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amplitude/builder-skills

「Playing to Win」のフレームワークを使って、勝ちたい野心、戦う場所、勝ち方、能力、マネジメントシステムの5つの戦略的選択肢を明確にし、整合性のある戦略を立案します。市場、ポジショニング、競争優位性について判断が必要なときに使用します。

builder-skills とは？

このスキルは、A.G. LafleyとRoger Martinによる「Playing to Win」フレームワークを実践的に適用するためのツールです。ビジネス、製品、イニシアチブに対して、単なるToDoリストではなく、真の戦略を策定するために、5つの本質的な戦略的選択（Winning Aspiration / Where to Play / How to Win / Capabilities / Management Systems）を順に検討し、それらが相互に強化し合っているかを検証します。主にClaude Codeや類似のAIエージェント環境で動作し、ユーザーと対話しながらカスケードを進め、最後に出力テンプレートを使って一貫性のある戦略ドキュメントを生成します。各選択肢ごとに「真実であるべき条件（must-be-true conditions）」を逆引きすることで、戦略のリスクを明確にし、検証すべき仮説を抽出できる点が特徴です。新規事業、既存事業のテコ入れ、マルチプロダクト企業のポートフォリオ戦略など、様々な状況に適応可能な汎用性を持ちます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofDesign & UI
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/product-skills/skills/playing-to-win
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ドキュメント

Playing to Win

戦略とは、勝利するためにポジショニングするための統合された選択の集合です。それらの選択を明示的にしましょう。

あなたには、本当の戦略が必要なビジネス、製品、またはイニシアチブがあります。これは、ToDoリストでごまかしたものではありません。このスキルは、A.G. LafleyとRoger MartinのPlaying to Winフレームワークを適用し、5つの本質的な戦略的選択を強制的に行わせ、それらが互いに強化し合っているかをチェックします。

各選択の詳細な定義と診断質問については、framework.mdを参照してください。

ワークフロー

  1. 主題を明確にする: 戦略が必要なものを特定します — 企業、製品ライン、機能領域、または新市場への参入。曖昧な場合はユーザーに確認します。また、時間軸（6ヶ月？3年？）も特定します。

  2. カスケードを進める — 5つの選択肢すべてを順番に検討します。各選択肢は次の選択肢を制約します：

    選択肢1: 私たちの勝ちたい野心は何か？ 勝利がどのようなものかを具体的で測定可能な用語で定義します。「最高になる」ではなく、どの顧客に対してどのような具体的な成果を目指すのか？勝ちたい野心は目的を設定し、その後のすべての選択肢の枠組みとなります。

    選択肢2: どこで戦うか？ 戦場を選びます。これは最も重要な戦略的選択です — 戦わない場所を選ぶことは、戦う場所を選ぶことと同じくらい重要です。次元：顧客セグメント、地理的領域、製品カテゴリ、チャネル、バリューチェーンの垂直段階。

    選択肢3: どのように勝つか？ 選択した戦場内での競争優位性を定義します。汎用的な戦略は2つだけです：コストリーダーシップか差別化か。どちらを選び、具体的にどのように実現するのか？あなたを明白な選択肢にする独自の価値提案は何か？

    選択肢4: どのような能力を整えるべきか？ 選択した場所で勝つために必要な3〜5の中核能力を特定します。これらは相互に強化し合うべきです — 各能力が他の能力の価値を高めます。今日既に持っている能力と、新たに構築する必要がある能力を区別します。

    選択肢5: どのようなマネジメントシステムが必要か？ 能力を構築・維持するために必要なシステム、構造、プロセスを定義します。ここで戦略は運用レベルに落とし込まれます — 測定システム、組織構造、人材、プロセス、文化。

  3. カスケードの整合性をテストする: 5つの選択肢は互いに強化し合わなければなりません。以下をチェックします：

    • 「どこで戦うか」の選択は「勝ちたい野心」と一致しているか？
    • 「どのように勝つか」の選択は、選んだアリーナで真の優位性を生み出しているか？
    • 「能力」は実際に「どのように勝つか」を可能にしているか？
    • 「マネジメントシステム」は能力を構築・維持しているか？
    • 競合他社がこの戦略を読めば、あなたと正確に競争する方法がわかるか？（もしそうなら、「どのように勝つか」が十分に差別化されていないことになります。）

