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Varnan-Tech/opendirectory

사용자가 Product Hunt 출시를 준비하거나 Product Hunt 리스팅 자산을 생성하도록 요청할 때 사용합니다. 60자 이내의 태그라인 변형, 500자 설명, 메이커 코멘트, 출시일 트윗 스레드, LinkedIn 게시물, 4개 이메일 출시 시퀀스를 생성합니다.

opendirectory란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자와 스타트업 창업자가 Product Hunt에서 제품 출시를 준비할 때 필요한 모든 에셋을 생성합니다. 태그라인, 설명, 메이커 코멘트, 소셜 미디어 게시물, 이메일 시퀀스 등 Product Hunt 출시에 필요한 모든 카피라이팅을 자동으로 생성하여 출시 과정을 간소화합니다. AI 에이전트가 사용자의 제품 세부 정보를 수집하고, 5가지 프레임워크에 따른 갤러리 이미지 전략을 계획하며, Gemini API를 호출하여 모든 출시 자산을 일괄 생성합니다. 생성된 각 자산은 엄격한 QA 프로세스를 거쳐 Product Hunt의 제한 사항(태그라인 60자, 설명 500자, 마케팅 과장 금지 등)을 준수하는지 검증됩니다. 또한 셀프 헌트 여부 결정, 30일 사전 출시 준비 일정, 시간별 출시일 타임라인, 업보트 벤치마크 등 포괄적인 출시 전략을 제공합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 모든 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 제품 출시의 모든 측면을 체계적으로 관리하는 완벽한 도구입니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/producthunt-launch-kit

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문서

Product Hunt 출시 키트

Product Hunt 출시에 필요한 모든 에셋을 생성합니다: 리스팅 카피, 메이커 코멘트, 출시일 소셜 게시물.


중요 규칙: Product Hunt 태그라인은 최대 60자입니다. 설명은 최대 500자입니다. 확인할 수 없는 사실을 주장하지 마십시오. 경쟁사 이름을 언급하지 마십시오. 제품이 영구적으로 무료가 아닌 이상(체험판이 아닌) "무료"라고 말하지 마십시오.


1단계: 제품 세부 정보 수집

다음 정보가 필요합니다:

  • 제품 이름
  • 제품 설명 (한 문장의 기술적 설명)
  • 주요 사용 사례 및 대상 사용자
  • 기존 도구와의 주요 차별점
  • 가격: 무료, 프리미엄, 유료 (시작 가격)
  • 오픈 소스: 예/아니요
  • 출시일 (일정 컨텍스트용)
  • 제공할 자격 증명, 출시 할인 또는 프로모션 코드
  • 업보트할 가치가 있는 2-3가지 이유 (마케팅 아닌 정직한 이유)

이 중 누락된 항목이 있으면 진행 전에 한 메시지로 질문하십시오.

또한 프로젝트 컨텍스트 파일을 확인하십시오:

ls README.md 2>/dev/null && echo "README 찾음"
ls package.json 2>/dev/null && echo "package.json 찾음"

README.md가 존재하면 질문하기 전에 처음 80줄을 읽어 제품 설명과 주요 기능을 추출하십시오.


2단계: 갤러리 전략

Product Hunt에는 스크린샷이 필요합니다. 대부분의 리스팅은 갤러리 이미지가 약하거나 없어서 실패합니다. 카피를 작성하기 전에 이를 계획하십시오.

사양: 1270×760px, PNG 또는 JPG, 최대 8개 이미지. 첫 번째 이미지는 히어로 이미지이며 피드와 카드에 표시됩니다.

