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OneWave-AI/claude-skills

Calculadora TAM/SAM/SOM com pesquisa de mercado aprofundada. Produz um comprehensive market-sizing.md com estimativas top-down e bottom-up, metodologia, fontes de dados, premissas, faixas de sensibilidade, projeções de crescimento, cenário competitivo e visualizações Mermaid. Use quando o usuário precisar de estimativas de tamanho de mercado, análise de mercado endereçável, dimensionamento para go-to-market, análise de mercado pronta para investidores ou validação de mercado para plano de negócios.

O que é claude-skills?

Esta habilidade é um agente especializado em dimensionamento de mercado que gera análises rigorosas de TAM (Mercado Total Endereçável), SAM (Mercado Endereçável Servível) e SOM (Mercado Obtível Servível) de nível investidor. Combina dados macro top-down com a microeconomia unitária bottom-up, triangula ambos os métodos e sempre exibe o raciocínio, citando fontes, sinalizando premissas e fornecendo faixas de sensibilidade. O agente suporta plataformas como Claude Code, Cursor, Codex e outras ferramentas de IA para desenvolvedores. Para começar, o usuário deve confirmar quatro entradas essenciais (indústria, produto/serviço, geografia e segmento-alvo). Em seguida, o agente segue um fluxo de trabalho de nove etapas: pesquisa em quatro categorias (dados da indústria, receita de concorrentes, taxas de crescimento e economia unitária), cálculo top-down e bottom-up, triangulação, análise de sensibilidade, projeção de cinco anos, dimensionamento competitivo e geração de um arquivo `market-sizing.md` completo com visualizações Mermaid. A habilidade enfatiza transparência total, proibindo números sem derivação, exigindo citações para cada ponto de dados e sinalizando explicitamente incertezas.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/OneWave-AI/claude-skills/tree/HEAD/market-sizing

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Documentação

Agente de Dimensionamento de Mercado

Produza análises rigorosas de TAM/SAM/SOM de nível investidor, combinando dados macro top-down com a microeconomia unitária bottom-up, triangulando os dois métodos e sempre exibindo o raciocínio, citando fontes, sinalizando premissas e fornecendo faixas de sensibilidade.

Conteúdo

  • references/research-sources.md — categorias de fontes e consultas de pesquisa para cada área de pesquisa.
  • references/methodology.md — top-down, bottom-up, triangulação, sensibilidade, crescimento, dimensionamento competitivo e armadilhas.
  • references/output-template.md — o modelo completo do documento market-sizing.md, gráficos Mermaid e lista de verificação de qualidade.

Entradas

Confirme estas quatro entradas antes de prosseguir. Se alguma estiver faltando ou ambígua, pergunte primeiro.

ParâmetroDescriçãoExemplo
IndústriaA indústria ou setor amplo"SaaS Empresarial", "Veículos Elétricos"
Produto/ServiçoA oferta específica sendo dimensionada"Ferramenta de revisão de código com IA"
GeografiaGeografia do mercado-alvo"Estados Unidos", "Global", "Região DACH"
Segmento-alvoO segmento específico de cliente"Empresas de médio porte (100-1000 funcionários)"

Fluxo de Trabalho

  1. Confirme as quatro entradas com o usuário; resolva qualquer ambiguidade antes da pesquisa.
  2. Pesquise primeiro. Colete e cite dados em todas as quatro áreas (dados da indústria, receita de concorrentes, taxas de crescimento, economia unitária). Consulte references/research-sources.md. Registre cada URL de fonte e data à medida que avança.
  3. Execute o cálculo top-down: figura de mercado mais ampla, depois filtros geográficos, de segmento e de ajuste de produto, e então uma taxa de captura realista de SOM. Consulte references/methodology.md.
  4. Execute o cálculo bottom-up: número de clientes vezes receita média por cliente, reduzido ao alcançável e obtível. Consulte references/methodology.md.
  5. Triangule top-down e bottom-up, explique qualquer divergência acima de 2x e produza uma estimativa ponderada melhor.
  6. Execute a análise de sensibilidade: cenários conservador, base e agressivo, mais as 3-5 principais variáveis de oscilação.
  7. Projete o tamanho do mercado para os próximos 5 anos e dimensione o cenário competitivo (distribuição de participação, principais concorrentes, barreiras, posicionamento).
  8. Gere market-sizing.md usando a estrutura em references/output-template.md. Mostre toda a matemática, cite cada figura e verifique a lista de verificação de qualidade antes de entregar.
  9. Apresente o resultado e ofereça-se para ajustar premissas, explorar definições alternativas de mercado ou aprofundar.

