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Product Hunt ローンチキット

ユーザーがProduct Huntのローンチ準備やリスティングアセットの生成を依頼した場合に使用します。60文字以内のタグライン案、500文字の説明文、メーカーコメント、ローンチ日ツイートスレッド、LinkedIn投稿、4通のメールシーケンスを生成します。

Product Hunt ローンチキット とは?

このスキルは、Product Huntで製品をローンチするために必要なすべてのアセットを生成する包括的なガイドです。タグライン、説明文、メーカーコメント、ソーシャルメディア投稿、メールシーケンスなど、ローンチに必要なすべてのコピーを提供します。このスキルは、製品名、説明、ターゲットユーザー、差別化要因、価格設定など、ローンチに必要な詳細を収集することから始まります。次に、ギャラリー画像の戦略を計画し、タグラインのバリエーションを生成し、リスティングの説明文とメーカーコメントを作成します。最後に、Gemini APIを使用してすべてのアセットを生成し、品質チェックを行い、完全なローンチキットを提示します。このスキルは、開発者ツールやAIエージェント向けに設計されており、Claude Code、Cursor、Codexなどのプラットフォームで使用できます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/producthunt-launch-kit

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ドキュメント

Product Hunt ローンチキット は何をしますか?

Product Huntでのローンチに必要なすべてのアセット(リスティングコピー、メーカーコメント、公開初日のソーシャル投稿)を生成します。


**重要なルール: ** Product Huntのタグラインは最大60文字です。説明文は最大500文字です。確認できない事実を主張しないでください。競合他社の名前を言及しないでください。製品が恒久的に無料でない限り(トライアルのみではない)、「無料」とは言わないでください。


ステップ1: 製品詳細の収集

以下の情報が必要です:

  • 製品名
  • 製品の機能(技術的な説明、1文)
  • 主なユースケースとターゲットユーザー
  • 既存ツールとの主な差別化要因
  • 価格設定:無料、フリーミアム、有料(開始価格)
  • オープンソース:はい/いいえ
  • ローンチ日(スケジュール調整のため)
  • 提供する資格情報、ローンチ割引、プロモコード
  • アップボートに値する理由を2~3つ(正直な理由、マーケティングではない)

これらのいずれかが欠けている場合は、先に進む前に1つのメッセージで質問してください。

また、プロジェクトのコンテキストファイルも確認してください:

ls README.md 2>/dev/null && echo "README found"
ls package.json 2>/dev/null && echo "package.json found"

README.mdが存在する場合、最初の80行を読んで製品の説明と主要機能を抽出してから質問してください。


ステップ2: ギャラリー戦略

Product Huntではスクリーンショットが必要です。ほとんどのリスティングが失敗するのは、ギャラリー画像が弱いか欠けているからです。コピーを書く前にこれらを計画してください。

仕様: 1270×760px、PNGまたはJPG、最大8枚。最初の画像がヒーロー画像です:フィードやカードに表示されます。

5ポジションフレームワーク:

ポジション目的表示内容
1(ヒーロー)フィードでの第一印象使用中の製品、クリーンなUIまたは端末出力、テキストオーバーレイなし
2(機能デモ)コアアクションを表示製品をクリックさせるもの:「aha」モーメント
3(Before/After)解決される問題を表示分割画面:乱雑/低速な状態 vs クリーン/高速な状態
4(社会的証明)信頼性を構築実際のユーザーからの実際の引用、統計、またはBefore/Afterのメトリクス
5(技術的差別化要因)懐疑論者に対応アーキテクチャ図、ベンチマーク、または珍しい技術的決定

CLIツールやライブラリの場合、端末出力のスクリーンショットが適しています。重要な部分を指す矢印で注釈を付けます。

動画(オプションですが効果的): 60~90秒のデモ。2分未満。ナレーション不要:キャプション付きの画面キャプチャで十分です。

ユーザーに伝えてください:「公開前に[N]枚のギャラリー画像を計画してください。ヒーロー画像(ポジション1)が最も重要です。各ポジションでキャプチャするものは次のとおりです:[上記のリスト、この製品に合わせてカスタマイズ]。」


ステップ3: タグラインのバリエーションを生成

タグラインはProduct Huntで製品名の真下に表示されます。これはリスティングで最も読まれるコピーです。

厳格な制限:

  • 最大60文字(スペースを含む)
  • 末尾にピリオドなし
  • ハッシュタグなし
  • 製品名で始めない
  • 最上級表現なし:「最高」、「最速」、「最も簡単」、「最も強力」
  • 疑問文なし