5개 포지션 프레임워크:

포지션목적표시할 내용
1 (히어로)피드에서의 첫인상사용 중인 제품, 깔끔한 UI 또는 터미널 출력, 텍스트 오버레이 없음
2 (기능 데모)핵심 동작 보여주기제품이 작동하게 만드는 요소: "아하" 순간
3 (전후 비교)해결하는 문제 보여주기분할 화면: 지저분/느린 상태 vs. 깔끔/빠른 상태
4 (사회적 증거)신뢰도 구축실제 사용자의 실제 인용문, 통계 또는 전후 지표
5 (기술적 차별점)회의론자 대응아키텍처 다이어그램, 벤치마크 또는 특이한 기술적 결정

제품이 CLI 도구나 라이브러리인 경우 터미널 출력 스크린샷이 잘 작동합니다. 중요한 부분을 가리키는 화살표로 주석을 추가하십시오.

비디오 (선택 사항이지만 효과적): 60-90초 데모. 2분 미만. 음성 해설 불필요: 자막이 있는 화면 캡처로 충분합니다.

사용자에게 말하십시오: "출시일 전에 [N]개의 갤러리 이미지를 계획하세요. 히어로 이미지(포지션 1)가 가장 중요합니다. 각 포지션에 대해 캡처할 내용은 다음과 같습니다: [위 목록, 이 제품에 맞게 사용자 지정]."


3단계: 태그라인 변형 생성

태그라인은 Product Hunt에서 제품 이름 바로 아래에 표시됩니다. 리스팅에서 가장 많이 읽히는 카피입니다.

엄격한 제한:

  • 최대 60자 (공백 포함)
  • 끝에 마침표 없음
  • 해시태그 없음
  • 제품 이름으로 시작하지 않음
  • 최상급 표현 사용 금지: "최고", "가장 빠른", "가장 쉬운", "가장 강력한"
  • 질문 형태 금지

태그라인 공식: [동사] + [기능] + [주요 차별점]

다섯 가지 태그라인 변형을 생성하십시오:

  1. 결과 중심: 사용자가 달성하는 것 ("코드베이스를 떠나지 않고 문서 배포")
  2. 문제 중심: 해결되는 고통을 명명 ("더 이상 Figma와 코드 간 복사-붙여넣기 없음")
  3. 기술적 관점: 개발자 도구의 경우 기술로 시작 ("하나의 명령어로 SQLite를 공유 가능한 웹 앱으로")
  4. 비교 없는 대안: 경쟁사 이름 없이 포지셔닝 ("VS Code 내부에서 작동하는 Git 네이티브 코드 리뷰")
  5. 평이한 영어: 전문 용어 없음, 가장 넓은 대중 대상 ("모든 RSS 피드를 일일 이메일 다이제스트로 변환")

생성 후 각각의 문자 수를 세십시오. 60자를 초과하는 항목은 표시하고 수정하십시오.


4단계: 리스팅 설명 작성

설명은 태그라인 아래에 표시됩니다. 최대 500자입니다. 검색 결과와 링크 미리보기에 표시됩니다.

구조:

  • 문장 1: 무엇을 하는지, 누구를 위한 것인지 (구체적으로)
  • 문장 2: 작동하게 만드는 주요 기능 또는 기술적 접근 방식
  • 문장 3(선택 사항): 가격 또는 사용 가능 여부

설명 규칙:

  • 280-500자 (짧아도 괜찮음. 긴 것은 미리보기에서 잘림)
  • 전체 현재 시제 사용
  • 과장 형용사 금지
  • "저는" 사용 금지: 3인칭 또는 명령형으로 작성 ("여러분의...", "연결합니다...", "제가 만들었습니다..." 금지)
  • 링크 금지 (렌더링되지 않음)
  • 오픈 소스인 경우 명시: "오픈 소스 및 자체 호스팅 가능."

5단계: 메이커 코멘트 작성

메이커 코멘트는 Product Hunt 성공의 가장 중요한 동인입니다. 게시물에 대한 첫 번째 답글로, 출시 후 60초 이내에 게시되어야 합니다.

