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전략 설계 통합 — 비즈니스 모델 캔버스(biz-model), 경쟁 해자 분석(moat), 성장 루프 설계(growth-loop) 통합. Use when defining business strategy, competitive positioning, or growth mechanics for an AI product.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
2-step 디자인 파이프라인: --step brief (타겟 분석 → DESIGN_BRIEF.md 생성) → --step token (토큰/DESIGN.md 생성). --step all이 기본값.
Design an agent memory system — working memory, episodic memory, semantic memory, and procedural memory. Use when building agents that need to remember context across sessions, learn from interactions, or maintain persistent knowledge. Covers storage strategy, retrieval patterns, and context management.
Select and design the right orchestration pattern for multi-agent systems. Evaluate Sequential, Parallel, Router, and Hierarchical patterns against your use case requirements. The Router pattern covers both agent selection (classify input to the right specialist) and model selection (route tasks to the right LLM by complexity to balance cost, latency, quality, and fallback chains). Use when deciding how multiple agents should coordinate, share context, delegate tasks, or which model each task should run on.
에이전트 환경 설정 통합 — 7요소 인스트럭션 작성(agent-instructions)과 CLAUDE.md/AGENTS.md 구성(claude-md) 통합. 에이전트 정체성·도구·제약·실패 모드 정의부터 프로젝트 메모리 파일까지 한 스킬로. Use when setting up a new agent or updating agent instructions.
PM이 사람에게 질문하고 답을 모으는 비동기 채널 — comms MCP(Gmail/Notion/Zoom/Slack)를 감싸는 번역기. --mode ask(질문 초안 작성), --mode pull-answers(스레드·회의록에서 답 수집), --mode digest(수집한 답 요약 → decision-log/ticket-bridge 라우팅), --mode review(PRD 스테이크홀더 리뷰 — 리뷰어 배정·코멘트 수집·Signoff audit trail), --mode solo(팀원 없을 때 Claude가 역할 대리 시뮬레이션), --mode init(팀 세팅 대화형 온보딩). 메시지를 자동 발송하지 않는다 — 초안/코멘트까지만. 솔로 유저는 solo, 기업 PM은 review로 분기. Use when a PM needs to ask teammates for status/decisions, run a multi-stakeholder PRD review, and collect answers into hplan.
Run a full product build loop in one orchestrated session — discover → research → design → PRD → task decomposition → team-based implementation. Use when the user invokes /build, when an idea needs end-to-end execution from problem to shipped change, or when a feature crosses discover/architect/deliver boundaries that would otherwise require manual hand-offs.
| name | strategy |
| description | 전략 설계 통합 — 비즈니스 모델 캔버스(biz-model), 경쟁 해자 분석(moat), 성장 루프 설계(growth-loop) 통합. Use when defining business strategy, competitive positioning, or growth mechanics for an AI product. |
| argument-hint | [product/agent] [--focus biz-model|moat|growth-loop|all] |
| allowed-tools | ["Read","Write"] |
| model | inherit |
Running for: $ARGUMENTS
| 모델 | 언제 적합한가 | 리스크 |
|---|---|---|
| Per-execution | 출력 단위가 명확할 때 | 사용량 불안 |
| Tiered subscription | 예측 가능한 사용 패턴 | 과/저 프로비저닝 |
| Outcome-based | 성과를 직접 측정할 수 있을 때 | 귀인 어려움 |
| Seat-based + usage | 팀 도구, 사용 강도 편차 큼 | 복잡성 |
| Freemium | 네트워크 효과·바이럴 가능성 | 전환율 |
CPE(Cost Per Execution) = 총비용 ÷ 실행 횟수
목표 Gross Margin > 70% (SaaS 기준)
고객당 월 수익: $___
고객당 월 비용:
- LLM API: $___
- 인프라: $___
- 지원: $___
- CAC 분할상환: $___
가치 포획 원칙: 생성 가치의 10~20% 청구. 경쟁 대안(사람 처리, 아웃소싱)을 가격 상한 기준으로.
비용 구조 실패 신호: CPE가 목표 이윤율 초과 → API 최적화(모델 라우팅), 배치 처리, 또는 가격 인상 검토.
| Moat 유형 | 설명 | 점수 | 근거 |
|---|---|---|---|
| Data Flywheel | 사용 → 데이터 → 제품 개선 → 더 많은 사용 | /5 | |
| Workflow Lock-in | 사용자 일상 프로세스에 깊이 통합 | /5 | |
| Network Effects | 사용자 증가 → 모든 사용자 가치 증가 | /5 | |
| Switching Cost | 경쟁사로 이동하는 데 드는 비용/고통 | /5 | |
| Proprietary Knowledge | 독점 도메인 전문성 | /5 | |
| Speed/UX Moat | 대안 대비 10배 나은 경험 | /5 |
Copy-Time 18개월 미만이면 진정한 moat이 아님 — 보강 또는 전환 필요.
