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ブランド発見

このスキルは、構造化された適応型のブランド・アイデンティティ・インタビューを実施し、完全なブランドブック『90_SYNTHESIS.md』を作成するためのものです。

ブランド発見 とは?

このスキルは、ブランドの新規作成、リポジショニング、または共同作業者向けのアイデンティティリファレンス作成に利用します。複数セッションにわたるインタビューを構造化・適応的に進め、回答をディスクに保存することで、セッション間の連続性を確保します。主な特徴として、1回に1つの質問、各回答後のパラフレーズと深化プローブ、ラダリング(Whyを繰り返す手法)、5 Whys、薄い回答の検出、投影技法など、深い洞察を引き出すインタビュー規律を備えています。10のモジュール(Purpose/Why、Positioning、Audience & Niche、Personality & Archetype、Voice & Tone、Narrative/Story、Founder Brands vs Studio Brand、Master Brandbook)を順次完了し、各モジュール終了時にRaw/Synthesisを含むファイルとstate.jsonチェックポイントを書き出します。複数ファウンダーモードでは個別インタビュー後に調整パスを実行し、アンチパターン(state未読、複数質問同時、飽和前の合成、調整スキップ、ワンショットセッション)を避けることで、高品質なブランドブックを提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/brand-discovery

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ドキュメント

ブランド発見 は何をしますか?

このスキルを使用して、構造化された適応型のブランド・アイデンティティ・インタビューを実施します。 目標は完全な 90_SYNTHESIS.md(マスターブランドブック)を作成することです。 組織はこれを使って、デザイナー、ライター、外部コラボレーターにブリーフィングを行うことができます。

インタビューは複数のセッションにわたって実施されます。会話中に得た知識が失われないよう、回答をディスクに保存しながら進め、後続のセッションは前回の終了地点から再開できるようにします。

起動タイミング

  • ブランドを新規作成、リポジショニングする、または共同作業者にブリーフィングするための文章化されたアイデンティティリファレンスが必要な場合。
  • 複数のセッションが見込まれる場合(会話が数日から数週間にわたる場合)。
  • 複数のファウンダーやステークホルダーが個別インタビューを必要とし、その後調整パスを実施する場合。
  • ユーザーがアドホックなチャットではなく、構造化された再現可能な手法を求めている場合。
  • 既存のブランドドキュメントが散在、暗黙的、またはファウンダー依存であり、明示化する必要がある場合。

セッション開始プロトコル

アクティベーションごとに、インタビュー質問をする前に以下の手順を実行します。

  1. 事前の進捗状況を確認する。 プロジェクトの brand-identity ディレクトリに既存のモジュールファイルと state.json チェックポイントがないか確認します。存在しない場合は新規開始です。ブランド名、参加者、brand-identity ファイルの保存先を確認し、最初のモジュールから開始します。
  2. 進行中のモジュールファイルがあればそれを読み、Raw セクションに以前の回答が記録されているか確認します。
  3. ユーザーに2~3文で報告します。 現在のモジュール、そのステータス、残りのタスク。その後、「ここから続けますか、それともモジュールを切り替えますか?」と尋ねます。

インタビュー規律

すべてのモジュールを通じて以下のルールを適用します。

  1. 一度に1つの質問のみ。 質問のリストを提示してはいけません。
  2. 各回答の後: 短いパラフレーズ → 1つの深化プローブ、またはトピックが飽和した場合はスレッドを閉じます。黙って次に進んではいけません。
  3. ラダリング: すべての「何」に対する回答に対して、「それはあなたにとってなぜ重要ですか?」と続け、コアバリューが表面化するまで(通常2~4回の反復)繰り返します。
  4. 5 Whys: 信念やポジショニングの主張に対しては、表面的な宣言ではなく根本的な理由に到達するまで掘り下げます。
  5. 薄い回答を検出: 一般的、専門用語が多い、または曖昧な場合は、具体的な事例、クライアントのストーリー、または数値を求めます。
  6. 投影技法(モジュールごとに1回、停滞時に使用):
    • 「ブランドが人間だとしたら、どのように部屋に入ってくるでしょうか?」
    • ブランド追悼:「組織が5年後に閉鎖するとしたら、顧客は何を恋しく思うでしょう?あなたは何を言い残せなかったと後悔するでしょう?」
    • 競合対比:「尊敬するが、決してなりたくない競合を1つ挙げてください。彼らがなぜ間違ったモデルなのか、具体的に教えてください。」
  7. 飽和シグナル: 連続する2回のプローブで新しい情報が得られなかった場合、要約してモジュールを閉じます。
  8. モジュール終了時: 構造化されたモジュールファイルを2つのセクションで作成します。
    • ## Raw — 逐語引用と事例。
    • ## Synthesis — あなたの解釈、3つの候補となる定式化、未解決の質問、参加者間の矛盾点。 その後、state.json チェックポイントを更新します(下記の State プロトコルを参照)。

