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investor-outreach

Elabore e-mails frios, textos de apresentação calorosa, follow-ups, e-mails de atualização e comunicações com investidores para captação de recursos. Use quando o usuário deseja entrar em contato com anjos, VCs, investidores estratégicos ou aceleradoras e precisa de mensagens concisas, personalizadas e voltadas para investidores.

O que é investor-outreach?

Esta skill é especializada em redigir comunicações com investidores para startups em processo de captação de recursos. Ela abrange desde e-mails frios (cold emails) e solicitações de introdução calorosa (warm intros) até follow-ups, atualizações pós-reunião e comunicações gerais com investidores, como VCs, anjos e aceleradoras. A skill exige personalização genuína, asks de baixa fricção, uso de provas concretas (não adjetivos vagos) e extrema concisão. Ela pode ser integrada com a skill `brand-voice` para manter a voz da marca, mas possui regras próprias de estrutura e disciplina. Além disso, inclui um 'Quality Gate' que verifica se a mensagem está realmente personalizada, o ask é explícito, a prova é concreta, e o texto está livre de enchimentos e linguagem suplicante. A skill também sugere uma cadência de follow-up padrão de 3 toques e orienta como facilitar a vida do conector em pedidos de warm intro.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/investor-outreach

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Documentação

Prospecção de Investidores

Escreva comunicação com investidores que seja curta, concreta e fácil de agir.

Quando Ativar

  • escrevendo um e-mail frio para um investidor
  • redigindo uma solicitação de apresentação calorosa
  • enviando follow-ups após uma reunião ou sem resposta
  • escrevendo atualizações para investidores durante um processo
  • adaptando a prospecção com base na tese do fundo ou no fit com o parceiro

Regras Essenciais

  1. Personalize toda mensagem de saída.
  2. Mantenha o pedido de baixa fricção.
  3. Use provas em vez de adjetivos.
  4. Seja conciso.
  5. Nunca envie um texto que poderia ir para qualquer investidor.

Tratamento de Voz

Se a voz do usuário for importante, execute brand-voice primeiro e reutilize seu PERFIL DE VOZ. Esta skill deve manter a estrutura específica para investidores e a disciplina do pedido, não recriar seu próprio sistema de voz paralelo.

Proibições Absolutas

Apague e reescreva qualquer um destes:

  • "adoraria me conectar"
  • "animado para compartilhar"
  • elogios genéricos à tese sem uma conexão real
  • adjetivos vagos sobre o fundador
  • linguagem de súplica
  • perguntas de fechamento suaves quando um pedido direto é mais claro

Estrutura do E-mail Frio

  1. assunto: curto e específico
  2. abertura: por que este investidor especificamente
  3. pitch: o que a empresa faz, por que agora e qual prova importa
  4. pedido: um próximo passo concreto
  5. assinatura: nome, cargo e uma âncora de credibilidade, se necessário

Fontes de Personalização

Referencie um ou mais de:

  • empresas relevantes do portfólio
  • uma tese, palestra, postagem ou artigo público
  • uma conexão mútua
  • um ajuste claro de mercado ou produto com o foco do investidor

Se esse contexto estiver faltando, declare que o rascunho ainda precisa de personalização, em vez de fingir que está pronto.

Cadência de Follow-Up

Padrão:

  • dia 0: primeiro contato
  • dia 4 ou 5: follow-up curto com um novo dado
  • dia 10 a 12: follow-up final com um encerramento claro

Não continue cutucando após isso, a menos que o usuário queira uma sequência mais longa.

Solicitações de Apresentação Calorosa

Facilite a vida do conector:

  • explique por que a apresentação é um bom fit
  • inclua um bloco de texto encaminhável
  • mantenha o bloco encaminhável com menos de 100 palavras

Atualizações Pós-Reunião

Inclua:

  • o assunto específico discutido
  • a resposta ou atualização prometida
  • um novo ponto de prova, se disponível
  • o próximo passo

Portão de Qualidade

Antes de entregar:

  • a mensagem é genuinamente personalizada
  • o pedido é explícito
  • o ponto de prova é concreto
  • elogios de preenchimento e linguagem amenizadora foram removidos
  • a contagem de palavras permanece enxuta

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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