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투자자 아웃리치

콜드 이메일, 웜 인트로 요청, 후속 메일, 업데이트 이메일 및 투자자 커뮤니케이션을 초안하여 엔젤, VC, 전략적 투자자, 액셀러레이터 대상 펀드레이징 메시지를 간결하고 개인화된 형태로 제공합니다.

투자자 아웃리치란 무엇인가요?

이 스킬은 펀드레이징 과정에서 투자자와의 효과적인 커뮤니케이션을 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자가 콜드 이메일, 웜 인트로 요청, 미팅 후 후속 이메일, 투자자 업데이트 등을 작성할 때 활성화되며, 메시지가 짧고 구체적이며 실행 가능하도록 보장합니다. 모든 메시지는 개인화되어야 하며, 요청은 간결하고 증거 기반의 내용을 포함해야 합니다. '브랜드 보이스' 스킬과 통합되어 사용자의 고유한 음성을 유지할 수 있으며, 투자자 특화 구조와 요청 규율을 적용합니다. 콜드 이메일 구조부터 후속 간격, 웜 인트로 요청 작성, 포스트미팅 업데이트까지 구체적인 템플릿과 규칙을 제공하며, 품질 관문을 통해 메시지가 진정으로 개인화되고 명시적 요청을 포함하며 구체적인 증거를 제시하는지 확인합니다.

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

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문서

투자자 아웃리치은(는) 무엇을 하나요?

투자자 커뮤니케이션을 짧고 구체적이며 실행하기 쉽게 작성합니다.

활성화 시점

  • 투자자에게 콜드 이메일을 작성할 때
  • 웜 인트로 요청을 초안할 때
  • 미팅 후 또는 응답 없는 후 후속 메일을 보낼 때
  • 펀드레이징 과정 중 투자자 업데이트를 작성할 때
  • 펀드 투자 방향성 또는 파트너 적합성에 따라 아웃리치를 맞출 때

핵심 규칙

  1. 모든 아웃바운드 메시지를 개인화합니다.
  2. 요청을 부담 없이 쉽게 수락할 수 있도록 유지합니다.
  3. 형용사 대신 증거를 사용합니다.
  4. 간결하게 유지합니다.
  5. 어떤 투자자에게나 보낼 수 있는 복사본은 절대 보내지 않습니다.

음성 처리

사용자의 음성이 중요한 경우, 먼저 brand-voice를 실행하고 그 VOICE PROFILE을 재사용하세요. 이 스킬은 투자자 특화 구조와 요청 규율을 유지해야 하며, 자체적인 병렬 음성 시스템을 만들지 않습니다.

금지 목록

다음 문구는 삭제하고 다시 작성하세요:

  • "연결하고 싶습니다"
  • "공유하게 되어 기쁩니다"
  • 실제 연결점 없는 일반적인 투자 철학 칭찬
  • 모호한 창업자 형용사
  • 애원하는 표현
  • 직접적인 요청이 더 명확할 때 사용하는 부드러운 마무리 질문

콜드 이메일 구조

  1. 제목: 짧고 구체적
  2. 시작: 이 투자자를 선택한 특별한 이유
  3. 피치: 회사가 무엇을 하는지, 왜 지금인지, 어떤 증거가 중요한지
  4. 요청: 구체적인 다음 단계 하나
  5. 서명: 이름, 역할, 필요한 경우 신뢰도를 높일 근거 하나

개인화 출처

다음 중 하나 이상을 참고하세요:

  • 관련 포트폴리오 회사
  • 공개된 투자 방향성, 강연, 게시물 또는 기사
  • 공통 지인
  • 투자자의 초점과 명확한 시장 또는 제품 적합성

해당 맥락이 없는 경우, 초안이 완성된 것처럼 가장하는 대신 여전히 개인화가 필요하다고 명시하세요.

후속 주기

기본값:

  • 0일차: 최초 아웃바운드
  • 4~5일차: 새로운 데이터 포인트 하나를 포함한 짧은 후속 메일
  • 10~12일차: 깔끔한 마무리와 함께 최종 후속 메일

사용자가 더 긴 시퀀스를 원하지 않는 한 이후에는 계속 알림을 보내지 마세요.

웜 인트로 요청

연결자의 입장에서 편하게 작성하세요:

  • 왜 이 인트로가 적합한지 설명
  • 전달 가능한 블러브(소개글) 포함
  • 전달 가능한 블러브는 100단어 미만 유지

포스트미팅 업데이트

포함 사항:

  • 논의된 특정 내용
  • 약속했거나 업데이트한 답변
  • 가능한 경우 새로운 증거 포인트 하나
  • 다음 단계

품질 관문

전달 전 확인:

  • 메시지가 진정으로 개인화되었는지
  • 요청이 명시적인지
  • 증거 포인트가 구체적인지
  • 불필요한 칭찬과 부드러운 표현이 제거되었는지
  • 단어 수가 적절히 유지되었는지

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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