家への定期的な進捗報告と将来展望の伝達。
  3. 悪い知らせの伝達: ネガティブな情報を建設的かつ透明性を持って伝える方法。
  4. QBR(四半期業務レビュー)の構成: 四半期ごとの業績レビューの効果的な構造化。
  5. メトリクス規律の構築: 経営陣が一貫して追跡すべき主要指標の整理。

使用方法

このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールと連携して使用します。特定のタスクに対して、以下のように指示を与えることができます:

ボードミーティングのための「Three Things」ナラティブモデルを使って、今四半期のハイライトを3つにまとめてください。

または:

投資家向けアップデートを作成し、4層メトリクス階層に基づいて主要KPIを整理してください。

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他のAIエージェントツール

関連リソース

ライセンス

このスキルはMITライセンスの下で提供されます。詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

Individual skills in this repo

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

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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