モジュールシーケンス

ファイルラベル使用フレームワーク
10_purpose-why.mdPurpose / WhySinek Golden Circle、Lencioni
20_positioning.mdPositioningDunford 「Obviously Awesome」、Moore テンプレート
30_audience-niche.mdAudience & NicheBaker 「Business of Expertise」、ICP
40_personality-archetype.mdPersonality & ArchetypeMark & Pearson 12 archetypes、J. Aaker 5 dims
50_voice-tone.mdVoice & ToneBrand voice guidelines
60_narrative-story.mdNarrative / StoryNeumeier trueline、brand story arc
70_founder-tension.mdFounder Brands vs Studio BrandEnns 「Win Without Pitching」
90_SYNTHESIS.mdMaster BrandbookKapferer prism、Aaker brand system

モジュールは順番に完了します。ユーザーがモジュールを飛ばすリクエストをした場合はそれを尊重し、スキップを state.json に記録します。

状態書き出しプロトコル

各モジュールが飽和または完了ステータスに達した後、2つのファイルを書き出します。

モジュールファイル:modules/{moduleFile} に、Raw と Synthesis の完全な内容を記述します。

state.json — 軽量チェックポイントで、後続のセッションが再開できるようにします。completedModules、inProgressModule、nextModule、lastUpdated を更新します。 スキーマ:

{
  "session": "{brand_name}-brand-{YYYY-MM}",
  "outputPath": "{path_to_brand_identity_directory}",
  "completedModules": [],
  "inProgressModule": "10_purpose-why.md",
  "nextModule": "20_positioning.md",
  "participants": ["founder-A"],
  "lastUpdated": "{ISO-8601}"
}

書き出し後、確認します:「モジュールXを保存しました。ステータスを更新しました。次はYです。」

最終モジュール(90_SYNTHESIS.md): 最終シンセシスを書き出す際、state.json の inProgressModule を "90_SYNTHESIS.md"、nextModule を null に設定します。書き出し後、completedModules に "90_SYNTHESIS.md" を含め、inProgressModule を null に設定します。inProgressModule が残っていると、将来の再開時に完了済みのブランドブックがまだ進行中とみなされてしまいます。確認:「ブランドブック完成。すべてのモジュールを保存しました。」

マルチファウンダーモード

複数のファウンダーが参加する場合、各ファウンダーの回答をメインモジュールファイルではなく founders/{participant}.md に書き出します。書き出し前に participant 名を検証します。英数字とハイフンのみ許可(例:founder-a、anna);パス区切り文字(/、\、..)や特殊文字を含む名前は拒否します。moduleFile を列挙されたモジュールシーケンス(10~90のみ)と照合して検証します。outputPath がプロジェクトディレクトリ内の絶対パスであることを確認し、相対パスや .. セグメントでエスケープするパスは拒否します。すべてのファウンダーがモジュールを完了した後、調整パスを実行します。モジュールファイルに収束点と相違点を要約し、グループアライメントワークショップのために「生産的緊張」にフラグを立てます。

アンチパターン

  • 最初に状態を確認せずに開始する。 すべてのセッションは既存のモジュールファイルと state.json を確認することから始める必要があります。これをスキップすると、以前のセッションの連続性がすべて失われます。
  • 複数の質問を同時に行う。 一度に1つの質問はオプションではありません。リストはチェックリスト的回答を生み、真の洞察は得られません。
  • 飽和する前に合成に進む。 最後の2つのプローブで新しい情報が得られなかった場合、モジュールは完了です。得られた場合はまだ完了していません。
  • マルチファウンダーの調整をスキップする。 複数のステークホルダーが関与する場合、個別インタビューが完了してから調整を行う必要があります。最初に集団でブランドについて議論すると、アンカリングバイアスが生じます。
  • これをワンショットセッションとして扱う。 このスキルは複数セッション向けに設計されています。1回の会話で 90_SYNTHESIS.md に急ぐと、浅いアウトプットしか得られません。

関連スキル

  • competitive-platform-analysis — brand-discovery でポジショニングブリーフを確立した後、これを使用して競合セットの範囲を定め、分類します。
  • brand-voice (ECC) — brand-discovery の voice-and-tone モジュールで、別途ソース由来のライティングスタイルプロファイルが必要な場合に使用します。

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル