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商业营收与预测分析器

commercial-forecaster
alirezarezvani/claude-skills
84
该工具专为商业高管准备董事会演示的预测报告。它超越了单一数字预测，将销售管道分解为承诺、最佳和仅管道三级预测。同时，它能项目队列级别的净/总留存率（NRR/GRR）来发现“漏损”队列，并根据标准差评估漏斗各阶段的置信度，确保所有假设都透明化展示。
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竞争情报与竞品分析

meta-competitive-intel
opensquilla/opensquilla
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专为销售、业务拓展或战略规划提供综合性的竞争情报分析。用户可以指定目标公司或竞争对手集合，系统将在设定的时间窗口内，监控其在定价、产品、高管变动、招聘、融资、合作等多个维度上的最新信号变化。可提供与历史基线对比，并给出后续建议。
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销售线索研究与拜访准备

meta-sales-lead-researcher
opensquilla/opensquilla
132
这是一个用于销售领域的元技能，旨在为复杂的线索调研和拜访准备提供全流程支持。它通过整合网络搜索、公开信息分析和内容创作，自动生成结构化的客户简报。输出包括目标客户概览、痛点假设、关键利益相关者图谱、个性化外联邮件草稿和深入的拜访提问，极大地提升了销售准备的深度和效率。
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竞争分析与市场定位

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mohitagw15856/pm-claude-skills
104
提供结构化的竞争分析框架，用于产品决策和市场战略制定。可生成包含功能矩阵、市场定位图、定价对比、赢/输分析等内容的完整报告，帮助用户系统了解市场格局，优化产品路线图和销售策略。
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竞品拆解与市场定位分析

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能可为任何产品或市场生成结构化的竞争分析报告。它特别适用于撰写投资人演示稿、制定产品战略或销售赋能材料。输出内容包括定位图、功能对比、品牌信息差分析、SWOT总结以及可执行的战略建议，帮助用户明确市场优势。
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潜在客户拜访准备

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能为销售人员准备了一份完整的潜在客户拜访简报。它指导用户输入目标公司和联系人信息后，生成包含市场研究摘要、痛点假设、深度提问列表和成功标准等内容。使用它能确保每一次客户沟通都是有条理、有深度的，并始终明确下一步行动。
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市场进入策略与素材生成

go-to-market
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能可生成一套完整的市场进入（GTM）资产包，适用于新产品或功能发布。它遵循专业的市场框架，系统地构建产品定位声明、核心宣传支柱、功能收益对照表和角色使用场景。帮助企业确保市场营销和销售内容高度一致，直击目标客户的痛点。
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产品上市规划与市场策略

go-to-market-planner
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个全方位的市场进入（GTM）计划生成工具。它能帮助用户规划新产品、新功能或新市场的发布策略。输出的计划涵盖了产品定位、目标受众、核心营销信息、跨职能活动时间表、关键成功指标和风险预案，确保所有部门（产品、市场、销售、支持）能够步调一致地实现成功上线。
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产品上线就绪度评估

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本工具用于系统评估产品或功能在正式发布前的全方位就绪状态。它覆盖了产品、市场、支持、销售和数据分析等多个环节的完整性检查，从功能实现到市场传播，确保发布流程万无一失。输出结果包括明确的上线建议（通过/有条件通过/不通过）、关键阻点列表（附负责人和截止日期）和风险记录，帮助团队做出科学、可控的发布决策。
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多源信号综合洞察

multi-source-signal-synthesiser
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能用于综合来自多个异构来源（包括访谈、支持工单、NPS、应用评论和销售通话等）的用户信号，生成一份统一、加权、结构化的洞察报告。它擅长剥离用户表层的功能请求，挖掘出深层次的根本需求，并根据数据源和权重提供置信度评分，帮助产品和研究人员进行复杂数据集的综合分析和矛盾点识别。
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结构化商务提案撰写

proposal-writer
mohitagw15856/pm-claude-skills
454
专业的商业提案撰写工具，用于生成结构完整、极具说服力的销售或商务方案（SOW）。它强调围绕客户的痛点和挑战来构建提案，而非单纯罗列产品功能。提案结构涵盖了问题理解、解决方案、投资概览、时间规划和后续步骤，旨在提高成交率，防止范围蔓延。
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结构化销售预测与营收模型

sales-forecasting-model
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这是一个全面的销售预测框架，用于构建具有说服力的自下而上（bottom-up）的销售预测。它指导用户构建详细的销售漏斗模型、进行情景分析（上行、基准、下行）以及记录关键假设。适用于需要系统化、数据驱动方式来预测未来收入的销售和营收负责人。
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