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投資家向け資料作成

ピッチデッキ、ワンページャー、投資家向けメモ、アクセラレーター応募書類、財務モデル、資金調達資料の作成・更新を行います。投資家向けドキュメント、プロジェクション、資金使途テーブル、マイルストンプラン、または複数の資金調達アセット間で内部一貫性を保つ必要がある資料をユーザーが求める場合に使用します。

投資家向け資料作成 とは?

このスキル(investor-materials)は、スタートアップや起業家が投資家向け資料を一貫性があり、信頼性が高く、防御可能な形で作成するためのガイドとワークフローを提供します。ピッチデッキ、ワンページャー、投資家メモ、財務モデル、アクセラレーター応募書類など、複数の資金調達アセットを統一的に管理し、トレクションメトリクス、価格設定、収益前提、調達額、資金使途、チーム情報などの「単一の情報源(source of truth)」を核に、すべての資料が矛盾なく整合することを重視します。主要なプラットフォーム(Claude Code、Cursor、Codexなど)に対応し、マークダウン形式の指示に従ってアセットのドラフト作成、クロスチェック、品質確認を効率的に行えるよう支援します。アクティベーション条件や注意すべきレッドフラグも明確に定義されており、投資家ミーティングで防御可能な品質を保証します。

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

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ドキュメント

投資家向け資料作成 は何をしますか?

一貫性があり、信頼性が高く、防御が容易な投資家向け資料を作成します。

アクティベーション条件

  • ピッチデッキの作成または改訂
  • 投資家向けメモやワンページャーの作成
  • 財務モデル、マイルストンプラン、資金使途テーブルの構築
  • アクセラレーターやインキュベーターの応募質問への回答
  • 複数の資金調達ドキュメントを単一の情報源に合わせて調整

黄金律

すべての投資家向け資料は互いに一致していなければなりません。

作成前に単一の情報源を確定または確認してください。

  • トレクションメトリクス
  • 価格設定と収益の前提
  • 調達額と調達手段
  • 資金使途
  • チーム経歴と役職
  • マイルストーンとタイムライン

矛盾する数字が現れた場合は、ドラフト作成を中止し、解決してから進めてください。

基本ワークフロー

  1. 標準的な事実を整理する
  2. 欠落している前提を特定する
  3. アセットタイプを選択する
  4. 明示的なロジックでアセットをドラフトする
  5. すべての数字を単一の情報源と照合する

アセットガイダンス

ピッチデッキ

推奨フロー:

  1. 会社 + 差別化要因
  2. 問題
  3. 解決策
  4. プロダクト / デモ
  5. 市場
  6. ビジネスモデル
  7. トレクション
  8. チーム
  9. 競合 / 差別化
  10. 要請額
  11. 資金使途 / マイルストーン
  12. 付録

ウェブネイティブなデッキを希望する場合は、このスキルを frontend-slides と組み合わせて使用してください。

ワンページャー / メモ

  • 会社の事業内容を簡潔な一文で述べる
  • なぜ今なのかを示す
  • トレクションと証明点を早い段階で含める
  • 要請額を正確にする
  • 主張が検証しやすい状態を保つ

財務モデル

以下の要素を含めます:

  • 明示的な前提
  • 必要に応じて悲観/基準/楽観のケース
  • クリーンな階層別収益ロジック
  • マイルストーンに連動した支出
  • 意思決定が前提に依存する場合の感応度分析

アクセラレーター応募書類

  • 尋ねられた質問に正確に答える
  • トレクション、洞察、チームの優位性を優先する
  • 誇張表現を避ける
  • 内部メトリクスをデッキやモデルと一貫させる

避けるべきレッドフラグ

  • 検証不可能な主張
  • 前提のない曖昧な市場規模推定
  • 一貫性のないチームの役割や役職
  • 明確に合計されない収益計算
  • 前提が脆弱なのに過度な確信を示すこと

品質ゲート

納品前に確認:

  • すべての数字が現在の単一の情報源と一致している
  • 資金使途と収益階層が正しく合計されている
  • 前提が可視化されており、埋もれていない
  • 誇大広告的な表現なしでストーリーが明確である
  • 最終アセットがパートナーミーティングで防御可能である

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.

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