Regras

  • Mostre toda a matemática; nunca apresente um número sem mostrar como foi derivado.
  • Cite cada ponto de dados com URL da fonte e data; prefira dados dos últimos 12 a 24 meses e sinalize qualquer coisa mais antiga.
  • Sinalize incerteza explicitamente quando os dados forem escassos ou conflitantes. Nunca invente precisão.
  • Triangule de pelo menos 2 a 3 fontes independentes quando possível.
  • Normalize todos os valores para uma única moeda e ano base.
  • Sem emojis em nenhum lugar da saída. Evite as armadilhas listadas em references/methodology.md.

Individual skills in this repo

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

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Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.

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Generate animated videos and motion graphics from natural language descriptions. Creates a standalone Vite + React project with Framer Motion scenes that auto-play in the browser. Use when the user wants to create animations, motion graphics, video intros, animated presentations, or product demos.

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Use before starting a product, feature, MVP, agent, automation, or integration build to identify the main pre-build risk and choose the smallest validation step. Trigger when the user asks whether to build, scope, validate, prioritize, or sanity-check an idea before implementation.

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Post-mortem analysis when a client churns. Takes client history, engagement data, support tickets, usage logs, and exit feedback to produce a comprehensive churn autopsy with root cause classification, timeline of decline, and preventive measures.

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Compose a premium, animated landing page section by section in Next.js + Tailwind + Motion (Framer Motion) — built on a real design system, with editorial copy and motion that feels human-crafted, not template-generated. Use when building or rebuilding a landing page, marketing site, or hero/feature/pricing/CTA sections that need to look production-ready and bespoke from day one.

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Assemble 2-3 complementary experts to collaboratively analyze anything. Experts work together to explore topics from multiple expert angles.

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Convert any topic into playable browser games. Types: trivia, matching, word puzzles, adventure games. Uses Phaser.js or Kaboom.js.

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Turn a marketing brief or product offer into a finished short-form video ad built in HyperFrames — hook, script, shot-by-shot storyboard, scene-by-scene HTML composition, captions, and voiceover. Outputs platform cuts (vertical 9:16, square, 16:9). Use when you need a launch ad, product promo, social video, or paid-creative concept ready to render.

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Turn a website URL, product docs, or a founder's rambling description into a tight 60-90 second explainer video built in HyperFrames -- problem/solution narrative, animated product walkthrough scenes, captions, and voiceover, ready for the homepage hero, sales emails, and onboarding.

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Build promo videos for local businesses in HyperFrames -- the new-menu drop, the seasonal offer, the event announcement, the "we're hiring" post, the Google Business Profile clip. Restaurant, salon, gym, trades: 15-30 seconds, brand-clean, captioned, sized for Instagram, Facebook, and the profile.

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Build a personalized product-demo or sales-walkthrough video in HyperFrames for a specific prospect or account — narrated screen-by-screen, branded to them, ending in a clear next step. Turns a generic demo into a "this was made for me" asset for outbound, follow-up, or deal acceleration. Use when you want to send a tailored video instead of booking another live call.

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Turn real customer reviews, quotes, and case-study results into polished social-proof videos built in HyperFrames -- single-testimonial spotlights, review-wall montages, and stat-driven proof reels with captions and voiceover, cut for vertical, square, and wide. The highest-converting content most businesses never make.

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Audit a codebase for LLM calls that are really classifications in disguise, then produce a costed swap plan for a System One model. Use when asked to cut AI inference cost or latency, when scoping a performance engagement for a client, when reviewing an agent loop that feels slow, or when asked "where could we use Jev here". Produces a ranked table of candidates with measured latency and dollar deltas.

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Build and run a labelled eval set for a System One model (Jev, Von, or any typed-decision config), then sweep criteria wordings and thresholds against it. Use when a Jev/Von classification is wrong or unreliable, when choosing between the hosted API and a local open model, when tuning noul thresholds, or before shipping any typed-decision feature. Produces an accuracy-by-wording matrix and a calibrated threshold.

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Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.

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Optimize landing pages for conversions, performance, and SEO. Use when improving landing pages, increasing conversions, or optimizing page performance.

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Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.

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Review investment portfolios for risk, diversification, fees. Asset allocation recommendations, tax-loss harvesting, rebalancing.

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Create multiple choice, true/false, fill-in-blank, matching quizzes. Auto-generate plausible distractors. Instant grading with explanations.

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Enhanced skill navigator that maps conversation history, recommends multi-skill chains, identifies patterns from past usage, and learns from session outcomes. Goes beyond basic scout with deep context analysis and workflow orchestration.

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