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品牌探索

使用此技能進行結構化、可適應的品牌身分訪談,最終產出一份完整的品牌手冊,供組織用來向設計師、文案與外部協作者簡報。

品牌探索 是什麼?

此技能旨在引導 AI 代理(如 Claude Code 或 Cursor)進行多階段的品牌身分探索訪談。其核心目標是產出 `90_SYNTHESIS.md`,一份可供團隊使用的完整品牌手冊。技能支援跨越多個對話會話進行,透過將答案寫入磁碟,確保知識不會遺失,並可在後續會話中無縫接續。它遵循嚴格的訪談紀律,包括一次只問一個問題、使用階梯法(Laddering)與五個為什麼(5 Whys)深掘核心價值、運用投射技術打破瓶頸,並在每個主題飽和時進行總結。此外,此技能支援多位創辦人模式,會先分別記錄個別受訪者的回答,再進行調和比對,以避免錨定偏誤。對於開發者和 AI 代理使用者來說,此技能提供了一個可重複、有系統的方法,將零散或隱性的品牌知識轉化為明確、結構化的文件。

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

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說明文件

品牌探索 是做什麼的?

使用此技能進行結構化、可適應的品牌身分訪談。 目標是產出一份完整的 90_SYNTHESIS.md — 一份可供組織用來向設計師、文案與外部協作者簡報的主品牌手冊。

訪談會橫跨多個會話進行。請在過程中將答案捕捉並寫入磁碟,如此一來,當對話結束時,任何已發掘的知識都不會遺失,而後續的會話也能從上次中斷處繼續進行。

何時啟動

  • 品牌正在被創立、重新定位,或需要一份書面的身分參考資料來簡報協作者。
  • 預期會有多個會話 — 對話將跨越數天或數週。
  • 多位創辦人或利害關係人需要在進行調和比對之前,先接受個別訪談。
  • 使用者想要一個結構化、可重複的方法,而非隨興的聊天。
  • 現有的品牌文件散落各處、隱晦不明,或僅存在於創辦人腦中,需要將其明確化。

會話啟動協議

每次啟動時,在提出任何訪談問題之前,請先執行以下步驟:

  1. 檢查先前進度。 在專案的品牌身分目錄中,尋找現有的模組檔案組和 state.json 檢查點。如果不存在,則表示這是全新開始 — 確認品牌名稱、參與者,以及品牌身分檔案的儲存位置,然後從第一個模組開始。
  2. 讀取當前模組檔案(如果有一個正在進行中),並掃描其原始內容區段,尋找先前捕捉到的答案。
  3. 向使用者報告 兩到三句話:我們目前在哪個模組、其狀態,以及還有哪些待辦事項。然後詢問:「在此繼續,還是切換模組?」

訪談紀律

在每個模組中,都適用以下規則:

  1. 一次只問一個問題。 絕不一次提出一連串問題。
  2. 每個答案之後: 簡短重述 → 提出一個深化探問,或者如果主題已飽和則結束討論。絕不默默地繼續前進。
  3. 階梯法: 對於每個「是什麼」的答案,接著問「這對你為什麼重要?」直到一個核心價值浮現(通常需要兩到四次迭代)。
  4. 五個為什麼: 針對信念或定位主張 — 持續追問直到找出根本原因,而非停留在表面的宣稱。
  5. 偵測薄弱答案: 如果答案過於籠統、充滿術語或模糊不清,要求提供一個具體例子、一個客戶故事或一個數字。
  6. 投射技術(每個模組使用一次,以突破瓶頸):
    • 「如果品牌是一個人,他會如何走進一個房間?」
    • 品牌訃聞:「如果組織在五年後倒閉,顧客會懷念什麼?你會遺憾沒有說過什麼?」
    • 競爭對比:「說出一個你欣賞但絕不想成為的同行。他們具體做錯了什麼,讓他們成為錯誤的典範?」
  7. 飽和訊號: 當連續兩次探問都無法產生新資訊時,進行總結並關閉該模組。
  8. 模組結束: 撰寫一個結構化的模組檔案,包含兩個區段:
    • ## 原始內容 — 逐字引述和範例。
    • ## 綜合分析 — 你的解讀、三種候選表述、待解決問題、參與者之間的矛盾點。 然後更新 state.json 檢查點(參見下方狀態協議)。

