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spiralcrew-ou/profilespider-agent-skills

클로드 코드 및 호환 에이전트를 위한 24개의 무료 SKILL.md 스킬: 리드 자격 평가, 기업 조사, 리스트 정리.

profilespider-agent-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 기업 또는 프로필 데이터셋을 분석하여 시장 세그먼트와 패턴을 식별하는 데 사용됩니다. 사용자는 스크래핑된 시장 데이터를 이해하고, 대규모 리스트에서 자연스러운 세그먼트를 발견하며, 지배적이거나 과소 대표된 카테고리를 파악하고, 기회가 집중된 영역의 규모를 측정할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 SKILL.md를 지원하는 모든 AI 에이전트 플랫폼에서 작동하며, 정해진 프로세스에 따라 데이터셋 구조를 프로파일링하고, 특성과 카테고리를 식별하며, 세그먼트를 도출하고, 한계점을 명시합니다. 이 스킬은 데이터가 작거나 통계적으로 엄격한 시장 규모 측정이 필요할 때는 사용하지 말아야 하며, 항상 데이터가 지원하는 범위 내에서만 일반화하고 출처 편향을 보고해야 합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add spiralcrew-ou/profilespider-agent-skills

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문서

시장 조사

목적

기업 또는 프로필 데이터셋을 분석하여 시장 세그먼트와 패턴을 식별합니다.

이 스킬을 사용해야 하는 경우

  • 스크래핑된 시장 데이터셋을 이해해야 할 때
  • 대규모 리스트에서 자연스러운 세그먼트를 찾을 때
  • 지배적이거나 과소 대표된 카테고리를 발견할 때
  • 기회가 집중된 곳의 규모를 측정할 때

이 스킬을 사용하지 말아야 하는 경우

  • 데이터셋이 패턴을 보여주기에는 너무 작을 때
  • 통계적으로 엄격한 시장 규모 측정이 필요할 때
  • 레코드별 작업이 필요할 때 (리드 리스트 분석 사용)

필수 입력

  • 기업 또는 프로필 데이터셋

선택적 입력

  • 관심 차원 (산업, 규모, 지역)
  • 테스트할 가설

규칙

  1. 전체 데이터셋을 분석하되, 편리한 하위 집합만 분석하지 마십시오.
  2. 가능한 경우 개수와 비율을 보고하십시오.
  3. 데이터가 지원하는 범위를 넘어 지나치게 일반화하지 마십시오.
  4. 출처 편향과 한계점을 명시하십시오.
  5. 관찰된 패턴과 추측을 분리하십시오.

프로세스

  1. 데이터셋 구조와 필드를 프로파일링합니다.
  2. 반복되는 특성과 카테고리를 식별합니다.
  3. 자연스러운 세그먼트를 도출합니다.
  4. 격차와 떠오르는 패턴을 식별합니다.
  5. 한계점을 명시합니다.

출력 형식

다음 필드를 포함하는 시장 분석을 반환합니다:

  • market_segments
  • recurring_characteristics
  • dominant_categories
  • gaps
  • emerging_patterns
  • research_limitations

검증

  • 세그먼트 주장이 데이터 분포를 반영하는지 확인합니다.
  • 한계점이 샘플링 편향을 명시하는지 확인합니다.
  • 가짜 통계가 포함되지 않았는지 확인합니다.

한계점

  • 결과는 전체 시장이 아닌 제공된 데이터셋을 설명합니다.
  • 수집 과정의 출처 편향이 분석에 반영됩니다.

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