  4. 主要な戦略的緊張を特定する: すべての戦略には中核となる緊張またはトレードオフが含まれます。それを明示的に命名します — 何を諦めるのか？どのような賭けをしているのか？この戦略が機能するためには何が真実でなければならないか？

  5. 真実であるべき条件を逆引きする: 各選択肢について、その選択が有効であるために成立しなければならない2〜3の条件をリストアップします。これらが戦略的リスクとなり、検証すべき仮説となります。

出力テンプレート

# Playing to Win: [主題]

## 戦略的コンテクスト
[現在の状況、競争環境、なぜ今戦略的明確さが必要なのかについて2〜3文]

## 戦略カスケード

### 1. 勝ちたい野心
[勝利はどのようなものか？誰に対して？いつまでに？具体的かつ測定可能に記述。]

### 2. どこで戦うか
**選択したアリーナ:**
- 顧客セグメント: [具体的に誰]
- 地理的領域: [どこで]
- 製品カテゴリ: [何を]
- チャネル: [どのように彼らにリーチするか]
- バリューチェーンの位置: [どの部分]

**明示的に戦わない場所:**
- [何を除外することを選択するか — これは同様に重要]

### 3. どのように勝つか
**戦略的ポジショニング:** [コストリーダーシップ / 差別化 — どちらかを選ぶ]
**独自の価値提案:** [1〜2文 — なぜ顧客が代替案ではなくあなたを選ぶのか]
**主要な差別化要因:**
- [差別化要因1]
- [差別化要因2]
- [差別化要因3]

### 4. 中核能力
| 能力 | 現在保有？ | 埋めるべきギャップ | 優先度 |
|------|-----------|-------------------|--------|
| [能力1] | はい/部分的/いいえ | [不足しているもの] | 最重要/重要 |
| [能力2] | ... | ... | ... |

### 5. マネジメントシステム
| システム | 目的 | 状況 |
|---------|------|------|
| [システム1] | [それが可能にするもの] | 存在する/改善が必要/欠如 |
| [システム2] | ... | ... |

## カスケード整合性チェック
[各レベルが他を強化しているか？不整合を指摘する。]

## 主要な戦略的緊張
[中核となるトレードオフは何か？何に賭けているのか？]

## 真実であるべき条件
| 選択肢 | 条件 | 確信度 | 検証方法 |
|--------|------|--------|---------|
| どこで戦うか | [条件] | 高/中/低 | [テストまたは証拠] |
| どのように勝つか | [条件] | ... | ... |
| ... | ... | ... | ... |

## 推奨される次のステップ
1. [最もリスクの高い真実であるべき条件を検証する]
2. [最も重要な能力ギャップを埋める]
3. [最も重要なマネジメントシステムを構築または修正する]

分析の適応

新製品または新市場参入の場合: 「どこで戦うか」と「どのように勝つか」に最も時間を費やします。あらゆる場所で戦いたくなる誘惑に駆られますが、それに抵抗してください。狭い選択が勝ちます。

勢いを失っている既存製品の場合: 「勝ちたい野心」から始め、現在の「どこで戦うか」が依然として有効かどうかを確認します。市場は変化します — あなたの選択も変化すべきです。

プラットフォームまたはマルチプロダクト企業の場合: 各製品/セグメントごとに独立してカスケードを実行し、その後ポートフォリオ全体の戦略的整合性をチェックします。カスケード間で共有される能力がレバレッジポイントです。

ヒント

  • 最も難しいのは、どこで戦わないかを選ぶことです。「どこで戦うか」に全員が含まれている場合、それは戦略ではありません。
  • 「どのように勝つか」は機能一覧ではありません。それは、CEOが説明するレベルで、顧客があなたを選ぶ理由です。
  • 主要な戦略的緊張を特定できない場合、その戦略は十分に困難な選択をしていません。
  • 7-powersと組み合わせて、「どのように勝つか」が持続可能な競争優位性になるかを検証してください。
  • amazon-working-backwardsを使用して、「勝ちたい野心」が魅力的な顧客のストーリーに変換できるかをテストしてください。
  • 真実であるべき条件に対してpre-mortemを実行し、最もリスクの高い前提をストレステストしてください。

Individual skills in this repo

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

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Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

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Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

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Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

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Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

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Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

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Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

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Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

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Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

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Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

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Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

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