엄격한 제한:

  • 300-400 단어
  • 제품이 라이브된 후 60초 이내에 게시되어야 함
  • 1인칭, 대화체
  • 기원 이야기 전달
  • 명백한 대안을 인정하고 왜 이것을 만들었는지 설명
  • 댓글을 유도하는 특정 질문으로 마무리

구조:

서문 (2-3문장): 왜 만들었는지. 진짜 이야기: 무엇이 불편했는지, 어떤 격차를 발견했는지, 어떤 문제에 계속 부딪혔는지. "발표하게 되어 기쁩니다" 금지.

기능 설명 (3-5문장): 핵심 메커니즘 설명. 누군가 처음 사용할 때 어떤 일이 발생하는지. 문제에 대해 깊이 고민했음을 보여주는 하나의 구체적인 기술적 세부 사항 포함.

대상 독자 (2-3문장): 가장 큰 가치를 얻을 특정 사람 설명. "X가 필요한 모든 사람"이 아닌 특정 페르소나: "금요일 오후에 배포하고 두려워하는 솔로 개발자라면..." 또는 "동일한 PR 컨텍스트를 세 명의 다른 리뷰어에게 설명하는 데 20분을 소비한 적이 있다면..."

정직한 주의 사항 (1-2문장): 하지 못하는 것. 여전히 거친 부분. 이는 신뢰를 구축하고 적절한 초기 사용자를 필터링합니다.

피드백 요청 (1-2문장): 특정 질문을 하십시오. "[특정 엣지 케이스]에 대한 올바른 접근 방식을 아직 찾지 못했습니다: 어떻게 처리했는지 알려주시면 감사하겠습니다." 또는 "가장 확신이 없는 것은 [X]입니다: 그것이 당신에게 중요합니까?"


6단계: Gemini로 모든 자산 생성

하나의 Gemini 호출로 모든 자산을 작성하십시오:

cat > /tmp/ph-launch-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "You are writing Product Hunt launch copy. Generate all assets in sequence, clearly labeled. Rules: taglines max 60 chars, description max 500 chars, maker comment 300-400 words first-person. No marketing words: 'revolutionary', 'game-changing', 'powerful', 'robust', 'seamless', 'innovative', 'best-in-class', 'streamline'. No competitor names. No superlatives in taglines. Do not use em dashes. For social posts: tweets max 280 chars, no hashtags in tweet threads (they reduce signal quality on technical posts). LinkedIn post 150-300 words, professional but not stiff. Email sequence: 4 emails, each under 150 words, subject line under 50 chars. Output each asset with a clear header. No commentary between sections."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "PRODUCT_DETAILS_HERE"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 4096
  }
}
ENDJSON

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/ph-launch-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

PRODUCT_DETAILS_HERE를 1단계에서 수집된 모든 컨텍스트(제품 이름, 설명, 사용 사례, 차별점, 가격, 메이커 노트)로 바꾸십시오.

프롬프트에서 다음 자산을 요청하십시오:

  1. 태그라인 변형 다섯 가지 (문자 수 포함)
  2. 리스팅 설명 (문자 수 포함)
  3. 메이커 코멘트 (300-400 단어)
  4. 출시일 트윗 스레드 (5-7개 트윗, 각 280자)
  5. LinkedIn 게시물 (150-300 단어)
  6. 이메일 시퀀스 (4개 이메일: 기존 사용자, 뉴스레터, 당일 알림, 후속)

7단계: 자체 QA

제시하기 전에:

태그라인:

  • 모두 60자 미만 (각각 카운트)
  • 제품 이름으로 시작하는 항목 없음
  • 최상급 표현 포함 항목 없음
  • 마케팅 단어 포함 항목 없음

설명:

  • 500자 미만 (카운트)
  • 3인칭 또는 명령형 어조 ("저는" 없음)
  • 링크 없음

메이커 코멘트:

  • 300-400 단어 (카운트)
  • 진짜 기원 이야기로 시작 ("기쁩니다..." 아님)
  • 하나의 정직한 주의 사항 포함
  • 특정 질문으로 끝남
  • 마케팅 언어 없음
  • 대시 없음

트윗 스레드:

  • 각 트윗 280자 미만 (카운트)
  • 해시태그 없음
  • 첫 번째 트윗이 훅: 제품의 가장 설득력 있는 내용

항목이 실패하면 제시하기 전에 수정하십시오. QA 실패가 있는 초안을 제시하지 마십시오.


