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品牌发现

通过结构化、自适应的品牌身份访谈,生成完整的品牌手册 (90_SYNTHESIS.md),帮助组织向设计师、文案及外部协作者进行简报。

品牌发现 是什么?

品牌发现技能专为需要创建、重新定位或书面化品牌身份的组织设计。它通过一系列模块化访谈,引导用户系统性地探索品牌的核心目的、定位、受众、个性、声音、叙事以及创始人张力等关键维度。该技能的核心优势在于其适应性:它支持跨多次会话的渐进式工作,通过将每次回答持久化到磁盘来确保知识不丢失,并允许从上次中断处继续。它适用于单个创始人或多个利益相关者(多创始人模式)的场景,并内置了状态检查点(state.json)和模块文件管理,以确保流程的连续性和可回溯性。最终,该技能会产出一份综合性的品牌手册(90_SYNTHESIS.md),作为统一的品牌参考。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/brand-discovery

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文档

品牌发现 是做什么的?

使用此技能进行结构化、自适应的品牌身份访谈。 目标是完成一份完整的 90_SYNTHESIS.md —— 一份组织可用于向设计师、 文案和外部协作者进行简报的统合品牌手册。

访谈会跨越多次会话进行。在过程中将答案捕获并保存到磁盘, 这样当对话结束时,已获取的知识不会丢失,并且后续会话可以从上次停止的地方继续。

何时激活

  • 正在创建、重新定位一个品牌,或者需要一个书面的身份参考来向协作者进行简报。
  • 预计需要多次会话 —— 对话将持续数天或数周。
  • 多位创始人或利益相关者需要在整合前进行单独访谈。
  • 用户希望有一种结构化、可重复的方法,而不是临时的聊天。
  • 现有品牌文档分散、隐晦或依赖创始人,需要使其显式化。

会话启动协议

每次激活时,在提出任何访谈问题之前,执行以下步骤:

  1. 检查先前进度。 在项目的 brand-identity 目录中查找现有的模块文件组和 state.json 检查点。如果不存在,则这是全新开始 —— 确认品牌名称、参与者和 brand-identity 文件的保存位置,然后从第一个模块开始。
  2. 读取当前模块文件(如果有一个正在进行),并扫描其 Raw 部分以查找先前捕获的答案。
  3. 向用户报告(用两三句话):我们当前处于哪个模块、其状态以及还剩下什么。然后询问:“继续此处,还是切换模块?”

访谈纪律

在每个模块中始终应用以下规则:

  1. 一次一个问题。 绝不要一次列出一系列问题。
  2. 每个答案之后: 简短重述 → 一个深入探究的问题 或者 如果话题已饱和则关闭该话题。绝不要默默进行下去。
  3. 阶梯法: 对于每个“是什么”的答案,随后追问“这对你来说为什么重要?”直到浮现出一个核心价值(通常需要两到四次迭代)。
  4. 5个为什么: 对于信念或定位主张 —— 深入挖掘根本原因,而不是停留在表面的陈述。
  5. 检测薄弱答案: 如果答案泛泛、充满术语或模糊不清,要求给出一个具体例子、一个客户故事或一个数字。
  6. 投射技术(每个模块使用一次以打破僵局):
    • “如果品牌是一个人,他们走进房间会是什么样子?”
    • 品牌讣告:“如果组织在五年内倒闭,客户会怀念什么?你会后悔没有说过什么?”
    • 竞争对比:“说出一个你钦佩但绝不想成为的同行。他们具体在哪些方面是错误模式?”
  7. 饱和信号: 当连续两次追问没有产生新信息时,总结并关闭该模块。
  8. 模块结束: 编写一个包含两个部分的结构化模块文件:
    • ## Raw — 逐字引用和例子。
    • ## Synthesis — 你的解释、三个候选表述、未解决的问题、参与者之间的矛盾点。 然后更新 state.json 检查点(参见下面的状态协议)。

模块顺序

文件标签使用的框架
10_purpose-why.md目的 / 为什么Sinek 黄金圈, Lencioni
20_positioning.md定位Dunford “Obviously Awesome”, Moore 模板
30_audience-niche.md受众与利基Baker “Business of Expertise”, ICP
40_personality-archetype.md个性与原型Mark & Pearson 12 原型, J. Aaker 5 维度
50_voice-tone.md声音与语气品牌声音指南
60_narrative-story.md叙事 / 故事Neumeier 真相线, 品牌故事弧
70_founder-tension.md创始人品牌 vs 工作室品牌Enns “Win Without Pitching”
90_SYNTHESIS.md主品牌手册Kapferer 棱镜, Aaker 品牌系统

按顺序完成模块。如果用户要求跳转到某个模块,尊重该请求并在 state.json 中记录跳过。

状态写入协议

在每个模块达到饱和或完成状态后,写入两个文件:

模块文件 位于 modules/{moduleFile} — 包含完整的 Raw 和 Synthesis 内容。

state.json — 一个轻量级检查点,以便后续会话可以恢复。 更新 completedModules、inProgressModule、nextModule、lastUpdated。 模式:

{
  "session": "{brand_name}-brand-{YYYY-MM}",
  "outputPath": "{path_to_brand_identity_directory}",
  "completedModules": [],
  "inProgressModule": "10_purpose-why.md",
  "nextModule": "20_positioning.md",
  "participants": ["founder-A"],
  "lastUpdated": "{ISO-8601}"
}

写入后,确认:“模块 X 已保存。状态已更新。下一步:Y。”

最终模块 (90_SYNTHESIS.md): 在编写最终合成时,将 state.json 中的 inProgressModule 设置为 "90_SYNTHESIS.md",nextModule 设置为 null。写入后,将 completedModules 设置为包含 "90_SYNTHESIS.md",然后将 inProgressModule 设置为 null —— 如果不将其置空,未来的恢复会话会将已完成的品牌手册视为仍在进行中。确认:“品牌手册已完成。所有模块已保存。”

多创始人模式

当有多于一位创始人参与时,将每位创始人的答案写入 founders/{participant}.md 文件,而不是主模块文件。在写入之前验证 participant 名称:仅接受字母数字字符和连字符(例如 founder-a、anna);拒绝包含路径分隔符(/、\、..)或特殊字符的名称。根据枚举的模块序列(仅限 10 到 90)验证 moduleFile。验证 outputPath 以确保它是项目目录中的绝对路径 —— 拒绝相对路径和通过 .. 段逃逸的路径。在所有创始人完成一个模块后,运行一次整合传递:在模块文件中总结共识和分歧,为团队对齐研讨会标记“富有成效的张力”。

反模式

  • 不先读取状态就启动。 每次会话必须通过检查现有模块文件和 state.json 来开启。跳过此步骤将丢失先前会话的所有连续性。
  • 一次问多个问题。 一次一个问题并非可选 —— 列表会产出的只有清单式的答案,而不是真正的洞察。
  • 在未达到饱和前就转入合成。 如果最后两次追问没有产生新信息,模块就完成了。如果产生了 —— 则尚未完成。
  • 跳过多人整合。 当涉及多个利益相关者时,必须在整合之前完成单独访谈。先集体讨论品牌会引入锚定偏差。
  • 将此视为一次性会话。 该技能专为多次会话设计。在一次对话中匆忙完成 90_SYNTHESIS.md 会产生浅薄的输出。

相关技能

  • competitive-platform-analysis — 在品牌发现确立了定位简报后,使用此技能来界定和分类竞争对手。
  • brand-voice (ECC) — 如果品牌发现的声音与语气模块需要一个独立的、基于源资料的写作风格概要。

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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