Communitygithub.com

investor-outreach

コールドメール、温かい紹介文、フォローアップ、アップデートメールなど、資金調達のための投資家向けコミュニケーションを作成します。エンジェル、VC、戦略的投資家、アクセラレーターへのアウトリーチの際に使用します。

investor-outreach とは?

このスキルは、開発者やAIエージェントユーザーが資金調達プロセスにおいて、投資家向けの効果的なコミュニケーションを作成するためのものです。主な機能は、コールドメール、温かい紹介依頼、ミーティング後のフォローアップ、投資家向けアップデートなど、投資家とのやり取りに特化したメッセージを生成することです。特に、パーソナライズの徹底、行動を促す明確な依頼、抽象的な形容詞ではなく具体的な実績(プルーフポイント)の使用を重視します。また、特定の投資家にしか送れないようなテーラーメイドのメッセージを作成し、「I'd love to connect」などの弱い表現や一般的な褒め言葉を排除します。このスキルは、Claude CodeなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、ユーザーが投資家のテーゼやポートフォリオに関する情報を提供することで、より精度の高いアウトリーチを実現します。

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

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。

ドキュメント

投資家アウトリーチ

短く、具体的で、行動に移しやすい投資家向けコミュニケーションを作成します。

いつアクティブにするか

  • 投資家へのコールドメールを作成するとき
  • 温かい紹介依頼をドラフトするとき
  • ミーティング後または返信がない場合のフォローアップを送るとき
  • プロセス中の投資家アップデートを作成するとき
  • ファンドのテーゼやパートナーの適合性に基づいてアウトリーチを調整するとき

基本ルール

  1. すべてのアウトバウンドメッセージをパーソナライズする。
  2. 依頼はハードルを低くする。
  3. 形容詞ではなく実績(プルーフポイント)を使う。
  4. 簡潔にする。
  5. どの投資家にも送れるようなコピーを決して送らない。

ボイスハンドリング

ユーザーの声(ボイス)が重要な場合は、まず brand-voice を実行し、その VOICE PROFILE を再利用してください。 このスキルは、投資家向けの構造と依頼の規律を維持し、独自の並列的なボイスシステムを作成しないようにします。

禁止事項

以下の表現は削除し、書き直してください。

  • 「ぜひご連絡を取りたく思います」
  • 「ご紹介できることを嬉しく思います」
  • 実際の関連性のない一般的なテーゼの賛辞
  • あいまいな創業者の形容詞
  • 哀願するような表現
  • 直接的な依頼が明確な場合の、曖昧なクロージング質問

コールドメールの構成

  1. 件名:短く具体的に
  2. 書き出し:なぜこの投資家なのかを具体的に
  3. ピッチ:会社の概要、なぜ今なのか、重要な実績は何か
  4. 依頼:具体的な次のアクションを一つ
  5. 署名:名前、役職、必要に応じて信頼性を示す根拠を一つ

パーソナライズの情報源

以下のうち1つ以上を参照してください。

  • 関連するポートフォリオ企業
  • 公開されているテーゼ、講演、投稿、記事
  • 共通の知人
  • 投資家の焦点と明確に合致する市場またはプロダクトフィット

そのようなコンテキストがない場合は、ドラフトが完了しているふりをするのではなく、まだパーソナライズが必要であると明記してください。

フォローアップのペース

デフォルト:

  • 0日目:初回アウトリーチ
  • 4〜5日目:新しいデータポイントを1つ加えた短いフォローアップ
  • 10〜12日目:明確なクロージングを含む最終フォローアップ

ユーザーがより長いシーケンスを希望しない限り、それ以降も催促し続けないでください。

温かい紹介依頼

コネクター(紹介者)の負担を軽減します。

  • 紹介がなぜ適切かを説明する
  • 転送可能な紹介文を含める
  • 転送可能な紹介文は100語以内に抑える

ミーティング後のアップデート

以下を含めてください。

  • 議論された具体的な内容
  • 約束された回答またはアップデート
  • 利用可能な場合は新しいプルーフポイントを1つ
  • 次のステップ

品質ゲート

提供前に以下を確認してください。

  • メッセージが真にパーソナライズされていること
  • 依頼が明確であること
  • プルーフポイントが具体的であること
  • 無駄な賛辞や和らげる表現が削除されていること
  • 語数が厳密に抑えられていること

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