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투자자 자료

투자자용 피치 덱, 원페이지, 투자 메모, 액셀러레이터 지원서, 재무 모델 및 펀드레이징 자료를 생성하고 업데이트합니다. 사용자가 투자자 대상 문서, 예측, 자금 사용 테이블, 마일스톤 계획 또는 여러 펀드레이징 자산 간에 내부적으로 일관성을 유지해야 하는 자료가 필요할 때 사용합니다.

투자자 자료란 무엇인가요?

이 스킬은 투자자 대상 자료를 제작할 때 필수적인 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 피치 덱, 원페이지, 투자 메모, 재무 모델, 액셀러레이터 지원서 등 다양한 자산 유형을 지원하며, 모든 숫자와 정보가 단일 진실 공급원(source of truth)을 기반으로 작성되도록 강제합니다. 특히 트랙션 지표, 가격 및 수익 가정, 모금액 규모 및 조건, 자금 사용 계획, 팀 소개, 마일스톤 등 핵심 데이터를 먼저 확정한 후 문서를 작성하는 워크플로우를 제공합니다. 사용자는 이 스킬을 통해 모순된 숫자나 불분명한 가정 없이 투자자 미팅에서 방어 가능한 설득력 있는 자료를 만들 수 있습니다. 주요 특징으로는 자산 유형별 상세 가이드라인, 품질 관문(Quality Gate)을 통한 최종 검증, 그리고 일반적인 실수(Red Flags)를 사전에 방지하는 기능이 포함되어 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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 덱을 만들거나 개정할 때
  • 투자 메모나 원페이지를 작성할 때
  • 재무 모델, 마일스톤 계획 또는 자금 사용 테이블을 구축할 때
  • 액셀러레이터 또는 인큐베이터 지원 질문에 답할 때
  • 여러 펀드레이징 문서를 하나의 진실 공급원에 맞출 때

황금률

모든 투자자 자료는 서로 일치해야 합니다.

작성 전에 단일 진실 공급원을 생성하거나 확인하세요:

  • 트랙션 지표
  • 가격 및 수익 가정
  • 모금액 규모 및 조건
  • 자금 사용 계획
  • 팀 약력 및 직함
  • 마일스톤 및 일정

상충되는 숫자가 나타나면 작성을 중단하고 해결하세요.

핵심 워크플로우

  1. 표준 사실 목록 작성
  2. 누락된 가정 식별
  3. 자산 유형 선택
  4. 명시적인 로직으로 자산 초안 작성
  5. 모든 숫자를 진실 공급원과 대조 확인

자산 가이드라인

피치 덱

권장 구성:

  1. 회사 + 핵심 차별점
  2. 문제
  3. 솔루션
  4. 제품/데모
  5. 시장
  6. 비즈니스 모델
  7. 트랙션
  8. 팀
  9. 경쟁/차별화
  10. 투자 요청
  11. 자금 사용 계획/마일스톤
  12. 부록

사용자가 웹 기반 덱을 원하는 경우 frontend-slides 스킬과 함께 사용하세요.

원페이지/메모

  • 회사가 무엇을 하는지 깔끔한 한 문장으로 설명
  • '왜 지금인가'를 보여주세요
  • 초반에 트랙션 및 증거 포인트 포함
  • 요청 금액을 정확하게 명시
  • 주장을 쉽게 검증할 수 있도록 유지

재무 모델

포함 사항:

  • 명시적인 가정
  • 필요한 경우 하락/기본/상승 시나리오
  • 계층별로 명확한 수익 로직
  • 마일스톤과 연계된 지출
  • 결정이 가정에 의존하는 경우 민감도 분석

액셀러레이터 지원서

  • 정확히 질문한 내용에 답변
  • 트랙션, 통찰력, 팀 강점을 우선시
  • 허풍 피하기
  • 덱 및 모델과 내부 지표 일관성 유지

피해야 할 위험 요소

  • 검증할 수 없는 주장
  • 가정 없는 모호한 시장 규모 측정
  • 일관성 없는 팀 역할 또는 직함
  • 깔끔하게 합산되지 않는 수익 계산
  • 가정이 취약한 부분에서 과장된 확신

품질 관문

전달하기 전:

  • 모든 숫자가 현재 진실 공급원과 일치하는지 확인
  • 자금 사용 계획과 수익 계층이 올바르게 합산되는지 확인
  • 가정이 숨겨져 있지 않고 명시적으로 드러나 있는지 확인
  • 과장된 표현 없이 스토리가 명확한지 확인
  • 최종 자료가 파트너 미팅에서 방어 가능한지 확인

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

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

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

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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