模組順序

檔案標籤使用的框架
10_purpose-why.md宗旨 / 為何Sinek 黃金圈, Lencioni
20_positioning.md定位Dunford "Obviously Awesome", Moore 模板
30_audience-niche.md受眾與利基市場Baker "Business of Expertise", ICP
40_personality-archetype.md個性與原型Mark & Pearson 12 原型, J. Aaker 5 維度
50_voice-tone.md語調與語氣品牌語調指南
60_narrative-story.md敘事 / 故事Neumeier trueline, 品牌故事弧線
70_founder-tension.md創辦人品牌 vs. 工作室品牌Enns "Win Without Pitching"
90_SYNTHESIS.md主品牌手冊Kapferer 棱鏡, Aaker 品牌系統

按順序完成模組。尊重使用者跳過模組的要求,並在 state.json 中記錄跳過。

狀態寫入協議

在每個模組達到飽和或完成狀態後,寫入兩個檔案:

模組檔案位於 modules/{moduleFile} — 包含完整的原始內容和綜合分析內容。

state.json — 一個輕量級檢查點,以便後續會話可以繼續。更新 completedModules、inProgressModule、nextModule、lastUpdated。架構如下:

{
  "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}"
}

寫入後,請確認:「模組 X 已儲存。狀態已更新。下一個:Y。」

最終模組 (90_SYNTHESIS.md): 在撰寫最終綜合分析時,請在 state.json 中將 inProgressModule 設為 "90_SYNTHESIS.md",並將 nextModule 設為 null。撰寫完成後,將 completedModules 設為包含 "90_SYNTHESIS.md",然後將 inProgressModule 設為 null — 若保留此值,未來恢復時會將已完成的品牌手冊視為仍在進行中。確認:「品牌手冊完成。所有模組已儲存。」

多位創辦人模式

當有超過一位創辦人參與時,請將每位創辦人的答案寫入 founders/{participant}.md,而非寫入主模組檔案。在寫入前驗證 participant 名稱:只接受字母數字字元和連字號(例如 founder-a、anna);拒絕包含路徑分隔符號(/、\、..)或特殊字元的名稱。針對列舉的模組順序(僅限 10 到 90)驗證 moduleFile。驗證 outputPath 以確保其為專案目錄內的絕對路徑 — 拒絕相對路徑以及透過 .. 區段逸出路徑。在所有創辦人完成一個模組後,執行調和比對:在模組檔案中總結共識與分歧,並標記「生產性張力」以供團隊共識工作坊使用。

反模式

  • 未先讀取狀態就開始。 每個會話都必須先檢查現有的模組檔案和 state.json。跳過此步驟會失去先前會話的所有連續性。
  • 一次問多個問題。 一次只問一個問題不是選項 — 清單式的提問只會產生清單式的回答,而非真正的洞見。
  • 在飽和前就進行綜合分析。 如果最後兩次探問沒有產生新資訊,則模組已完成。如果有的話 — 則尚未完成。
  • 跳過多位創辦人的調和。 當涉及多位利害關係人時,必須先完成個別訪談再進行調和。集體討論品牌會先引入錨定偏誤。
  • 將此視為一次性會話。 此技能專為多個會話而設計。在單一次對話中匆忙完成 90_SYNTHESIS.md 會產出淺薄的成果。

相關技能

  • competitive-platform-analysis — 在品牌探索建立定位簡報之後,使用此技能來界定範圍並分類競爭對手組合。
  • brand-voice (ECC) — 如果品牌探索的語調與語氣模組需要一個獨立的、源自來源的寫作風格設定檔。

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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