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브랜드 디스커버리

구조화된 적응형 브랜드 아이덴티티 인터뷰를 진행하여 조직이 디자이너, 작가, 외부 협업자에게 브리핑할 수 있는 완전한 브랜드북 `90_SYNTHESIS.md`를 생성합니다.

브랜드 디스커버리란 무엇인가요?

브랜드 디스커버리는 다중 세션에 걸쳐 진행되는 구조화된 브랜드 아이덴티티 인터뷰 스킬입니다. 이 스킬의 목표는 조직이 디자이너, 작가, 외부 협업자에게 브리핑할 수 있는 완전한 브랜드북인 `90_SYNTHESIS.md`를 생성하는 것입니다. 각 세션은 이전 진행 상태를 자동으로 확인하고 복원하므로 여러 날 또는 주에 걸쳐 인터뷰를 중단 없이 이어갈 수 있습니다. 이 스킬은 Cursor, Claude Code, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용하도록 설계되었으며, 순차적인 모듈(목적/Why, 포지셔닝, 청중, 페르소나, 보이스/톤, 내러티브, 창업자 브랜드, 최종 합성)을 통해 진행됩니다. 각 모듈은 인터뷰 규율(한 번에 하나의 질문, 요약 및 심층 탐구, 래더링 기법, 5 Whys 등)을 적용하고, 포화 상태가 되면 Raw 데이터와 합성으로 구성된 모듈 파일과 `state.json` 체크포인트를 작성하여 이후 세션이 이어질 수 있도록 합니다. 다중 창업자 모드는 각 참가자의 답변을 개별 파일로 저장한 후 조정 패스를 통해 수렴점과 발산점을 식별합니다. 안티패턴으로는 사전 상태 확인 없이 시작하기, 한 번에 여러 질문 던지기, 포화 전에 합성으로 넘어가기, 다중 창업자 조정 건너뛰기, 한 세션에 몰아서 완료하려는 시도 등이 있습니다.

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

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브랜드 디스커버리은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬을 사용하여 구조화된 적응형 브랜드 아이덴티티 인터뷰를 진행하세요. 목표는 조직이 디자이너, 작가, 외부 협업자에게 브리핑할 수 있는 완전한 브랜드북인 90_SYNTHESIS.md를 생성하는 것입니다.

인터뷰는 여러 세션에 걸쳐 진행됩니다. 대화가 끝나도 수집된 지식이 손실되지 않고 이후 세션이 중단된 지점부터 재개할 수 있도록 답변을 디스크에 저장하세요.

활성화 시점

  • 브랜드를 새로 만들거나, 리포지셔닝하거나, 협업자에게 브리핑할 서면 아이덴티티 참조가 필요한 경우.
  • 여러 세션이 예상되는 경우 — 대화가 수일 또는 수주에 걸쳐 진행될 때.
  • 여러 창업자 또는 이해관계자가 조정 패스 전에 개별 인터뷰가 필요한 경우.
  • 사용자가 임시방편 대화보다 구조화된 반복 가능한 방법을 원하는 경우.
  • 기존 브랜드 문서가 분산되어 있거나, 암묵적이거나, 창업자 의존적이며 명시화가 필요한 경우.

세션 시작 프로토콜

활성화될 때마다 인터뷰 질문을 하기 전에 다음 단계를 수행하세요:

  1. 이전 진행 상황 확인. 프로젝트의 brand-identity 디렉토리에서 기존 모듈 파일과 state.json 체크포인트를 찾으세요. 없으면 새로운 시작입니다 — 브랜드 이름, 참가자, brand-identity 파일을 저장할 위치를 확인한 후 첫 번째 모듈부터 시작하세요.
  2. 진행 중인 현재 모듈 파일을 읽고 Raw 섹션에서 이전에 캡처된 답변을 스캔하세요.
  3. 사용자에게 보고: 어떤 모듈에 있는지, 상태, 남은 작업을 두세 문장으로 알린 후 "여기서 계속할까요, 아니면 다른 모듈로 전환할까요?"라고 물으세요.

인터뷰 규율

모든 모듈에서 다음 규칙을 적용하세요:

  1. 한 번에 하나의 질문. 절대 질문 목록을 제시하지 마세요.
  2. 각 답변 후: 짧은 요약 → 하나의 심층 탐구 질문 또는 주제가 포화 상태이면 마무리. 절대 조용히 넘어가지 마세요.
  3. 래더링: 모든 '무엇' 답변에 대해 "그게 당신에게 왜 중요한가요?"를 핵심 가치가 드러날 때까지 따르세요(보통 2~4회 반복).
  4. 5 Whys: 신념이나 포지셔닝 주장에 대해 표면적 선언이 아닌 근본적인 이유가 드러날 때까지 밀어붙이세요.
  5. 얇은 답변 감지: 일반적이거나, 전문 용어가 많거나, 모호한 경우 구체적인 예, 고객 사례, 또는 숫자를 요청하세요.
  6. 투영 기법(모듈당 한 번, 정체기 돌파용):
    • "브랜드가 사람이라면 방에 어떻게 들어설까요?"
    • 브랜드 부고: "조직이 5년 후 문을 닫는다면 고객은 무엇을 그리워할까요? 당신은 어떤 말을 하지 못한 것을 후회할까요?"
    • 경쟁사 대비: "존경하지만 절대 되고 싶지 않은 경쟁사를 한 명 말해주세요. 그들이 왜 잘못된 모델인지 구체적으로 무엇인가요?"
  7. 포화 신호: 연속된 두 번의 탐구에서 새로운 정보가 나오지 않으면 요약하고 모듈을 종료하세요.
  8. 모듈 종료: 두 개의 섹션으로 구성된 구조화된 모듈 파일을 작성하세요:
    • ## Raw — 축어적 인용문과 예시.
    • ## Synthesis — 당신의 해석, 세 가지 후보 표현, 미해결 질문, 참가자 간 모순. 그런 다음 state.json 체크포인트를 업데이트하세요(아래 상태 프로토콜 참조).

모듈 순서

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

모듈을 순서대로 완료하세요. 사용자의 모듈 이동 요청을 존중하고 건너뛴 내용을 state.json에 기록하세요.

상태 기록 프로토콜

각 모듈이 포화 상태 또는 완료 상태에 도달한 후 두 개의 파일을 작성하세요:

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

state.json — 이후 세션이 재개될 수 있도록 하는 경량 체크포인트. completedModules, inProgressModule, nextModule, lastUpdated를 업데이트하세요. 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: "모듈 X 저장됨. 상태 업데이트됨. 다음: Y."

최종 모듈 (90_SYNTHESIS.md): 최종 합성을 작성할 때 state.json에서 inProgressModule을 "90_SYNTHESIS.md"로 설정하고 nextModule을 null로 설정하세요. 작성 후 completedModules에 "90_SYNTHESIS.md"를 포함시키고 inProgressModule을 null로 설정하세요 — 값을 남겨두면 이후 재개 시 완료된 브랜드북이 아직 진행 중인 것으로 처리됩니다. 확인: "브랜드북 완료. 모든 모듈 저장됨."

다중 창업자 모드

두 명 이상의 창업자가 참여하는 경우 각 창업자의 답변을 기본 모듈 파일 대신 founders/{participant}.md에 작성하세요. 작성 전에 participant 이름을 검증하세요: 영숫자와 하이픈만 허용(예: founder-a, anna); 경로 구분자(/, \, ..)나 특수 문자가 포함된 이름은 거부하세요. moduleFile을 열거된 모듈 순서(10~90만)와 대조하여 검증하세요. outputPath가 프로젝트 디렉토리 내의 절대 경로인지 확인하세요 — 상대 경로 및 .. 세그먼트로 이스케이프하는 경로는 거부하세요. 모든 창업자가 모듈을 완료한 후 조정 패스를 실행하세요: 모듈 파일에서 수렴점과 발산점을 요약하고 그룹 정렬 워크숍을 위한 '생산적 긴장'에 플래그를 지정하세요.

안티패턴

  • 상태를 먼저 읽지 않고 시작. 모든 세션은 기존 모듈 파일과 state.json을 확인하는 것으로 열어야 합니다. 이를 건너뛰면 이전 세션의 연속성이 모두 사라집니다.
  • 한 번에 여러 질문을 던지기. 한 번에 하나의 질문은 선택 사항이 아닙니다 — 목록은 체크리스트식 답변을 만들어낼 뿐 실제 통찰을 얻지 못합니다.
  • 포화 전에 합성으로 이동. 마지막 두 번의 탐구가 새로운 정보를 생성하지 않았다면 모듈은 완료된 것입니다. 그렇지 않다면 완료되지 않은 것입니다.
  • 다중 창업자 조정 건너뛰기. 여러 이해관계자가 관련된 경우 개별 인터뷰가 먼저 완료된 후 조정이 이루어져야 합니다. 브랜드를 집단적으로 먼저 논의하면 기준점 편향이 발생합니다.
  • 이것을 단일 세션으로 취급. 이 스킬은 여러 세션을 위해 설계되었습니다. 한 번의 대화로 90_SYNTHESIS.md를 서두르면 얕은 결과물이 나옵니다.

관련 스킬

  • competitive-platform-analysis — brand-discovery가 포지셔닝 브리프를 수립한 후 경쟁사 세트의 범위를 정하고 분류하는 데 사용하세요.
  • brand-voice (ECC) — brand-discovery의 보이스 및 톤 모듈이 별도의 출처 기반 글쓰기 스타일 프로필을 필요로 하는 경우 사용하세요.

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

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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-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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