タグラインの公式: [アクション動詞] + [機能] + [主な差別化要因]

5つのタグラインのバリエーションを生成します:

  1. 成果優先: ユーザーが達成すること(「コードベースから離れずにドキュメントを公開」)
  2. 問題優先: 解決される問題を挙げる(「Figmaとコードの間でのコピーペーストが不要に」)
  3. 技術的観点: 開発者ツールの場合、技術でリードする(「SQLiteを1つのコマンドで共有可能なWebアプリに」)
  4. 比較不要の代替案: 競合他社を挙げずに位置づける(「VS Code内で動作するGitネイティブなコードレビュー」)
  5. 平易な英語: 専門用語なし、最も幅広いオーディエンス向け(「任意のRSSフィードを毎日のメールダイジェストに変換」)

生成後、各タグラインの文字数をカウントします。60文字を超えるものにフラグを立て、修正します。


ステップ4: リスティングの説明文を作成

説明文はタグラインの下に表示されます。最大500文字です。検索結果やリンクプレビューに表示されます。

構造:

  • 文1:何をするのか、誰のためのものか(具体的に)
  • 文2:それを機能させる主要機能または技術的アプローチ
  • 文3(オプション):価格設定または入手可能性

説明文のルール:

  • 280~500文字(短くても問題ありません。長いとプレビューで切り詰められます)
  • すべて現在形
  • 誇張した形容詞なし
  • 「私」は使用不可:三人称または命令形で記述(「あなたの...を変える」、「...に接続する」。「私が作った...」ではない)
  • リンクなし(レンダリングされません)
  • オープンソースの場合は、その旨を明記:「オープンソースでセルフホスト可能。」

ステップ5: メーカーコメントの作成

メーカーコメントはProduct Huntの成功を最も左右する重要な要素です。これは自分の投稿への最初の返信であり、ローンチから60秒以内に投稿します。

厳格な制限:

  • 300~400語
  • 製品が公開されてから60秒以内に投稿する必要があります
  • 一人称、会話調
  • 起源のストーリーを伝える
  • 明らかな代替案を認め、なぜそれでもこれを作ったのかを説明する
  • コメントを促す具体的な質問で締めくくる

構造:

導入(2~3文): なぜこれを作ったのか。本当の話:何に不満を感じていたのか、どのようなギャップに気づいたのか、どのような問題に直面し続けたのか。「発表できることを嬉しく思います」ではダメ。

機能(3~5文): コアメカニズムを説明する。誰かが初めて使うと何が起こるか。問題を真剣に考えたことを示す具体的な技術的詳細を1つ含める。

対象者(2~3文): 最も価値を得られる具体的な人物を説明する。「Xを必要とするすべての人」ではなく、具体的なペルソナ:「金曜の午後にデプロイするのが怖い個人開発者なら...」または「同じPRのコンテキストを3人の異なるレビュアーに20分かけて説明したことがあるなら...」

正直な注意点(1~2文): できないことは何か。まだ荒削りなところはどこか。これにより信頼が構築され、適切な初期ユーザーがフィルタリングされる。

フィードバックの要請(1~2文): 具体的な質問をする。「[特定のエッジケース]への適切なアプローチがまだ見つかっていません。どのように対処しているか教えていただけませんか?」または「最も確信が持てないのは[X]です。それはあなたにとって重要ですか?」


ステップ6: Geminiで全アセットを生成

すべてのアセットを1回のGemini呼び出しで作成します:

cat > /tmp/ph-launch-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "あなたはProduct Huntのローンチコピーを書いています。すべてのアセットを順番に生成し、明確にラベル付けしてください。ルール:タグラインは最大60文字、説明文は最大500文字、メーカーコメントは300~400語で一人称。マーケティング用語は使わない:'革命的な'、'ゲームチェンジャー'、'パワフル'、'堅牢'、'シームレス'、'革新的'、'ベストインクラス'、'効率化'。競合他社の名前は使わない。タグラインで最上級を使わない。emダッシュは使わない。ソーシャル投稿の場合:ツイートは最大280文字、ツイートスレッドにハッシュタグは使わない(技術投稿のシグナル品質が低下する)。LinkedIn投稿は150~300語、プロフェッショナルだが堅苦しくなく。メールシーケンス:4通、各150語未満、件名は50文字未満。各アセットを明確なヘッダーで出力。セクション間のコメントは不要。"
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "PRODUCT_DETAILS_HERE"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 4096
  }
}
ENDJSON

