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투자자 자료

피치 덱, 원페이지, 투자자 메모, 액셀러레이터 지원서, 재무 모델 및 펀드레이징 자료를 생성하고 업데이트합니다. 사용자가 투자자 대상 문서, 예측, 자금 사용처 표, 마일스톤 계획 또는 여러 펀드레이징 자산 간에 내부적으로 일관성을 유지해야 하는 자료를 필요로 할 때 사용합니다.

투자자 자료란 무엇인가요?

이 스킬은 투자자 펀드레이징을 준비하는 스타트업 및 창업자를 대상으로, 일관되고 신뢰할 수 있으며 방어 가능한 투자자 대상 자료를 제작하도록 설계되었습니다. 피치 덱, 원페이지, 투자자 메모, 재무 모델, 액셀러레이터 지원서 등 다양한 자산 유형을 지원하며, 모든 문서가 공통된 단일 진실 공급원(트랙션 메트릭, 가격 가정, 팀 정보 등)을 기반으로 구축되도록 보장합니다. 이 스킬의 핵심 워크플로우는 먼저 표준 사실을 목록화하고 누락된 가정을 식별한 뒤, 자산 유형을 선택하고 명시적 논리로 초안을 작성한 후, 마지막으로 모든 숫자를 진실 공급원과 대조 검증하는 것입니다. 또한 검증되지 않은 주장, 모호한 시장 규모, 불일치하는 역할 등 일반적인 함정을 피하도록 안내하며, 최종 결과물이 파트너 미팅에서 방어 가능할 수 있도록 품질 관문을 제공합니다.

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

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문서

투자자 자료은(는) 무엇을 하나요?

일관되고 신뢰할 수 있으며 방어하기 쉬운 투자자 대상 자료를 제작합니다.

활성화 시점

  • 피치 덱 작성 또는 개정
  • 투자자 메모 또는 원페이지 작성
  • 재무 모델, 마일스톤 계획 또는 자금 사용처 표 구축
  • 액셀러레이터 또는 인큐베이터 지원서 질문에 답변
  • 여러 펀드레이징 문서를 하나의 진실 공급원으로 정렬

황금률

모든 투자자 자료는 서로 일치해야 합니다.

작성 전에 단일 진실 공급원을 생성하거나 확인하십시오:

  • 트랙션 메트릭
  • 가격 및 수익 가정
  • 조달 규모 및 수단
  • 자금 사용처
  • 팀 약력 및 직함
  • 마일스톤 및 일정

충돌하는 숫자가 나타나면 초안을 작성하기 전에 멈추고 해결하십시오.

핵심 워크플로우

  1. 표준 사실 목록화
  2. 누락된 가정 식별
  3. 자산 유형 선택
  4. 명시적 논리로 자산 초안 작성
  5. 모든 숫자를 진실 공급원과 대조 검증

자산 안내

피치 덱

권장 순서:

  1. 회사 + 웨지
  2. 문제
  3. 솔루션
  4. 제품 / 데모
  5. 시장
  6. 비즈니스 모델
  7. 트랙션
  8. 팀
  9. 경쟁 / 차별화
  10. 요청 금액
  11. 자금 사용처 / 마일스톤
  12. 부록

사용자가 웹 기반 덱을 원하는 경우 이 스킬을 frontend-slides와 함께 사용하십시오.

원페이지 / 메모

  • 회사가 무엇을 하는지 깔끔한 한 문장으로 설명
  • 왜 지금인지 제시
  • 트랙션 및 증거 포인트를 초반에 포함
  • 요청 금액을 정확하게 명시
  • 주장을 쉽게 검증 가능하도록 유지

재무 모델

포함 사항:

  • 명시적 가정
  • 필요시 하락/기준/상승 시나리오
  • 깔끔한 계층별 수익 논리
  • 마일스톤과 연결된 지출
  • 의사 결정이 가정에 달려 있는 경우 민감도 분석

액셀러레이터 지원서

  • 정확히 질문한 내용에 답변
  • 트랙션, 통찰력 및 팀 우위를 우선시
  • 과장된 표현 피하기
  • 내부 메트릭이 덱 및 모델과 일관성 유지

피해야 할 위험 신호

  • 검증 불가능한 주장
  • 가정 없는 모호한 시장 규모 산정
  • 일관성 없는 팀 역할 또는 직함
  • 깔끔하게 합산되지 않는 수익 계산
  • 가정이 취약한 부분에 대한 부풀려진 확신

품질 관문

전달 전 확인 사항:

  • 모든 숫자가 현재 진실 공급원과 일치
  • 자금 사용처 및 수익 계층이 올바르게 합산
  • 가정이 숨겨져 있지 않고 명시적으로 표시
  • 과장된 언어 없이 스토리가 명확
  • 최종 결과물이 파트너 미팅에서 방어 가능

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.

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