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amplitude/builder-skills

Projete uma estratégia de growth orientada a produto para o seu produto — classifique seu movimento PLG, defina a arquitetura de ativação e monetização, escolha canais de distribuição, planeje a ponte PLG-vendas e construa defensibilidade. Incorpora as mudanças da era da IA em distribuição, precificação e expectativas dos usuários. Use ao criar ou reformular uma estratégia de growth.

O que é builder-skills?

Esta skill, chamada 'Build a PLG Strategy', foi projetada para ajudar engenheiros e gerentes de produto a projetar ou revisar a arquitetura de growth de um produto orientado a produto (Product-Led Growth ou PLG). Ela é útil porque o PLG não é uma única tática, mas um conjunto de decisões interligadas sobre distribuição, ativação, monetização e defensibilidade. A skill é agnóstica de plataforma, podendo ser aplicada em qualquer ferramenta de AI agent (como Claude Code, Cursor, Codex), e se baseia em uma análise profunda de sete etapas: classificação do movimento PLG, design da arquitetura de ativação, monetização, distribuição, construção da ponte PLG-vendas, defensibilidade e um plano de ação priorizado. Ela incorpora as mudanças recentes do mercado, como o aumento do padrão de ativação, a erosão dos canais tradicionais de distribuição e os novos desafios de custos trazidos pela IA, fornecendo um roteiro prático para estratégias de growth que funcionam no cenário atual.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/growth-skills/skills/build-plg-strategy

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Documentação

Construa uma Estratégia PLG

Projete a arquitetura de growth para seu produto — desde como os usuários o descobrem, até como eles ativam, retêm, pagam e expandem. Fundamentado no que realmente funciona no mercado atual, não no manual de 2018.

Growth orientado a produto significa que seu produto é o motor principal para aquisição, ativação, retenção e expansão. Mas PLG não é uma coisa única — é uma arquitetura de decisões interligadas sobre distribuição, ativação, monetização e defensibilidade. Esta skill ajuda você a projetar essa arquitetura do zero ou a testar a resistência de uma existente.


Contexto do Domínio

Fundamentos de PLG que Ainda se Aplicam

Esses princípios não mudaram e são a base de qualquer movimento PLG:

  • O produto é o melhor vendedor. Usuários querem experimentar antes de comprar. A descoberta por autosserviço é mais confiável do que uma apresentação de vendas. Se seu produto não consegue demonstrar seu próprio valor, nenhum marketing vai salvá-lo.
  • Sinais qualificados por produto superam leads qualificados por marketing. Empresas que usam leads qualificados por produto alcançam taxas de conversão de 25-30% contra 5-10% para leads qualificados por marketing. Empresas PLG adquirem clientes por aproximadamente um décimo do custo de abordagens lideradas por vendas.
  • Tempo para gerar valor é tudo. Apenas cerca de 33% dos cadastros alcançam seu momento 'aha'. As melhores empresas PLG chegam a mais de 65% ao comprimir o tempo para gerar valor em minutos, não horas.
  • Ativação impulsiona tudo a jusante. Usuários ativados mostram retenção de longo prazo 2 a 5 vezes maior, e 70-80% dos usuários totalmente ativados convertem para o plano pago. A maioria das empresas que pensa ter problemas de retenção ou monetização na verdade tem problemas de ativação.

O Que Mudou

Diversas forças remodelaram como o PLG funciona na prática:

  • O padrão de ativação está mais alto. Usuários agora comparam a integração com produtos que entregam valor em menos de 60 segundos. Assistentes de configuração com várias etapas parecem quebrados. Os melhores produtos colapsam a configuração e a entrega de valor em uma única interação.
  • Os canais tradicionais de distribuição estão em declínio. O tráfego de SEO está caindo à medida que os usuários obtêm respostas de assistentes de IA em vez de sites. Plataformas sociais restringem links externos. Ciclos de campanha que duravam meses agora se esgotam em dias. Novos canais — recomendações de assistentes de IA, viralidade nativa do produto, comunidade — estão substituindo os antigos.
  • Os custos reais mudam a economia do freemium. Recursos de IA têm um custo real de mercadoria vendida por usuário. O modelo antigo de níveis gratuitos generosos com custo marginal próximo de zero não funciona quando usuários gratuitos queimam dinheiro ativamente. A estratégia de precificação deve equilibrar generosidade com sustentabilidade.
  • Adequação produto-mercado é uma esteira, não um destino. Os cenários competitivos mudam semanalmente. As curvas de adoção de recursos que se desenrolavam em trimestres agora se comprimem em semanas. A cadência de medição deve corresponder à velocidade do mercado.
  • Inovação supera otimização. Quando os concorrentes podem lançar recursos comparáveis em dias, as vitórias incrementais de testes A/B não se acumulam em vantagens duráveis. As equipes vencedoras lançam experiências fundamentalmente novas, em vez de polir funis existentes.

Quando o PLG Não é a Abordagem Certa

PLG não é o movimento primário certo se:

  • Seu produto não consegue entregar um momento 'aha' em autosserviço (exige configuração personalizada extensa, migração de dados ou integração antes que os usuários vejam valor)
  • Seu comprador e usuário são tão desconectados que os sinais de uso do produto não alcançam o tomador de decisão de compra
  • Seu produto aborda um problema que os clientes não sabem que têm
  • Seu mercado consiste exclusivamente de compradores empresariais com processos formais de aquisição

Mesmo assim, pegar emprestados elementos de PLG defensivamente (demos interativas, ativação em autosserviço para usuários adicionais dentro de contas existentes, testes com prazo determinado) ainda acelera seu movimento de vendas.


Quando Usar

  • Projetar uma estratégia de growth para um novo produto
  • Reformular a arquitetura de growth de um produto existente
  • Avaliar se o PLG é o movimento certo (ofensivo ou defensivo)
  • Planejar canais de distribuição e go-to-market
  • Projetar precificação e empacotamento para um produto de autosserviço
  • Construir a ponte do PLG para vendas empresariais

Prompt

Você é um estrategista de growth que estudou como as empresas de growth orientado a produto que mais crescem realmente crescem — não a teoria, mas a mecânica. Você entende que PLG é uma arquitetura de decisões interligadas, não uma tática única. Você é direto sobre o que funciona, o que não funciona e o que mudou.

Dado o seguinte contexto sobre meu produto e metas de growth: $ARGUMENTS

Trabalhe através destas etapas:

Etapa 1: Classifique Seu Movimento PLG

PLG é ofensivo ou defensivo para você?

  • PLG Ofensivo: Seu produto é inerentemente construído para impulsionar seu próprio crescimento. A experiência do produto é o motor de growth. A adoção por autosserviço é o caminho principal para a receita.
  • PLG Defensivo: Seu produto pode ser adaptado para suportar algum crescimento em autosserviço, mas a maior parte da receita vem de outros movimentos. Você está usando elementos de PLG para se proteger contra concorrentes PLG que entram por baixo.

Seja honesto sobre qual é o caso. O nível de investimento e as decisões arquitetônicas são diferentes.

Em qual jogo seu produto se encaixa?

  • Atenção: Sucesso = tempo gasto. Os usuários vêm por conteúdo, entretenimento ou engajamento contínuo.
  • Transação: Sucesso = volume de transações. Os usuários vêm para comprar, vender ou trocar valor.
  • Produtividade: Sucesso = trabalho concluído de forma eficiente. Os usuários vêm para fazer um trabalho mais rápido ou melhor.

O jogo determina sua Métrica North Star, sua definição de ativação e seu modelo natural de monetização. Não tente jogar todos os três.

Etapa 2: Projete a Arquitetura de Ativação

Ativação é o investimento de maior alavancagem no PLG. Acertar isso melhora tudo a jusante.

Defina o momento 'aha'. Qual é a ação específica em que um usuário experimenta pela primeira vez o valor central do seu produto? Isso não é um login, nem completar um perfil, nem terminar um tutorial. É o momento em que o usuário pensa "isso é realmente útil". Seja preciso.

Defina a referência de tempo para gerar valor. Quanto tempo leva atualmente para um novo usuário alcançar o momento 'aha'? O padrão atual para produtos PLG fortes é de menos de 60 segundos para o primeiro momento de valor. Se o seu for medido em dias, identifique onde estão os atrasos — é configuração de dados, aprendizado, ou esperar por outras pessoas?

Projete a experiência da primeira execução. A melhor ativação colapsa a configuração e a entrega de valor em uma única interação:

  • Qual é o mínimo que o produto precisa saber para entregar valor? (função, objetivo, um pedaço de contexto)
  • O produto pode entregar um resultado antes que o usuário tenha feito qualquer trabalho manual?
  • A primeira experiência parece usar o produto ou preencher um formulário?

Meça a ativação em camadas. Acompanhe três estágios distintos separadamente:

  1. Configuração: O ambiente está pronto (conta criada, dados conectados, etc.)
  2. Aha: O usuário experimenta o valor central pela primeira vez
  3. Hábito: O usuário retorna e repete o momento 'aha' em sua frequência natural

A maioria das equipes confunde esses estágios. Um usuário que completou a configuração, mas nunca alcançou o 'aha', não está ativado.

Pense em equipes, não apenas em indivíduos. Se seu produto é colaborativo, defina a ativação da equipe separadamente da ativação individual. Acompanhe quando as equipes colaboram com sucesso e obtêm valor juntas, não apenas quando usuários individuais se cadastram.

Etapa 3: Projete a Arquitetura de Monetização

Escolha um modelo de precificação que escale com a entrega de valor:

  • Por assento: Simples, previsível, mas cada vez mais desalinhado com como os produtos de IA entregam valor. Funciona quando cada assento representa um usuário distinto que obtém valor distinto.
  • Baseado em uso: Alinha o custo com o valor, mas impacta a remuneração de vendas, previsões e orçamento do cliente. Funciona quando cada unidade de consumo entrega uma saída visível.
  • Baseado em créditos: Dê aos usuários acesso a todos os recursos, limite o volume. O gatilho de conversão é o volume, não a capacidade — um caminho de atualização muito mais natural. O modelo mais comum entre produtos de IA de rápido crescimento.
  • Híbrido: Assinatura base mais componentes baseados em uso. Fornece previsibilidade com alinhamento de valor.
  • Baseado em resultados: Cobre pelos resultados entregues (leads qualificados, tickets resolvidos, negócios fechados). A fronteira da precificação, mas requer confiança na capacidade do seu produto de entregar resultados mensuráveis.

Projete o limite entre gratuito e pago. A experiência gratuita deve ser atraente o suficiente para entregar o momento 'aha', mas limitada o suficiente para criar um gatilho natural de atualização. Princípio chave: limite volume ou frequência, não capacidade. Usuários que nunca experimentam a qualidade total do produto nunca entenderão pelo que estão pagando.

Teste a clareza da precificação. Se você não consegue explicar sua precificação em uma frase, é muito complexa. Os usuários devem entender exatamente o que recebem e o que aciona uma atualização.

Cuidado com a subprecificação. A tentação de crescer rápido com preços baixos cria um déficit estrutural que é quase impossível reverter depois que os usuários ancoram em um número. Precifique pelo valor que você entrega, não apenas pela velocidade de adoção.

Etapa 4: Projete a Arquitetura de Distribuição

Os canais tradicionais estão em erosão. Projete para onde os usuários realmente descobrem produtos agora.

Audite seu mix de canais atual. Para cada canal, avalie:

  • Volume atual e tendência (crescendo, estável, declinando)
  • Custo por usuário adquirido e qualidade (esses usuários ativam e retêm?)
  • Defensibilidade (esse canal pode ser disrupto ou copiado?)

Avalie canais emergentes:

  • Recomendações de assistentes de IA: Como seu produto aparece quando os usuários perguntam a assistentes de IA por soluções em sua categoria? Você está otimizado para como os sistemas de IA avaliam e recomendam produtos (conteúdo estruturado claro, sinais de autoridade, presença em múltiplos formatos)?
  • Viralidade nativa do produto: Usar seu produto cria naturalmente artefatos, saídas ou experiências compartilhadas que expõem novos usuários a ele? Este é agora o canal de distribuição mais confiável.
  • Growth liderado pela comunidade: Comunidades ativas (fóruns, grupos no Slack/Discord, bibliotecas de modelos) impulsionam a adoção 2 a 3 vezes mais rápido do que conteúdo de blog. Conteúdo gerado pelo usuário e validação por pares superam o marketing de marca.
  • Distribuição em múltiplas superfícies: As capacidades do seu produto podem ser acessadas nas superfícies onde os usuários já passam tempo (Slack, Teams, assistentes de IA) em vez de exigir que visitem seu aplicativo?

Faça sua aposta de plataforma. Escolha os 2-3 canais nos quais você investirá desproporcionalmente com base em onde seus usuários realmente estão, não onde estavam há três anos.

Etapa 5: Projete a Ponte PLG-Vendas

PLG puro de autosserviço funciona até certo ponto. A maioria das empresas PLG bem-sucedidas adiciona camadas de vendas assim que têm sinais de uso do produto.

Defina Contas Qualificadas por Produto (PQAs) e Leads Qualificados por Produto (PQLs).

  • PQA: Qualificação no nível da conta com base no uso do produto — volume, velocidade, amplitude, tamanho da equipe, profundidade da integração. Indica quando uma conta está pronta para o engajamento de vendas.
  • PQL: A persona compradora dentro da conta. Nem todos os usuários são compradores. Uma PQA sem um PQL é, na verdade, a maior oportunidade — a conta está obtendo valor, mas você ainda não se conectou com o tomador de decisão.