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/ph-launch-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

PRODUCT_DETAILS_HEREを、ステップ1で収集したすべてのコンテキスト(製品名、説明、ユースケース、差別化要因、価格設定、メーカーノート)に置き換えます。

プロンプトでこれらのアセットをリクエストします:

  1. 5つのタグラインのバリエーション(文字数付き)
  2. リスティング説明文(文字数付き)
  3. メーカーコメント(300~400語)
  4. ローンチ日のツイートスレッド(5~7ツイート、各280文字)
  5. LinkedIn投稿(150~300語)
  6. メールシーケンス(4通:既存ユーザー向け、ニュースレター、当日のリマインダー、フォローアップ)

ステップ7: 自己QA

提示する前に:

タグライン:

  • すべて60文字未満(各カウント)
  • 製品名で始まるものがない
  • 最上級を含まない
  • マーケティング用語を含まない

説明文:

  • 500文字未満(カウント)
  • 三人称または命令形(「私」なし)
  • リンクなし

メーカーコメント:

  • 300~400語(カウント)
  • 本当の起源のストーリーで始まる(「興奮しています...」ではない)
  • 1つの正直な注意点を含む
  • 具体的な質問で終わる
  • マーケティング用語なし
  • emダッシュなし

ツイートスレッド:

  • 各ツイート280文字未満(カウント)
  • ハッシュタグなし
  • 最初のツイートがフック:製品の最も魅力的な点

いずれかの項目が不合格の場合、提示する前に修正してください。QA不合格のドラフトを提示しないでください。


ステップ8: 完全なローンチキットを提示

以下の正確な順序で提示します:

## Product Hunt ローンチキット: [製品名]

---

### タグライン(1つを選択)
1. [タグライン]: [文字数]
2. [タグライン]: [文字数]
3. [タグライン]: [文字数]
4. [タグライン]: [文字数]
5. [タグライン]: [文字数]

**推奨:** [タグラインXを推奨する理由を1文]

---

### リスティング説明文
[説明文テキスト]
[文字数] / 500

---

### メーカーコメント(ローンチから60秒以内に投稿)
[メーカーコメントテキスト]

---

### ローンチ日ツイート
ツイート 1/6: [テキスト]
ツイート 2/6: [テキスト]
...

---

### LinkedIn投稿
[投稿テキスト]

---

### メールシーケンス

**メール 1: 既存ユーザー(1週間前に送信)**
件名: [件名]
[本文]

**メール 2: ニュースレター/オーディエンス(前日に送信)**
件名: [件名]
[本文]

**メール 3: 当日リマインダー(PST午前0時01分に送信)**
件名: [件名]
[本文]

**メール 4: フォローアップ(ローンチから48時間後に送信)**
件名: [件名]
[本文]

---

### セルフハント vs トップハンターの判断

以下の質問に答えて判断します:

| 質問 | セルフハント | ハンターを獲得 |
|----------|-----------|--------------|
| ターゲットオーディエンスに500人以上のTwitter/LinkedInフォロワーがいますか? | はい | いいえ |
| 製品に動員できる既存のユーザーベースがありますか? | はい | いいえ |
| 製品は技術的で、開発者コミュニティで個人ブランドがありますか? | はい | いいえ |
| これが初めてのローンチで、まだオーディエンスがいませんか? | いいえ | はい |
| トップハンター(PHで500人以上のフォロワー)がすでにあなたの製品を使用していますか? | いいえ | はい |

3つ以上の回答が「ハンターを獲得」を示している場合:ローンチ日の少なくとも2週間前にハンターに連絡してください。依頼を「お願い」ではなく、あなたが作ったものを彼らが純粋に知りたいと思うだろうものとして共有することとして位置づけてください。

---

### ローンチ30日前の準備

**30~21日前: ティーザーフェーズ**
- [ ] Twitter/LinkedInに「公開で構築中」のアップデートを投稿:解決している問題とその理由
- [ ] 製品カテゴリにマッチする、PHフォロワー500人以上のハンターを3~5人特定する
- [ ] サポーターリスト(ローンチ日にアップボートしてくれる人)の構築を開始:チーム、ユーザー、投資家、テクノロジー分野の友人
- [ ] シンプルな「ローンチ時に通知」ページを設定する(TypeFormやGoogleフォームでも可)

