작성자 affaan-m
social-graph-ranker는 X와 LinkedIn 전반에서 따뜻한 소개 경로 탐색, 브리지 스코어링, 네트워크 갭 분석을 위한 가중 그래프 랭킹 계층입니다. Lead Research에서 재사용 가능한 랭킹 엔진이 필요할 때 social-graph-ranker 스킬을 사용하세요. 전체 아웃바운드나 네트워크 유지보수 워크플로까지 대체하는 용도는 아닙니다.
작성자 affaan-m
research-ops는 ECC에서 현재 상태 리서치를 위한 증거 우선 워크플로입니다. 최신 사실을 찾고, 대안을 비교하고, 사람이나 회사를 보강하고, 공개 증거와 로컬 컨텍스트를 바탕으로 한 추천을 만들 때 사용하세요. 웹 리서치, 인용, 반복 가능한 의사결정 지원을 위한 라우팅 레이어처럼 작동합니다.
작성자 affaan-m
market-research 스킬은 시장, 경쟁사, 펀드, 기술 트렌드에 대해 출처에 근거한 의사결정 수준의 리서치를 작성하는 데 도움을 줍니다. 시장 규모 산정, 경쟁 분석, 투자자 실사, 가설 검증에 활용하세요. 최신 근거, 명확한 핵심 요지, 사실·해석·권고의 분리를 중시합니다.
작성자 affaan-m
lead-intelligence는 Lead Research를 위한 AI 리드 인텔리전스 워크플로입니다. 잠재고객을 점수화하고, 따뜻한 연결 경로를 찾고, 아웃리치 초안을 작성합니다. lead-intelligence 스킬을 사용하면 우선순위가 매겨진 리드 목록을 만들고, 적합성을 평가하며, 리서치를 이메일, LinkedIn, 또는 X 아웃리치로 덜 추측에 의존해 전환할 수 있습니다.
작성자 affaan-m
exa-search는 최신 웹 기반 리서치, 코드 예시, 기업 정보, 인물 조회, 빠른 출처 탐색을 위한 Exa MCP 스킬입니다. 최신성과 근거가 중요한 경우, 그리고 실시간 검색, 도구 기반 답변, 웹 리서치 워크플로를 위한 실용적인 exa-search 가이드가 필요할 때 사용하세요.
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deep-research 스킬은 폭넓은 질문을 firecrawl과 exa MCP 도구를 활용한 근거 기반 웹 리서치로 바꿔 줍니다. 출처를 비교하고, 결과를 종합하고, 인용이 포함된 보고서를 만들어 경쟁사 분석, 기술 평가, 실사, 그리고 증거가 필요한 다른 의사결정에 활용할 수 있습니다.
작성자 affaan-m
connections-optimizer는 X와 LinkedIn 네트워크를 검토하고 재구성하는 워크플로우 스킬로, prune 큐, 팔로우 추천, warm-path 순위화, 채널별 아웃리치를 지원합니다. 먼저 검토한 뒤 네트워크를 정리해야 하거나, 재연결 계획이 필요하거나, Lead Research용 connections-optimizer가 필요할 때 설치하세요.
