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投資家アウトリーチ

コールドメール、ウォームイントロ依頼、フォローアップ、アップデートメール、投資家向けコミュニケーションを作成し、資金調達を支援します。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に活用してください。

投資家アウトリーチ とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)向けに設計された投資家向けコミュニケーション作成ツールです。コールドメール、ウォームイントロ依頼、フォローアップ、アップデート、ポストミーティングの連絡など、資金調達プロセス全体をカバーします。主な特徴は、パーソナライズの徹底、低摩擦な行動喚起、証拠に基づいた説得、簡潔な文章です。`brand-voice` スキルと連携してブランドの声を維持しつつ、投資家向けの構造と規律を適用します。特定の投資家に送れる内容に仕上げるため、あいまいな表現や不必要な賞賛を禁止するハードバンが設定されています。フォローアップの標準的な間隔も定義されており、ユーザーはこれを基に効果的な投資家リレーションを構築できます。

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

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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 は何をしますか?

投資家とのコミュニケーションを、短く、具体的で、行動に移しやすいものにします。

アクティベートするタイミング

  • 投資家へのコールドメールを作成するとき
  • ウォームイントロ依頼をドラフトするとき
  • 面談後や無返信後のフォローアップを送るとき
  • 資金調達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フィット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. 依頼は低摩擦に保つ。
  3. 形容詞ではなく証拠を使う。
  4. 簡潔に保つ。
  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。

声の扱い

ユーザーの声が重要な場合は、最初に 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に焦点を当て、独自の並行する声システムを作成しません。

ハードバン

次の表現は削除して書き直します:

  • 「ぜひご連絡したいと思います」
  • 「ご紹介できるのが楽しみです」
  • 実際の関連性のない一般的なテーゼ賛辞
  • あいまいな創業者の形容詞
  • 懇願するような言葉遣い
  • 直接的な依頼が明確な場合の、曖昧な締めくくりの質問

コールドメールの構造

  1. 件名:短く、具体的に
  2. 導入:なぜこの投資家なのか具体的に
  3. ピッチ:会社の概要、なぜ今か、重要な証拠
  4. 依頼:具体的な次のステップ1つ
  5. 署名:名前、役職、および必要に応じて信頼性の根拠を1つ

パーソナライズの情報源

次のうち1つ以上を参照する:

  • 関連するポートフォリオ企業
  • 公開されたテーゼ、講演、投稿、記事
  • 共通の知り合い
  • 投資家の注力分野との明確な市場またはプロダクトフィット

そのコンテキストがない場合は、ドラフトがまだパーソナライズを必要としていることを明記し、完了したふりをしない。

フォローアップの間隔

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1つを添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伴う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、それ以降はプッシュし続けない。

ウォームイントロ依頼

コネクターにとって簡単にする:

  • なぜそのイントロが適切なのか説明する
  • 転送可能な抄録を含める
  • 転送可能な抄録は100語以内に保つ

面談後のアップデート

以下を含める:

  • 議論した具体的な内容
  • 約束した回答またはアップデート
  • 利用可能な場合、新しい証拠ポイント1つ
  • 次のステップ

品質ゲート

納品前に確認すること:

  • メッセージが本当にパーソナライズされている
  • 依頼が明確である
  • 証拠ポイントが具体的である
  • 無駄な賛辞や和らげる言葉が削除されている
  • 文字数が抑えられている

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.

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