**20~8日前: アセットフェーズ**
- [ ] 1270×760pxのギャラリー画像5枚すべてをキャプチャする(上記ギャラリー戦略を参照)
- [ ] 該当する場合、60~90秒のデモ動画を録画する
- [ ] このキットからすべてのコピーをドラフトする:タグライン、説明文、メーカーコメント、ソーシャル投稿、メール
- [ ] 8日前にメール1(既存ユーザー)を送信する

**7~2日前: 最終準備**
- [ ] 2日前にメール2(ニュースレター)を送信する
- [ ] サポーターリストに直接メッセージを送る(Slack、DM、メール):一括送信ではなく、個別のメッセージ
- [ ] ツイートスレッドとLinkedIn投稿をスケジュールする
- [ ] ドライランを実施する:PHリスティングプレビューを確認し、すべてのギャラリー画像が正しく表示されることを確認する
- [ ] メーカーコメントが400語未満であり、すぐに貼り付けられる場所に保存されていることを確認する

**1日目: ローンチ日**
- [ ] 投稿がPST午前0時01分に公開される
- [ ] 公開直後にメール3(当日リマインダー)を送信する
- [ ] ローンチから60秒以内にメーカーコメントを投稿する
- [ ] 最初の30分以内にツイートスレッドを投稿する
- [ ] LinkedIn投稿を公開する
- [ ] 2時間以内にすべてのコメントに返信する:PHアルゴリズムはアクティブなメーカーを優遇する
- [ ] 直接アップボートを求めない:「チェックしてみて」または「フィードバックを共有して」と依頼する
- [ ] サポーターリストに直接リンクをDMする:「アップボートして」ではなく「ローンチしました、感想を聞かせてください」
- [ ] 最初のコメントにプロモコードをローンチから5分以内に投稿する

**2日目: フォローアップ**
- [ ] メール4(48時間フォローアップ)を結果と感謝の言葉とともに送信する
- [ ] Twitter/LinkedInに結果アップデートを投稿する:アップボート数、コメント、学び
- [ ] 見逃した夜間のコメントに返信する

---

### アップボートベンチマーク

| アップボート数 | 結果 |
|---------|---------|
| 50~100 | リスト掲載されるが、フロントページには載らない |
| 200~400 | 競争力のあるフロントページ掲載 |
| 500~800 | その日のトップ5 |
| 800以上 | その日のプロダクト |
| 1500以上 | その週のプロダクト候補 |

最初の1時間の勢いは最終的な数よりも重要です。最初の1時間で100アップボートは、24時間かけて400アップボートを得ることよりも効果的です。

---

### ローンチ日の1時間ごとのタイムライン

| 時間(PST) | アクション |
|------------|--------|
| 午前0時01分 | 投稿が公開される。スケジュール設定しないでください:起きていて手動でクリックしてください。 |
| 午前0時02分 | メーカーコメントを投稿(クリップボードに用意し、すぐに貼り付けて送信) |
| 午前0時05分 | 最初のコメント(プロモコードまたはコンテキスト)を投稿 |
| 午前0時15分 | ツイートスレッドを公開 |
| 午前0時30分 | LinkedIn投稿を公開 |
| 午前0時30分 | 最もエンゲージメントの高いサポーター10人に個別DM |
| 午前1時00分 | 最初のコメントを確認し、すべてに返信 |
| 午前7時00分 | 米国朝のトラフィックピーク。ランキングを確認。夜間のコメントに返信。 |
| 午前9時00分 | 午前中の送信のために保留していた場合、メール3(当日リマインダー)を送信 |
| 午後12時00分 | 昼のチェック。すべてのコメントに返信。トレンドに入っている場合、「昼のアップデート」ツイートを投稿。 |
| 午後5時00分 | 米国夕方のトラフィックピーク。必要に応じて、サポーターリストへの最終プッシュ。 |
| 午後11時59分 | 結果確定。配置のスクリーンショットを撮る。 |

---

### ローンチチェックリスト
- [ ] ローンチ日のPST午前0時01分に投稿が公開される(スケジュール設定ではなく、手動クリック)
- [ ] メーカーコメントをクリップボードにコピーし、ローンチから60秒以内に投稿
- [ ] 200人以上のサポーターリストを準備し、ローンチ日に個別にメッセージを送れるようにする
- [ ] ギャラリー画像と動画(ある場合)をローンチ前にアップロードし、プレビュー確認する
- [ ] 4通のメールすべてをドラフトする

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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