Communitygithub.com

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、アクセラレーター申請書、財務モデル、資金調達資料の作成と更新を行います。投資家向け文書、予測、資金使途表、マイルストンプラン、または複数の資金調達資産間で内部一貫性を保つ必要がある資料が必要な場合に使用します。

投資家向け資料作成 とは?

このスキルは、起業家やスタートアップが投資家向け資料を効率的に作成・更新するための包括的なワークフローを提供します。主な特徴は、すべての資料間で「単一の真実源」を維持することにより、一貫性と信頼性を確保する点です。対応する資料タイプは、ピッチデッキ、ワンページャー/投資家メモ、財務モデル、アクセラレーター申請書など多岐にわたります。各資料タイプごとに推奨構成やチェックリストが用意されており、ユーザーは未検証の主張やあいまいな市場規模、矛盾した数値などのレッドフラグを回避しながら、説得力のある資料を作成できます。本スキルはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用することを想定しており、内部的に一貫した資金調達資料を迅速に生成したい開発者やスタートアップファウンダーに特に有用です。ユーザーはまずトラクション指標、価格設定、調達額などの事実を整理し、その後適切な資料タイプを選択してドラフトを作成、最後にすべての数値を相互検証することで、投資家ミーティングで防御可能な高品質なアウトプットを得られます。

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

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、防御しやすい投資家向け資料を作成します。

アクティブ化のタイミング

  • ピッチデッキの作成または改訂
  • 投資家向けメモまたはワンページャーの執筆
  • 財務モデル、マイルストンプラン、または資金使途表の構築
  • アクセラレーターまたはインキュベーターの申請質問への回答
  • 複数の資金調達ドキュメントを一つの真実源に合わせる

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。

執筆前に、単一の真実源を作成または確認する:

  • トラクション指標
  • 価格設定と収益の前提
  • 調達額と証券の種類
  • 資金使途
  • チームの経歴と役職
  • マイルストーンとスケジュール

矛盾する数値が現れた場合は、ドラフト作成を停止して解決してください。

コアワークフロー

  1. 正規の事実を棚卸しする
  2. 欠落している前提を特定する
  3. 資料タイプを選択する
  4. 明示的なロジックで資料をドラフトする
  5. すべての数値を真実源と相互検証する

資料ごとのガイダンス

ピッチデッキ

推奨フロー:

  1. 会社 + 楔(くさび)
  2. 問題
  3. 解決策
  4. 製品 / デモ
  5. 市場
  6. ビジネスモデル
  7. トラクション
  8. チーム
  9. 競合 / 差別化
  10. 募集要項
  11. 資金使途 / マイルストーン
  12. 付録

ユーザーが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 と組み合わせてください。

ワンページャー / メモ

  • 会社が何をするかを1つの簡潔な文で述べる
  • なぜ今なのかを示す
  • トラクションと実証ポイントを早めに含める
  • 募集要項を正確にする
  • 主張は検証しやすく保つ

財務モデル

含める要素:

  • 明示的な前提
  • 必要に応じて弱気 / 基準 / 強気のシナリオ
  • クリーンなレイヤーごとの収益ロジック
  • マイルストーンに連動した支出
  • 判断が前提に依存する場合の感応度分析

アクセラレーター申請書

  • 尋ねられた質問に正確に答える
  • トラクション、洞察、チームの優位性を優先する
  • 誇張を避ける
  • 内部指標をデッキやモデルと一致させる

回避すべきレッドフラグ

  • 検証不可能な主張
  • 前提のないあいまいな市場規模
  • 一貫性のないチームの役割や役職
  • きれいに合計されない収益計算
  • 前提が脆弱な箇所での過度な確信

品質ゲート

納品前に:

  • すべての数値が現在の真実源と一致している
  • 資金使途と収益レイヤー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
  • 誇大表現を使わずにストーリーが明確である
  • 最終資料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/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

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

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

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