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品牌发现

通过一套结构化、自适应的访谈流程,帮助组织梳理品牌身份并生成完整的品牌手册。

品牌发现 是什么?

品牌发现(Brand Discovery)是一个为 AI 智能体设计的、结构化的品牌身份访谈技能。它通过一系列逻辑递进的模块(如目的、定位、受众、个性、语气、叙事等),引导用户或利益相关者深度挖掘品牌的核心价值、定位和故事。该技能专为多轮次、跨时间的对话场景而设计,支持单次激活后的状态恢复和多创始人分开访谈与最终整合。其核心机制包括单线程提问、阶梯式追问(Laddering)、5 Why 根因分析以及投射技术(如品牌拟人化),确保获得真实而非浮于表面的洞察。最终,它将所有模块的原始采访记录和分析综合提炼为一本结构化的 `90_SYNTHESIS.md` 品牌手册,可直接用于指导设计、文案和外部合作伙伴,尤其适用于品牌新建、重新定位或需要将隐性知识显性化的组织。

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

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文档

品牌发现 是做什么的?

使用此技能进行一场结构化、自适应的品牌身份访谈。目标是完成一份完整的 90_SYNTHESIS.md —— 一本组织可以用来指导设计师、写作者和外部协作者的品牌手册。

访谈会跨越多个会话进行。在访谈过程中,将答案保存到磁盘,这样当对话结束时,所获取的知识就不会丢失,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,或者需要一份书面的品牌身份参考来为协作者提供简介。
  • 预计需要进行多次会话 —— 对话将跨越数天或数周。
  • 在协调整合之前,需要对多位创始人或利益相关者进行单独访谈。
  • 用户想要一种结构化、可重复的方法,而不是一次随意的聊天。
  • 现有的品牌文档零散、不明确或依赖创始人,需要将其显性化。

会话开始协议

每次激活时,在提出任何访谈问题之前,执行以下步骤:

  1. 检查先前的进展。 在项目的品牌身份目录中查找现有的一组模块文件和 state.json 检查点。如果不存在,则说明是全新开始 —— 确认品牌名称、参与方以及品牌身份文件的保存位置,然后从第一个模块开始。
  2. 阅读当前的模块文件(如果某个模块正在进行中),并扫描其 ## Raw 部分以获取之前捕获的答案。
  3. 向用户报告(用两三句话):我们处于哪个模块、其状态以及还需要完成什么。然后询问:“在此处继续,还是切换模块?”

访谈规范

在每个模块中应用以下规则:

  1. 一次只问一个问题。 永远不要一次性提出一系列问题。
  2. 在每个答案之后: 简短转述 → 进行一次深入追问,或者如果话题已饱和则结束该话题。永远不要默默地继续。
  3. 阶梯式追问: 对于每个“什么”类的回答,接着问“这为什么对你很重要?”,直到一个核心价值浮现(通常需要两到四次迭代)。
  4. 5 Why 分析: 对于信念或定位主张 —— 深挖直到根本原因,而不是停留在表面声明。
  5. 识别浅显答案: 如果答案过于泛泛、充满行话或模糊不清,要求给出一个具体的例子、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):
    • “如果品牌是个人,他们会如何走进一个房间?”
    • 品牌讣告:“如果组织在五年后关闭,客户会怀念什么?你会遗憾没有说过什么?”
    • 竞争对比:“说出一个你钦佩但绝不想成为的同行。具体来说,是什么让他们成为错误的榜样?”
  7. 饱和信号: 当连续两次追问都没有产生新信息时,总结并结束该模块。
  8. 模块结束: 编写一个结构化的模块文件,包含两个部分:
    • ## Raw — 逐字记录的引文和例子。
    • ## Synthesis — 你的解读、三种候选表述、未解决的问题、参与者之间的矛盾。 然后更新 state.json 检查点(参见下文的状态协议)。

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语气与语调品牌语气指南
60_narrative-story.md叙事 / 故事Neumeier 真实线, 品牌故事弧线
70_founder-tension.md创始人品牌 vs 工作室品牌Enns “Win Without Pitching”
90_SYNTHESIS.md品牌手册Kapferer 棱镜, Aaker 品牌系统

按顺序完成模块。尊重用户跳转模块的请求,并在 state.json 中注明跳过。

状态写入协议

在达到饱和或完成状态的每个模块之后,写入两个文件:

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

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

{
  "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。”

结束模块(90_SYNTHESIS.md): 当编写最终的综合文件时,将 state.json 中的 inProgressModule 设置为 "90_SYNTHESIS.md",nextModule 设置为 null。写入完成后,将 completedModules 设置为包含 "90_SYNTHESIS.md",然后将 inProgressModule 设置为 null —— 如果留着它,将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

当有超过一位创始人参与时,将每位创始人的答案写入 founders/{participant}.md 而不是主模块文件。在写入前验证 participant 名称:只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内的绝对路径 —— 拒绝相对路径和通过 .. 段转义的路径。在所有创始人完成一个模块后,运行一次协调整合:在模块文件中总结共识和分歧,为团队对齐研讨会标记“建设性张力”。

反模式

  • 不先读取状态就启动。 每次会话都必须通过检查现有模块文件和 state.json 开始。跳过这一步会丢失先前会话的所有连续性。
  • 同时提出多个问题。 一次只问一个问题不是可选项 —— 列出问题清单会产生检查清单式的回答,而非真正的洞察。
  • 在饱和之前就转向综合。 如果最后两次追问没有产生新信息,那么该模块就完成了。如果产生了 —— 则还没有完成。
  • 跳过创始人之间的协调整合。 当涉及多个利益相关者时,必须首先完成个人访谈,然后才能进行协调整合。集体讨论品牌会引入锚定偏差。
  • 将其视为一次性会话。 此技能专为多次会话设计。在一次对话中匆忙完成 90_SYNTHESIS.md 会产生肤浅的输出。

相关技能

  • competitive-platform-analysis —— 在 brand-discovery 完成定位简报后,使用此技能来界定和分类竞争对手集。
  • brand-voice (ECC) —— 如果 brand-discovery 的语气语调模块需要一个独立的、基于来源的写作风格配置文件。

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

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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-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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