diff --git a/summary.html b/summary.html new file mode 100644 index 0000000..34d0ea6 --- /dev/null +++ b/summary.html @@ -0,0 +1,483 @@ + + + + + + AI Marketing Skills - リポジトリサマリー + + + +
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AI Marketing Skills

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Single Grain / Single Brain が構築した、本番運用レベルの AI マーケティング & セールス自動化スキル集。Claude Code 向けの SKILL.md として即座に利用可能。

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15
Skills
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50+
Scripts
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3
Support Modules
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Python 3.9+
Runtime
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Skills 一覧

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Content Ops

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content-ops/
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品質ゲート付きコンテンツ制作パイプライン。7-10人のエキスパートパネルがコンテンツを再帰的にスコアリングし、90/100 以上になるまで改善。5次元評価（声の類似性、具体性、AIスロップペナルティ、長さ、エンゲージメント）。

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+ editorial-brain.py + content-quality-scorer.py + content-transform.py + quote-mining-engine.py + content-quality-gate.py +
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Sales Pipeline

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sales-pipeline/
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匿名サイト訪問者を60秒以内にパイプライン化。RB2B によるビジター識別、インテントスコアリング、6層の抑制フィルタ、自己学習型 ICP によるスマートルーティング。

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+ rb2b_webhook_ingest.py + rb2b_suppression_pipeline.py + rb2b_instantly_router.py + deal_resurrector.py + trigger_prospector.py + icp_learning_analyzer.py +
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+ + +
+

Outbound Engine

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outbound-engine/
+

ICP 定義からメール送信まで完全自動化。10人のエキスパートパネルによるコピースコアリング、リードソーシング、重複排除、競合モニタリング。

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+ cold-outbound-sender.py + lead-pipeline.py + competitive-monitor.py + cross-signal-detector.py + instantly-audit.py +
+
+ + +
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Growth Engine

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growth-engine/
+

Karpathy 流 autoresearch をマーケティングに適用。A/Bテスト・バッチ実験の作成、統計分析（Bootstrap CI + Mann-Whitney U）、勝者の自動プレイブック化。

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+ experiment-engine.py + autogrowth-weekly-scorecard.py + pacing-alert.py +
+
+ + +
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SEO Ops

+
seo-ops/
+

競合が見逃したキーワードを発見。コンテンツ攻撃ブリーフ、GSC 最適化（ストライキングディスタンス 4-20位）、マルチソーストレンド検出。

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+ content_attack_brief.py + gsc_client.py + gsc_auth.py + trend_scout.py +
+
+ + +
+

Finance Ops

+
finance-ops/
+

AI CFO。QuickBooks エクスポートからエグゼクティブ財務サマリーを生成。異常検出、バーンレート分析、12ヶ月シナリオモデリング（ベース/ブル/ベア）。

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+ cfo-analyzer.py + scenario-modeler.py +
+
+ + +
+

Revenue Intelligence

+
revenue-intelligence/
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営業通話からコンテンツ ROI を証明。Gong インサイト抽出、コンテンツ→収益アトリビューション（ファーストタッチ/リニア/タイムディケイ）、統合クライアントレポート。

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+ gong_insight_pipeline.py + revenue_attribution.py + client_report_generator.py +
+
+ + +
+

Conversion Ops

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conversion-ops/
+

ランディングページを8つのコンバージョン次元でスコアリング。アンケートデータからリードマグネット戦略を自動生成。

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+ cro_audit.py + survey_lead_magnet.py +
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+ + +
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Podcast Ops

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podcast-ops/
+

1つのポッドキャストエピソードから 15-20 のコンテンツピースを生成。ショートクリップ、スレッド、記事、ニュースレター、引用カード、TikTok スクリプト。バイラルスコアリング付き。

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+ podcast_pipeline.py +
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+ + +
+

Team Ops

+
team-ops/
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「イーロン・アルゴリズム」によるチームパフォーマンス監査（質問→削除→簡素化→加速→自動化）。ミーティングからのアクションアイテム自動抽出。

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+ team_performance_audit.py + meeting_action_extractor.py +
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+ + +
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Sales Playbook

+
sales-playbook/
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バリューベースプライシングフレームワーク。$10K/月の案件を $40-100K/月に。プリコールブリーフィング、ティアードパッケージング、ポストコール分析、パターンライブラリ。

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+ value_pricing_briefing.py + value_pricing_packager.py + call_analyzer.py + pricing_pattern_library.py +
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+ + +
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Autoresearch

