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品牌探索

引導結構化、適應性的品牌身份訪談,產出完整的品牌手冊 `90_SYNTHESIS.md`。

品牌探索 是什麼?

此技能用於執行結構化且具適應性的品牌身份訪談,最終產出一份組織可用於簡報設計師、文案及外部協作者的完整品牌手冊(`90_SYNTHESIS.md`)。它專為跨越多個會話的深度品牌探索而設計,能夠在對話結束時將訪談內容保存到檔案,並在後續會話中從上次中斷處繼續。技能支援多種框架(如 Sinek 黃金圈、Moore 定位模板、Mark & Pearson 12 原型等),並按模組順序引導使用者完成從目的、定位到敘事、聲音的完整品牌建構流程。其核心價值在於提供一套可重複、有紀律的方法,避免隨意閒聊,確保品牌知識被明確記錄,特別適用於品牌創立、重新定位或需要統一品牌文件的團隊。

相容平台~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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說明文件

品牌探索 是做什麼的?

使用此技能進行結構化且具適應性的品牌身份訪談。 目標是產出完整的 90_SYNTHESIS.md——一份組織可用來向設計師、文案與外部協作者進行簡報的 master 品牌手冊。

訪談會跨越多個會話執行。過程中將答案擷取至磁碟,以確保對話結束時不會遺失任何已發掘的知識,並讓後續會話能從上次中斷處繼續。

何時啟用

  • 正在建立、重新定位品牌,或需要一份書面身份參考來簡報協作者。
  • 預計需要多個會話——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統合對帳前各自接受訪談。
  • 使用者想要一套結構化、可重複的方法,而非隨意的聊天。
  • 現有的品牌文件分散、隱晦或依賴創辦人,需要將其明確化。

會話啟動協議

每次啟用時,在提出任何訪談問題之前,請執行以下步驟:

  1. 檢查先前進度。 在專案的 brand-identity 目錄中尋找現有的模組檔案和 state.json 檢查點。如果不存在,則表示全新開始——請確認品牌名稱、參與者以及 brand-identity 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(如果有的話),並掃描其 Raw 區段以取得先前擷取的答案。
  3. 向使用者報告 兩到三個句子:我們在哪個模組、其狀態以及還剩下什麼。然後詢問:「在此處繼續,還是切換模組?」

訪談紀律

在每個模組中應用以下規則:

  1. 一次只問一個問題。 千萬不要一次呈現問題清單。
  2. 每次回答後: 簡短重述 → 一個深入的探問,或者如果主題已飽和則結束話題。切勿默默跳過。
  3. 階梯式追問: 對於每個「什麼」的答案,接著問「這對你來說為什麼重要?」直到核心價值浮現(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——深入挖掘直到根本原因浮上檯面,而非表面的宣言。
  5. 偵測淺薄答案: 如果答案空泛、充滿行話或模糊,要求提供一個具體例子、客戶故事或數字。
  6. 投射技巧(每個模組使用一次以打破瓶頸):
    • 「如果品牌是一個人,他們會如何走進一個房間?」
    • 品牌訃告:「如果組織在五年內關閉,客戶會懷念什麼?你會後悔沒有說過什麼?」
    • 競爭對比:「說出一個你欣賞但絕不想成為的同行。他們具體是哪一點讓你覺得他們是錯誤的範例?」
  7. 飽和訊號: 當連續兩個探問沒有產生新資訊時,總結並關閉該模組。
  8. 模組結束: 寫入結構化的模組檔案,包含兩個區段:
    • ## Raw — 逐字引述和範例。
    • ## Synthesis — 你的解讀、三個候選表述、未解決的問題、參與者之間的矛盾。 然後更新 state.json 檢查點(請參閱下方的狀態協議)。

模組順序

檔案標籤使用框架
10_purpose-why.md目的 / WhySinek 黃金圈, Lencioni
20_positioning.md定位Dunford "Obviously Awesome", Moore 模板
30_audience-niche.md受眾與利基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聲音與語氣品牌聲音指南
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.mdMaster 品牌手冊Kapferer 稜鏡, Aaker 品牌系統

依序完成模組。尊重使用者跳轉模組的要求,並在 state.json 中記錄跳過。

狀態寫入協議

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 Raw 和 Synthesis 內容。

state.json — 一個輕量級檢查點,讓後續會話可以恢復。更新 completedModules, inProgressModule, nextModule, lastUpdated。

結構範例:

{
  "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,確認:「模組 X 已儲存。狀態已更新。下一個:Y。」

最終模組(90_SYNTHESIS.md): 寫入最終綜合文件時,在 state.json 中將 inProgressModule 設為 "90_SYNTHESIS.md",nextModule 設為 null。寫入完成後,將 completedModules 設為包含 "90_SYNTHESIS.md",然後將 inProgressModule 設為 null——若保持其有值,會導致未來恢復時將已完成的品牌手冊視為仍在進行中。確認:「品牌手冊已完成。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,而非主要的模組檔案。寫入前驗證 participant 名稱:僅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。針對已列舉的模組順序(僅限 10 到 90)驗證 moduleFile。驗證 outputPath 以確保它是專案目錄內的絕對路徑——拒絕相對路徑以及透過 .. 區段跳脫的路徑。所有創辦人完成一個模組後,執行統合對帳:在模組檔案中總結共識與分歧,標記「生產性張力」以供團隊對齊工作坊使用。

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可選項——清單只會產出檢查表式的答案,而非真正的洞察。
  • 在達到飽和前就進入 Synthesis。 如果最後兩個探問沒有產生新資訊,模組就完成了。如果有的話——則尚未完成。
  • 跳過多位創辦人統合對帳。 當涉及多位利害關係人時,必須先完成個別訪談再進行對帳。首先集體討論品牌會引入定錨偏誤。
  • 將此視為一次性會話。 此技能專為多個會話設計。在單次對話中倉促完成 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後,使用此技能來界定競爭對手組合並進行分類。
  • brand-voice (ECC) — 如果品牌探索的聲音與語氣模組需要一個單獨的、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/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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