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브랜드 발견

구조화된 적응형 브랜드 아이덴티티 인터뷰를 수행하여 디자이너, 작가 및 외부 협업자에게 브리핑할 수 있는 완전한 브랜드북(90_SYNTHESIS.md)을 작성합니다.

브랜드 발견란 무엇인가요?

이 스킬은 다중 세션에 걸쳐 진행되는 구조화된 브랜드 아이덴티티 인터뷰를 가능하게 합니다. 주요 목표는 조직이 디자이너, 작가 및 외부 협력자에게 브리핑할 수 있는 완전한 브랜드북인 `90_SYNTHESIS.md`를 만드는 것입니다. 각 세션마다 진행 상황이 파일(`state.json` 및 개별 모듈 파일)로 저장되어 이전 중단 지점에서 원활하게 재개할 수 있으며, 대화 중에 얻은 지식이 손실되지 않습니다. 이 스킬은 시네크 골든 서클, 던포드의 'Obiously Awesome', 마크 & 피어슨의 12가지 원형 등 다양한 프레임워크를 사용하여 목적, 포지셔닝, 대상 고객, 성격, 음성, 내러티브 및 창업자 역학을 다루는 9개의 순차 모듈을 안내합니다. 또한 다중 창업자 모드를 지원하여 각 이해관계자와 개별 인터페이스를 진행한 후 조정 패스를 통해 집단 편향을 방지하고 더 깊은 통찰력을 얻습니다. 한 번에 한 질문, 후속 탐구, 사다리 타기, 5 Whys와 같은 인터뷰 규율이 적용되어 피상적인 답변을 방지하고 핵심 가치와 근본적인 이유를 도출합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 작동하도록 설계되었습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/brand-discovery

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브랜드 발견은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬을 사용하여 구조화되고 적응형인 브랜드 아이덴티티 인터뷰를 진행하십시오. 목표는 조직이 디자이너, 작가 및 외부 협력자에게 브리핑하는 데 사용할 수 있는 마스터 브랜드북인 완전한 90_SYNTHESIS.md를 작성하는 것입니다.

인터뷰는 여러 세션에 걸쳐 진행됩니다. 대화가 종료될 때 얻은 지식이 손실되지 않고 이후 세션이 중단된 지점에서 재개할 수 있도록 진행 중에 답변을 디스크에 캡처하십시오.

활성화 시점

  • 브랜드가 생성, 재포지셔닝되거나 협력자에게 브리핑할 서면 아이덴티티 참조가 필요한 경우.
  • 여러 세션이 예상되는 경우 — 대화가 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 진행됩니다.
  • 여러 창업자 또는 이해관계자가 조정 패스 전에 개별 인터뷰가 필요한 경우.
  • 사용자가 임시 대화보다는 구조화되고 반복 가능한 방법을 원하는 경우.
  • 기존 브랜드 문서가 분산되어 있거나 암시적이거나 창업자에게 의존적이며 명시적으로 만들어야 하는 경우.

세션 시작 프로토콜

활성화할 때마다 인터뷰 질문을 하기 전에 다음 단계를 수행하십시오:

  1. 이전 진행 상황 확인. 프로젝트의 brand-identity 디렉토리에 기존 모듈 파일과 state.json 체크포인트가 있는지 확인합니다. 없으면 새 시작입니다 — 브랜드 이름, 참가자를 확인하고 brand-identity 파일을 저장할 위치를 확인한 다음 첫 번째 모듈부터 시작합니다.
  2. 진행 중인 모듈 파일 읽기 진행 중인 모듈 파일이 있으면 읽고 원시(Raw) 섹션에서 이전에 캡처된 답변을 스캔합니다.
  3. 사용자에게 보고 두세 문장으로: 현재 모듈, 상태, 남은 작업을 알립니다. 그런 다음 "여기서 계속할까요, 아니면 모듈을 전환할까요?"라고 질문합니다.

인터뷰 규율

모든 모듈에서 다음 규칙을 적용하십시오:

  1. 한 번에 한 질문. 절대 질문 목록을 제시하지 마십시오.
  2. 각 답변 후: 짧은 의역 → 한 번의 심화 탐구 또는 주제가 포화 상태이면 스레드를 종료합니다. 절대 조용히 넘어가지 마십시오.
  3. 사다리 타기: 모든 "무엇" 답변에 대해 "그것이 왜 당신에게 중요한가요?"를 따라 핵심 가치가 표면화될 때까지 (일반적으로 2~4회 반복).
  4. 5 Whys: 신념이나 포지셔닝 주장에 대해 — 표면적인 선언이 아닌 근본적인 이유가 드러날 때까지 밀어붙이십시오.
  5. 얇은 답변 감지: 일반적이거나 전문 용어가 많거나 모호한 경우 구체적인 예, 고객 사례 또는 숫자를 요청하십시오.
  6. 투영 기법 (모듈당 한 번 사용하여 정체기 돌파):
    • "브랜드가 사람이라면 방에 어떻게 들어올까요?"
    • 브랜드 부고: "조직이 5년 안에 문을 닫는다면 고객이 무엇을 그리워할까요? 당신은 무슨 말을 하지 못한 것을 후회할까요?"
    • 경쟁사 대비: "존경하지만 절대 되고 싶지 않은 동료를 한 명 말해보세요. 그들을 잘못된 모델로 만드는 구체적인 점은 무엇인가요?"
  7. 포화 신호: 연속된 두 번의 탐구에서 새로운 정보가 나오지 않으면 요약하고 모듈을 종료합니다.
  8. 모듈 종료: 두 개의 섹션이 있는 구조화된 모듈 파일을 작성합니다:
    • ## Raw — 그대로 인용문과 예시.
    • ## Synthesis — 귀하의 해석, 세 가지 후보 공식, 열린 질문, 참가자 간 모순. 그런 다음 state.json 체크포인트를 업데이트합니다 (아래 상태 프로토콜 참조).