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autoresearch/
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ローンチ前コンテンツ最適化。50以上のバリアントを生成し、5人のエキスパートパネル（CMO、懐疑的創業者、CRO、コピーライター、CEO）でスコアリング、最良版を出力。

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+ autoresearch.py +
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+ + +
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Deck Generator

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deck-generator/
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AI 生成画像によるプロフェッショナルプレゼンテーション。Imagen 4.0 使用、6種のスタイルプリセット。14スライドを約2分、約56セントで生成。

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+ generate-deck.py +
+
+ + +
+

YT Competitive Analysis

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yt-competitive-analysis/
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YouTube のアウトライヤー検出。チャンネル分析、平均視聴回数の2倍以上のアウトライヤーを特定、タイトルパターン抽出。

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+ analyze.py +
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+ + +
+

X Long-Form Post

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x-longform-post/
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人間らしい X 記事・スレッドを作成。24パターンの AI ヒューマナイザーチェックリスト（AI 的表現の検出・排除）、ASCII ダイアグラム必須、90+ スコアで出荷。

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+ SKILL.md (24-pattern humanizer) +
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+ +
+ + +

サポートモジュール

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+

Eval Framework

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eval/
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AI 出力の自動評価スイート。テストケース生成、シナリオ実行、スコアリング、リグレッション検出。

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Telemetry

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telemetry/
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匿名ローカル使用ログ。リモートレポートはオプトインのみ。バージョンチェック機能。

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Security

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security/
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PII サニタイザー、pre-commit フック、個人情報パターンのブロック。設定可能なブロックリスト。

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+
+ + +

アーキテクチャパターン

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+
+

Expert Panels

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複数の専門ペルソナがコンテンツを再帰的にスコアリング。90/100 以上になるまで反復改善。

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+
+

Statistical Rigor

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Bootstrap 信頼区間 + Mann-Whitney U 検定による統計的厳密性。「感覚」ではなくデータ駆動。

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+

Self-Learning

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承認/却下の判断と実績から自動的にモデルが進化。ICP やプレイブックが自己改善。

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Deduplication

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セマンティック類似性チェックにより冗長な出力を防止。

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Quality Gates

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CI/CD スタイルの品質ゲート。基準を満たさないコンテンツは出荷されない。

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Modular Scripts

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各ツールはスタンドアロンで使用可能。チェーンして組み合わせることも可能。

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+ + +

ディレクトリ構造

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+ai-marketing-skills/ +├── autoresearch/ — Karpathy流コンテンツ最適化 +├── content-ops/ — 品質ゲート付きコンテンツ制作 +│ ├── experts/ — 9種のエキスパートペルソナ +│ ├── scoring-rubrics/ — 5次元評価ルーブリック +│ ├── scripts/ — 制作パイプラインスクリプト +│ └── references/ — パターン・組立ガイド +├── conversion-ops/ — LP最適化 & リードマグネット +├── deck-generator/ — AI画像プレゼン生成 +├── eval/ — AI出力評価フレームワーク +├── finance-ops/ — AI CFO / 財務分析 +│ └── references/ — コスト・メトリクスガイド +├── growth-engine/ — 自律型実験エンジン +├── outbound-engine/ — コールドメール自動化 +│ ├── scripts/ — 送信・監視スクリプト +│ └── references/ — ICP・コピールール +├── podcast-ops/ — ポッドキャスト→マルチコンテンツ +├── revenue-intelligence/ — 収益アトリビューション +├── sales-pipeline/ — 訪問者→パイプライン自動化 +├── sales-playbook/ — バリューベースプライシング +├── security/ — PIIサニタイザー +├── seo-ops/ — キーワードインテリジェンス +├── team-ops/ — チーム監査 & 会議抽出 +├── telemetry/ — 使用ログ & バージョン管理 +├── x-longform-post/ — X記事（ヒューマナイザー付き） +├── yt-competitive-analysis/— YouTube競合分析 +├── Makefile +├── README.md +├── CONTRIBUTING.md +├── LICENSE +├── VERSION +└── skill-safety.yml +
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使い方

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Claude Code で利用する

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各スキルの SKILL.md を .claude/skills/ にコピーして、Claude に実行を依頼するだけ。

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+# 例: Growth Engine スキルをプロジェクトに追加
+cp ai-marketing-skills/growth-engine/SKILL.md your-project/.claude/skills/growth-engine.md
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+# Claude に依頼
+"LinkedIn でカルーセル vs 単一投稿の実験を作成して"
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Python 3.9+ が必要。API キーは環境変数で設定。大半のスクリプトは stdin/stdout で動作。一部（ICP Analyzer など）は PostgreSQL が必要。

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