secret-sauce

name	secret-sauce
version	1.0.0
description	Identifies and articulates the studio/fund's "secret sauce" — the quantified competitive advantage that justifies why THIS team should execute THIS thesis. Uses govclab's 6-metric ranking system and 37-word articulation standard. Use when the user asks "secret sauce", "unfair advantage", "competitive moat", "por qué nosotros", "what makes this team unique", "differentiator", "/secret-sauce", or has thesis + focus done and needs to articulate the "why us" component.

Secret Sauce (Unfair Advantage)

Identifica el secret sauce del studio/fund — el diferenciador cuantificable que justifica por qué este equipo es uniquely qualified para ejecutar su tesis.

Regla de idioma

Español. Métricas financieras en "español (English)" primera vez.

Directorio de salida

./portfolio/{name}/
└── secret-sauce.md

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Definición (govclab)

"The Secret Sauce of a fund describes why the managers are uniquely qualified to pursue the Thesis."

Es matter-of-fact, cuantificado, con 1-2 data points. Sin adjetivos. Sin superlativos. Sin jerga inventada.

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6 métricas rankeadas por preferencia de LPs

1. Total exit value (la más fuerte)

"$X MM cumulative exit value" — la métrica que LPs aman más porque es el outcome final de VC (liquid returns).

Ejemplo: "cumulative exit value of over $500 MM in EdTech"

2. ROI / IRR / MOIC

Multiple of invested capital.

Ejemplo: "200% ROI over 5 years" o "3.5x MOIC on 12 investments"

3. Total amount raised

Capital raised by portfolio companies (shows ability to raise follow-on rounds).

Ejemplo: "$500MM raised by portfolio companies"

4. Measurable sales increases

Helping companies increase sales by measurable amounts.

Ejemplo: "helping three BioTech companies secure $20MM+ in sales each"

5. Number of companies helped / programs run

Breadth of experience.

Ejemplo: "25 companies helped across 3 programs" o "12 financings led for $65MM total"

6. Years of experience (la más débil)

Usar solo si no hay métricas superiores. Sin data points cuantitativos, years of experience es poco diferenciador — "20 años en tech" dice mucho menos que "$500MM exit value".

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Reglas de articulación (govclab standard)

1. 37 palabras máximo en el statement completo
2. No adjetivos ("innovative", "leading", "best-in-class") — LPs los leen como ruido
3. No superlativos ("the largest", "the best") — invita a challenge
4. Plain English — evitar jerga inventada
5. Un data point impresivo (máximo dos si son complementarios)
6. Data estrictamente relacionada al focus — no data random de otro sector

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Proceso de identificación (govclab 4 pasos)

Paso 1 — Identificar 2 métricas con track record

SS-1: "Del team completo de GPs / operators del studio, ¿en cuáles de las 6 métricas tienen evidencia cuantificable?

Para cada persona del equipo, listar:

• Name
• Exits totales value (si hay)
• Ventures started/scaled con revenue data
• Amounts raised by companies helped
• Sales increases measured
• Years in the focus industry

Marcar con 🟢 las métricas donde hay data verificable, 🟡 donde hay estimated, 🔴 donde falta."

Paso 2 — Collect data (usar estimates si es necesario inicialmente)

SS-2: "Para las 2 métricas más fuertes (más alto ranking govclab), recolectar data points específicos. Ejemplos aceptables:

• 'Grupo Alfa y Yappo exits totalizando $45MM'
• '$120MM raised by 8 portfolio companies at Accelerator X'
• '3x revenue growth achieved for 5 SaaS B2B clients in previous consultancy'

Si usás estimados, marcarlos como 'estimated' y planear recolección de data verificable (ideal antes de mostrar a LPs)."

Paso 3 — Escribir 3 versiones por cada métrica (6 versiones total)

SS-3: "Por cada una de las 2 métricas elegidas, escribir 3 versiones del secret sauce. Total: 6 statements. Todos bajo 37 words, sin adjetivos."

Paso 4 — Testear con 3-5 venture-familiar colleagues

SS-4: "Enviar los 6 statements (sin labels) a 3-5 colegas con experiencia VC. Preguntarles:

1. ¿Cuál de estos te parece más investable?
2. ¿Cuál te parece confuso o forzado?
3. ¿Qué cambiarías?

Aggregar feedback. Iterar al versión ganadora."

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Ejemplos concretos (govclab)

Exit Value

"cumulative exit value of over $500 MM in EdTech"

Sales Growth

"helping three BioTech companies secure $20MM+ in sales each"

Network Access

"25-member industry network leading to 12 financings for $65MM"

Hybrid (2 metrics)

"$500MM raised and 20+ FDA approvals in management team's history"

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Flujo del skill

1. Paso 1 — Team inventory: listar GPs + cada métrica con/sin track record
2. Paso 2 — Data collection: obtener data points para 2 métricas más fuertes
3. Paso 3 — Write 6 versions (3 per metric)
4. Paso 4 — Test con colleagues, iterar
5. Paso 5 — Seleccionar ganadora, integrar en thesis

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Output

Generar ./portfolio/{name}/secret-sauce.md:

# Secret Sauce — [Studio/Fund Name]

## Final statement

> *"[37-word statement]"*

## Team track record breakdown

### [GP name 1]
- Métrica destacada: [cuál del ranking]
- Data points: [specifics]
- Evidencia verificable: [source — LinkedIn, Crunchbase, specific transactions]

### [GP name 2]
[...]

## Métricas evaluadas

| Métrica (ranking) | Team has? | Data points |
|---|---|---|
| 1. Total exit value | 🟢/🟡/🔴 | [points] |
| 2. ROI/IRR/MOIC | | |
| 3. Total raised | | |
| 4. Measurable sales | | |
| 5. Companies helped | | |
| 6. Years of experience | | |

## 6 drafts evaluados

1. [Draft 1]
2. [Draft 2]
3. [Draft 3]
4. [Draft 4]
5. [Draft 5]
6. [Draft 6]

## Feedback de colleagues

- [Name 1]: favorite [#]. Feedback: [...]
- [Name 2]: favorite [#]. Feedback: [...]
- [Name 3]: favorite [#]. Feedback: [...]

## Winning version

[Final statement + rationale of why this one]

## Evidence dossier (para due diligence de LP)

Para cada data point del statement final, tener evidence ready:

- [data point]: [source, date, URL if public]
- [data point]: [source, date, URL if public]

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Anti-patterns

• Adjetivos ("innovative", "leading") → LPs discount
• Superlativos ("the best", "the most") → invita challenge
• Jerga inventada ("proprietary AI-driven alpha") → huele a marketing
• Data no relevante al focus → FinTech fund con secret sauce en EdTech = confuso
• Sin data points → "20 years of experience" sin exits es débil
• Metric equivocado para el stage — exit value en fund de $500k es overkill; companies helped es más apropriado

Integración con otras skills

• studio-thesis (prerequisite): el secret sauce ocupa el slot "[with Secret Sauce]" de la tesis de 37 palabras
• studio-focus (prerequisite): el secret sauce debe alinearse al focus elegido
• Pitch deck para LPs: el secret sauce es la slide clave del "Why Us"

Recursos

• Govclab — Secret Sauce methodology
• Govclab — Investment thesis
• Crunchbase — verificar track records de GPs
• PitchBook — database de exits por sector