8단계: 전체 출시 키트 제시

다음 순서로 정확히 제시하십시오:

## Product Hunt 출시 키트: [제품 이름]

---

### 태그라인 (하나 선택)
1. [태그라인]: [문자 수]
2. [태그라인]: [문자 수]
3. [태그라인]: [문자 수]
4. [태그라인]: [문자 수]
5. [태그라인]: [문자 수]

**권장:** [태그라인 X를 선호하는 한 문장 이유]

---

### 리스팅 설명
[설명 텍스트]
[문자 수] / 500

---

### 메이커 코멘트 (출시 후 60초 이내 게시)
[메이커 코멘트 텍스트]

---

### 출시일 트윗
트윗 1/6: [텍스트]
트윗 2/6: [텍스트]
...

---

### LinkedIn 게시물
[게시물 텍스트]

---

### 이메일 시퀀스

**이메일 1: 기존 사용자 (1주일 전 발송)**
제목: [제목]
[본문]

**이메일 2: 뉴스레터/대상 (하루 전 발송)**
제목: [제목]
[본문]

**이메일 3: 당일 알림 (PST 오전 12:01 발송)**
제목: [제목]
[본문]

**이메일 4: 후속 (출시 48시간 후 발송)**
제목: [제목]
[본문]

---

### 셀프 헌트 vs. 탑 헌터 결정

다음 질문에 답하여 결정하십시오:

| 질문 | 셀프 헌트 | 헌터 확보 |
|----------|-----------|--------------|
| 대상 청중에게 500명 이상의 Twitter/LinkedIn 팔로워가 있습니까? | 예 | 아니요 |
| 제품에 동원할 기존 사용자 기반이 있습니까? | 예 | 아니요 |
| 제품이 기술적이고 개발자 커뮤니티에서 개인 브랜드가 있습니까? | 예 | 아니요 |
| 이것이 첫 출시이고 아직 청중이 없습니까? | 아니요 | 예 |
| 탑 헌터(PH 팔로워 500명 이상)가 이미 귀하의 제품을 사용하고 있습니까? | 아니요 | 예 |

3개 이상의 답변이 "헌터 확보"를 가리키면 출시일 최소 2주 전에 헌터에게 연락하십시오. 호의를 구하는 것이 아니라 당신이 만든 것 중 그들이 진정으로 알고 싶어할 만한 것을 공유하는 것으로 요청을 구성하십시오.

---

### 30일 사전 출시 준비

**D-30~21: 티저 단계**
- [ ] Twitter/LinkedIn에 "공개적으로 구축 중" 업데이트 게시: 해결 중인 문제와 이유
- [ ] 제품 카테고리와 일치하는 PH 팔로워 500명 이상의 헌터 3-5명 식별
- [ ] 지지자 목록 구축 시작 (출시일에 업보트할 모든 사람: 팀, 사용자, 투자자, 기술 업계 친구)
- [ ] 간단한 "출시 알림" 페이지 설정 (TypeForm이나 Google Form도 가능)

**D-20~8: 자산 단계**
- [ ] 모든 5개 갤러리 이미지를 1270×760px로 캡처 (위 갤러리 전략 참조)
- [ ] 해당하는 경우 60-90초 데모 비디오 녹화
- [ ] 이 키트의 모든 카피 초안 작성: 태그라인, 설명, 메이커 코멘트, 소셜 게시물, 이메일
- [ ] D-8에 이메일 1 발송 (기존 사용자)