Stage 1 (Pre-PMF): moat 없음 → Copy-Time 3~6개월
Stage 2 (Growth): 단일/이중 moat 형성 → Copy-Time 12~18개월
Stage 3 (Expansion): 3+ moat 시너지 → Copy-Time 24~36개월
Stage 4 (Dominance): Core Power 극강 → Copy-Time 36~60개월+
Enterprise → Workflow Lock-in + Switching Cost 우선 (통합 깊이)
SMB → Speed/UX + Data Flywheel 우선 (빠른 가치 체감)
Platform → Network Effects + Data 우선 (양면 시장)
| 거짓 Moat | Copy-Time |
|---|---|
| "GPT-4/Claude 사용" | ~1주 |
| "프롬프트 비밀" | 1~3개월 |
| "더 많은 데이터" (비독점) | 6~12개월 |
| "기술이 복잡함" | 3~9개월 |
| "먼저 출시함" | 6~18개월 |
Phase 1 (0-3개월): UX/Speed moat — 초기 고객 확보
Phase 2 (3-6개월): Workflow lock-in — 일상 프로세스 통합
Phase 3 (6-12개월): Data flywheel — 복합 우위 축적
Phase 4 (12+개월): Network effects — 해당 시 적용
Type A — Data Quality Loop (가장 강력)
사용 → 피드백 데이터 축적 → 모델/프롬프트 개선 → 더 좋은 결과 → 더 많은 사용
Type B — Content Loop
사용 → 콘텐츠 생성 → 콘텐츠가 새 유저 유입 → 더 많은 사용
Type C — Network Loop
유저 A 사용 → 유저 B에게 가치 → 유저 B 가입 → 유저 A에게 더 큰 가치
Type D — TK Accumulation Loop
PM 판단 경험 → TK 추출 → 에이전트 인스트럭션 개선 → 더 나은 판단
| 요소 | 질문 | 강도(1-5) |
|---|---|---|
| Data Uniqueness | 경쟁사가 동일 데이터를 얻을 수 있는가? | |
| Improvement Speed | 데이터 → 개선까지 소요 시간 | |
| User Perception | 유저가 개선을 체감하는가 | |
| Switching Cost | 축적 데이터 때문에 이탈이 어려운가 | |
| Compounding | 시간이 지날수록 격차가 벌어지는가 |
Seed Data: 초기 데이터 수동 확보
Manual Override: 초기 사람이 직접 채움
Transfer Learning: 유사 도메인 데이터 활용
TK Injection: PM 암묵지로 초기 품질 확보
You are designing the strategy (biz-model + moat + growth-loop) for: $ARGUMENTS
--focus 파라미터에 따라 해당 섹션만 실행:
--focus biz-model → 비즈니스 모델 섹션만--focus moat → 경쟁 해자 섹션만--focus growth-loop → 성장 루프 섹션만--focus all (기본값) → 세 섹션 순서대로 전체 실행Step 1 — 제품 개요 파악
Step 2 — 비즈니스 모델 설계 (biz-model 섹션)
Step 3 — 경쟁 해자 분석 (moat 섹션)
Step 4 — 성장 루프 설계 (growth-loop 섹션)
Step 5 — 통합 전략 요약
비즈니스 모델: [가격 모델] — 목표 ACV $___
주요 Moat: [유형] — Copy-Time [N]개월
성장 루프: Type [X] — 자립 루프까지 [N]주
핵심 투자 우선순위: [1순위] → [2순위] → [3순위]
| 실패 상황 | 감지 | 대응 |
|---|---|---|
| CPE가 목표 이윤율 초과 | Gross Margin < 50% | API 비용 최적화, 배치 처리, 또는 가격 인상 |
| Copy-Time < 18개월인 moat만 존재 | 모든 moat 점수 낮음 | Data Flywheel 또는 Workflow Lock-in 우선 투자 |
| Loop Strength < 15점 | 플라이휠이 약함 | Seed data 주입, 개선 주기 단축, 또는 루프 유형 재선택 |
| Cold Start 미해결 | 3개월 후 데이터 < 100건 | Transfer Learning 또는 TK 전문가 수동 투입 |
보조 파일이 존재할 때만 자동 로드됩니다. 파일이 없으면 건너뜁니다.
!cat context/domain.md 2>/dev/null || echo ""