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ブランド発見

構造化された適応型ブランドアイデンティティインタビューを実施し、デザイナーやライター向けの完全なマスターブランドブック(90_SYNTHESIS.md)を作成するスキルです。

ブランド発見 とは?

このスキルは、ブランドの創設、リポジショニング、またはコラボレーター向けのアイデンティティリファレンス作成において、複数セッションにわたる構造化インタビューを実施するためのものです。セッションごとに回答をディスクに保存し、会話が終了しても知識が失われず、後続のセッションで中断箇所から再開できます。目的・ポジショニング・オーディエンス・パーソナリティ・ボイス&トーン・ナラティブ・創設者ブランドといったモジュールを順次完了し、最終的にKapfererプリズムやAakerブランドシステムに基づく完全なマスターブランドブック(90_SYNTHESIS.md)を生成します。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、複数創設者モードや状態管理機能を備え、一貫性のあるブランド戦略を構築します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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。このブランドブックは、組織がデザイナー、ライター、外部コラボレーターにブリーフィングを行うために使用できます。

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。収集した回答はその都度ディスクに保存し、会話が終了しても引き出した知識が失われないようにし、後続のセッションで中断した場所から再開できるようにします。

アクティベーションのタイミング

  • ブランドを新規作成、リポジショニングする場合、またはコラボレーターにブリーフィングするための文書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に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メソッドを希望する場合。
  • 既存のブランドドキュメントが散在していたり、暗黙的だったり、ファウンダーに依存しており、明示的に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のたびに、インタビューの質問をする前に以下の手順を実行します:

  1. 事前の進行状況を確認する。 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探します。存在しない場合は新規開始です — ブランド名、参加者、brand-identityファイルの保存場所を確認し、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を読む 該当するファイルが存在する場合、そのRawセクションをスキャンして以前にキャプチャされた回答を確認します。
  3. ユーザーに報告する 2~3文で、どのモジュールにいるか、そのステータス、残りの作業を伝えます。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。

インタビューの規律

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. 一度に一つの質問。 質問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つの深掘りプローブ、またはトピックが飽和した場合はそのスレッドをクローズします。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?」と尋ね、核となる価値が表面化するまで続けます(通常2~4回の反復)。
  4. 5つのなぜ: 信念やポジショニングのクレームに対しては、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. 薄い回答を検出する: 一般的、専門用語だらけ、または曖昧な場合は、具体的な例、クライアントストーリー、または数値を求めます。
  6. 投影技法(モジュールごとに1回使用し、停滞を打破します):
    • 「ブランドを人間に例えると、どのように部屋に入ってきますか?」
    • ブランドの死亡記事:「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? 言えなかったことで何を後悔しますか?」
    • 競合比較:「尊敬するけれど決してなりたくない競合を一人挙げてください。その競合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つのプローブが新しい情報を生み出さなかった場合、要約してモジュールをクローズします。
  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つのセクションで書き込みます:
    • ## Raw — 逐語的な引用と例。
    • ## 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。 その後、state.jsonチェックポイントを更新します(下記の状態プロトコルを参照)。

モジュール順序

ファイルラベル使用するフレームワーク
10_purpose-why.mdパーパス/なぜSinek Golden Circle, Lencioni
20_positioning.mdポジショニングDunford "Obviously Awesome", Moore template
30_audience-niche.mdオーディエンスとニッチBaker "Business of Expertise", ICP
40_personality-archetype.mdパーソナリティとアーキタイプMark & Pearson 12 archetypes, J. Aaker 5 dims
50_voice-tone.mdボイスとトーンBrand voice guidelines
60_narrative-story.mdナラティブ/ストーリーNeumeier trueline, brand story arc
70_founder-tension.mdファウンダーブランド vs スタジオブランドEnns "Win Without Pitching"
90_SYNTHESIS.mdマスターブランドブックKapferer 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、そのスキップをstate.jsonに記録します。

状態書き込みプロトコル

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込みます:

モジュールファイルを modules/{moduleFile} に作成 — RawとSynthesisの完全な内容を記載します。

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}"
}

書き込み後、「モジュールXを保存しました。状態を更新しました。次はYです。」と確認します。

最終モジュール(90_SYNTHESIS.md): 最終シンセシスを書き込む際は、state.jsonでinProgressModuleを"90_SYNTHESIS.md"に、nextModuleをnullに設定します。書き込み後、completedModulesに"90_SYNTHESIS.md"を含め、inProgressModuleをnullに設定します — 完了したブランドブックがまだ進行中として扱われるのを防ぐためです。確認:「ブランドブックが完了しました。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の代わりにfounders/{participant}.mdに書き込みます。書き込み前にparticipant名を検証します:英数字とハイフンのみ受け付け(例:founder-a、anna)、パスセパレータ(/、\、..)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順序(10から90のみ)に対して検証します。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検証します — 相対パスや..セグメントを介して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「生産的な緊張」をフラグします。

アンチパターン

  • 最初に状態を読まずに開始する。 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。 一度に一つの質問は必須です — リストではチェックリスト的な回答しか得られず、本当の洞察は得られません。
  • 飽和前にシンセシスに移行する。 最後の2つのプローブが新しい情報を生み出さなかった場合、モジュールは完了です。そうでなければ、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を急いで作成すると、浅い出力になります。

関連スキル

  • competitive-platform-analysis — brand-discoveryが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をスコープ化および分類します。
  • brand-voice (ECC) — brand-discoveryのボイス&トーンモジュールが、別のソース由来のライティングスタイルプロファイルを必要とする場合に使用します。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

関連スキル