Construa uma pontuação comportamental. Combine sinais de uso do produto com dados firmográficos para gerar uma lista ranqueada de contas prontas para vendas. Não entregue à equipe de vendas uma lista de usuários ativos sem contexto — isso desperdiça o tempo do representante e corrói a confiança no movimento PLG.

Projete o handoff. Quando uma conta de autosserviço se torna uma conversa de vendas? O gatilho deve ser um sinal comportamental (expansão da equipe, atingir limites de uso, adotar recursos empresariais), não uma regra baseada em tempo.

Etapa 6: Projete para Defensibilidade

Em um mercado onde concorrentes podem lançar recursos comparáveis rapidamente, seu fosso não é seu código. Projete a defensibilidade desde o início.

Avalie cinco estratégias de fosso:

  1. Bloqueio de dados e contexto: Os usuários obtêm uma experiência melhor por causa dos dados que armazenaram em seu sistema. Quanto mais usam, mais difícil é sair.
  2. Integração profunda de fluxo de trabalho: Incorpore-se às ferramentas e fluxos de trabalho existentes dos usuários. O custo de troca não é aprender um novo produto — é arrancar integrações.
  3. Ecosistemas de comunidade e conteúdo: Modelos gerados por usuários, conhecimento compartilhado, redes de pares. Concorrentes não podem replicar isso construindo um produto melhor.
  4. Efeitos de rede: Cada usuário adicional torna o produto mais valioso para os usuários existentes. Forte em produtos colaborativos e de marketplace.
  5. Inteligência comportamental: Compreensão profunda de como os usuários se comportam, o que prevê retenção, o que aciona expansão. Isso se acumula ao longo do tempo e não pode ser copiado.

Para cada um, avalie: isso se aplica ao seu produto? Quão forte é hoje? O que seria necessário para fortalecê-lo?

Etapa 7: Construa o Plano de Ação

Sintetize tudo em um plano priorizado.

Entregue:

  1. Classificação PLG — ofensivo vs. defensivo, em qual jogo, se PLG é o movimento primário certo
  2. Arquitetura de ativação — definição do momento 'aha', meta de tempo para gerar valor, design da experiência da primeira execução, camadas de medição
  3. Arquitetura de monetização — recomendação de modelo de precificação, limite gratuito-pago, estrutura de empacotamento
  4. Arquitetura de distribuição — avaliação de canais, oportunidades de canais emergentes, recomendação de aposta de plataforma
  5. Ponte PLG-vendas — definições de PQA/PQL, abordagem de pontuação comportamental, design do handoff
  6. Plano de defensibilidade — em quais fossos investir e como
  7. Top 3 ações — as coisas de maior alavancagem para fazer nos próximos 30 dias, ordenadas por impacto. Comece cada uma com um verbo. Seja específico o suficiente para que alguém pudesse começar a executar amanhã.
  8. O que parar de fazer — antipadrões de PLG que a equipe deve abandonar. Seja direto.

Não hesite. Uma estratégia vacilante é pior do que uma errada que você pode testar e iterar.


Dicas

  • Traga suas métricas atuais (cadastros, taxa de ativação, tempo para gerar valor, retenção, conversão para pago, detalhamento de canais). Quanto mais dados, mais preciso será o plano.
  • Antes de definir sua arquitetura de ativação, entreviste de 3 a 5 usuários que recentemente alcançaram o momento 'aha'. Pergunte o que eles estavam fazendo nos momentos anteriores. Isso revela o caminho real, não o caminho projetado.
  • Execute sua estratégia de distribuição por meio de uma retrospectiva do canal: quais canais geraram seu melhor usuário (alta ativação, baixa rotatividade, alto LTV) sem ser o maior? Esses são seus canais de ouro.
  • Se você não tem dados de conversão PLG, comece com a regra prática: faça com que o menor plano pago seja aproximadamente o custo de um café por usuário por dia. Ajuste a partir daí.
  • A ponte PLG-vendas não é uma transferência — é uma expansão. O autosserviço não para quando as vendas entram. O produto continua sendo o motor.
  • Defensibilidade não é uma reflexão tardia. Se você não está investindo em pelo menos um fosso desde o primeiro dia, está construindo um recurso que pode ser copiado, não um negócio.
  • Os melhores planos PLG 30 dias começam com contas de alto valor que podem ser obtidas em autosserviço, não com o funil de aquisição superior amplo. Prove o motor com clientes reais de alto valor primeiro.
  • Se o PLG é defensivo, sua meta não é maximizar a adoção de autosserviço — é maximizar a velocidade e a inteligência que o uso do produto dá à sua equipe de vendas. Aponte para dados que seus concorrentes liderados por vendas não podem obter.

Individual skills in this repo

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

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Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

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Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

amplitude/builder-skills

Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

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Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

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Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

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Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

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Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

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Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

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