모듈 순서

파일레이블사용된 프레임워크
10_purpose-why.md목적 / 이유Sinek Golden Circle, Lencioni
20_positioning.md포지셔닝Dunford "Obiously Awesome", Moore 템플릿
30_audience-niche.md대상 고객 및 틈새Baker "Business of Expertise", ICP
40_personality-archetype.md성격 및 원형Mark & Pearson 12 원형, J. Aaker 5 차원
50_voice-tone.md음성 및 톤브랜드 음성 가이드라인
60_narrative-story.md내러티브 / 스토리Neumeier trueline, 브랜드 스토리 아크
70_founder-tension.md창업자 브랜드 대 스튜디오 브랜드Enns "Win Without Pitching"
90_SYNTHESIS.md마스터 브랜드북Kapferer 프리즘, Aaker 브랜드 시스템

모듈을 순서대로 완료하십시오. 사용자의 모듈 이동 요청을 존중하고 건너뛰기를 state.json에 기록합니다.

상태 기록 프로토콜

각 모듈이 포화 또는 완료 상태에 도달한 후 두 파일을 작성합니다:

모듈 파일 modules/{moduleFile} — 전체 Raw 및 Synthesis 내용.

state.json — 이후 세션이 재개할 수 있는 가벼운 체크포인트. completedModules, inProgressModule, nextModule, lastUpdated를 업데이트합니다. 스키마:

{
  "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}"
}

작성 후 확인: "Module X saved. State updated. Next: Y."

최종 모듈 (90_SYNTHESIS.md): 최종 합성물을 작성할 때 state.json에서 inProgressModule을 "90_SYNTHESIS.md"로 설정하고 nextModule을 null로 설정합니다. 작성 후 completedModules에 "90_SYNTHESIS.md"를 포함시키고 inProgressModule을 null로 설정합니다 — 값이 남아 있으면 향후 재개 시 완료된 브랜드북이 아직 진행 중인 것으로 처리됩니다. 확인: "Brandbook complete. All modules saved."

다중 창업자 모드

둘 이상의 창업자가 참여하는 경우 각 창업자의 답변을 기본 모듈 파일 대신 founders/{participant}.md에 기록합니다. 쓰기 전에 participant 이름을 검증합니다: 영숫자와 하이픈만 허용 (예: founder-a, anna); 경로 구분자(/, \, ..) 또는 특수 문자가 포함된 이름은 거부합니다. moduleFile을 열거된 모듈 순서(10~90만 해당)와 비교하여 검증합니다. outputPath가 프로젝트 디렉토리 내의 절대 경로인지 확인합니다 — 상대 경로 및 .. 세그먼트를 통해 이스케이프하는 경로는 거부합니다. 모든 창업자가 모듈을 완료한 후 조정 패스를 실행합니다: 모듈 파일에서 수렴 및 발산을 요약하고 그룹 정렬 워크숍을 위해 "생산적 긴장"에 플래그를 지정합니다.

안티 패턴

  • 상태를 먼저 읽지 않고 시작. 모든 세션은 기존 모듈 파일과 state.json을 확인하는 것으로 시작해야 합니다. 이를 생략하면 이전 세션의 연속성이 모두 손실됩니다.
  • 한 번에 여러 질문. 한 번에 한 질문은 선택 사항이 아닙니다 — 목록은 실제 통찰력이 아닌 체크리스트 답변을 생성합니다.
  • 포화 전 합성으로 이동. 마지막 두 탐구에서 새로운 정보가 나오지 않았다면 모듈이 완료된 것입니다. 그렇지 않다면 완료되지 않은 것입니다.
  • 다중 창업자 조정 건너뛰기. 여러 이해관계자가 관련된 경우 개별 인터뷰가 먼저 완료된 후 조정이 이루어져야 합니다. 집단적으로 브랜드를 먼저 논의하면 기준점 편향이 발생합니다.
  • 이것을 단일 세션으로 취급. 이 스킬은 여러 세션을 위해 설계되었습니다. 한 번의 대화로 90_SYNTHESIS.md를 서두르면 얕은 결과물이 생성됩니다.

관련 스킬

  • competitive-platform-analysis — 브랜드 발견이 포지셔닝 브리프를 설정한 후 이를 사용하여 경쟁사 세트를 범위를 정하고 분류합니다.
  • brand-voice (ECC) — 브랜드 발견의 음성 및 톤 모듈이 소스에서 파생된 별도의 작성 스타일 프로필을 필요로 하는 경우.

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.

관련 스킬