**D-7~2: 최종 준비**
- [ ] D-2에 이메일 2 발송 (뉴스레터)
- [ ] 지지자 목록에 직접 메시지 발송 (Slack, DM, 이메일): 대량 발송이 아닌 개인 메시지
- [ ] 트윗 스레드 및 LinkedIn 게시물 예약
- [ ] 사전 실행: PH 리스팅 미리보기 확인, 모든 갤러리 이미지가 올바르게 표시되는지 확인
- [ ] 메이커 코멘트가 400단어 미만이며 즉시 붙여넣을 수 있는 곳에 저장되었는지 확인

**D-Day: 출시일**
- [ ] 게시물이 PST 오전 12:01에 라이브됨
- [ ] 라이브된 직후 이메일 3 발송 (당일 알림)
- [ ] 출시 후 60초 이내에 메이커 코멘트 게시
- [ ] 첫 30분 안에 트윗 스레드 게시
- [ ] LinkedIn 게시물 게시
- [ ] 2시간 이내에 모든 댓글에 답변: PH 알고리즘은 활동적인 메이커에게 보상
- [ ] 업보트를 직접 요청하지 말고 "확인해 보세요" 또는 "피드백 공유" 요청
- [ ] 지지자 목록에 직접 링크로 DM: "업보트하러 가자"가 아닌 "방금 출시했습니다, 의견을 듣고 싶습니다"
- [ ] 출시 후 5분 이내에 프로모션 코드 포함 첫 댓글 게시

**D+2: 후속**
- [ ] 이메일 4 발송 (48시간 후속) 결과와 감사 인사 포함
- [ ] Twitter/LinkedIn에 결과 업데이트 게시: 업보트, 댓글, 교훈
- [ ] 밤새 놓친 댓글에 답변

---

### 업보트 벤치마크

| 업보트 | 결과 |
|---------|---------|
| 50-100 | 리스팅되지만 첫 페이지 아님 |
| 200-400 | 경쟁력 있는 첫 페이지 배치 |
| 500-800 | 당일 상위 5위 |
| 800+ | 당일의 제품 |
| 1500+ | 주간 제품 후보 |

첫 1시간의 속도가 최종 카운트보다 중요합니다. 첫 1시간 100개의 업보트가 24시간에 걸친 400개보다 낫습니다.

---

### 출시일 시간별 타임라인

| 시간(PST) | 작업 |
|------------|--------|
| 오전 12:01 | 게시물 라이브. 예약하지 말고 깨어서 수동으로 클릭. |
| 오전 12:02 | 메이커 코멘트 게시 (클립보드에 준비, 붙여넣고 즉시 제출) |
| 오전 12:05 | 첫 댓글 게시 (프로모션 코드 또는 컨텍스트) |
| 오전 12:15 | 트윗 스레드 라이브 |
| 오전 12:30 | LinkedIn 게시물 라이브 |
| 오전 12:30 | 가장 참여도가 높은 10명의 지지자에게 개인 DM 발송 |
| 오전 1:00 | 첫 댓글 확인, 모두 답변 |
| 오전 7:00 | 미국 아침 트래픽 피크. 순위 확인. 밤새 댓글에 답변. |
| 오전 9:00 | 아침 발송을 위해 보류했다면 이메일 3 발송 (당일 알림) |
| 오후 12:00 | 정오 점검. 모든 댓글에 답변. 트렌딩 중이면 "정오 업데이트" 트윗 게시. |
| 오후 5:00 | 미국 저녁 트래픽 피크. 필요한 경우 지지자 목록에 최종 푸시. |
| 오후 11:59 | 결과 최종. 순위 스크린샷 저장. |

---

### 출시 체크리스트
- [ ] 게시물이 출시일 PST 오전 12:01에 라이브됨 (수동 클릭, 예약 아님)
- [ ] 메이커 코멘트가 클립보드에 복사되어 출시 후 60초 이내에 게시됨
- [ ] 출시일에 개인적으로 메시지할 200명 이상의 지지자 목록 준비
- [ ] 갤러리 이미지 및 비디오(있는 경우)가 출시 전에 업로드 및 미리보기됨
- [ ] 4개 이메일 모두 초안 작성됨

...

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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