Lead Research

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

market-segments를 사용해 인구통계, 수행하려는 일(JTBD), 페인 포인트, 원하는 결과, 제품 적합도를 포함한 3~5개의 뚜렷한 고객 세그먼트를 식별하세요. Market Research, 타깃 고객 선정, 신규 시장 평가, 더 명확한 세분화 의사결정에 market-segments를 지원합니다.

ideal-customer-profile 스킬은 리서치와 설문 데이터를 인구통계, 행동, JTBD, 니즈를 바탕으로 의사결정에 바로 쓸 수 있는 ICP로 바꿉니다. 이상적인 고객을 정의하고, PMF 설문을 분석하고, 세그먼트를 비교하고, 제품·세일즈·마케팅·고객 성공 우선순위를 정할 때 활용하세요.

company-research는 공개 자료를 바탕으로 경영진용 회사 브리프를 만드는 데 도움을 줍니다. 리더십 인용문, 제품 전략, 전환 테마, 조직 맥락까지 포함합니다. 인터뷰, 경쟁 분석, 파트너십, 시장 진입 리서치에 활용하세요.

Job Description Analyzer는 채용 공고를 분석하고, 매칭 점수를 계산하며, 부족한 부분을 찾아내고, 지원할지 먼저 맞춤화할지 판단하는 데 도움을 줍니다. 이 Job Description Analyzer 기능은 경쟁 분석, 이력서 타깃팅, 그리고 시간을 들여 맞춤화하기 전에 명확한 지원 전략을 세우는 데 유용합니다.

research-lookup는 웹 검색과 학술 검색 백엔드에서 최신 근거 기반 답변을 얻기 위한 리서치 스킬입니다. 쿼리를 parallel-cli search, Parallel Chat API, 또는 Perplexity sonar-pro-search로 라우팅해 논문, 인용, 기술적 근거, 사실 검증을 지원합니다. 최신성과 출처 품질이 중요할 때 사용하세요.

공개 소스인 DNS, crt.sh, Shodan, GitHub, 유출 데이터 등을 활용해 수동 외부 풋프린팅, 공격 표면 매핑, 보안 감사 준비를 돕는 conducting-external-reconnaissance-with-osint 스킬입니다. 승인된 정찰 작업을 위해 설계되었으며, 명확한 범위 통제, 출처 분리, 실용적인 조사 결과를 중시합니다.

building-threat-actor-profile-from-osint는 위협 인텔리전스 팀이 OSINT를 구조화된 위협 행위자 프로필로 전환하도록 돕습니다. 명명된 그룹이나 캠페인에 대한 프로파일링을 지원하며, ATT&CK 매핑, 인프라 상관 분석, 출처 추적 가능성, 그리고 방어 가능한 분석을 위한 신뢰도 노트를 포함합니다.

Job Description Analyzer는 채용 공고를 평가하고, 적합도를 가늠하고, 주의 신호를 찾아내며, 요구사항을 명확한 지원 전략으로 바꾸는 데 도움을 줍니다. Job Description Analyzer 스킬을 사용해 지원 여부를 판단하고, 역할을 비교하고, 경쟁 분석용 Job Description Analyzer를 지원하세요.

keyword-research는 App Store 키워드를 발굴하고, 평가하고, 우선순위를 정하기 위한 ASO 스킬입니다. 시드 키워드 확장, 경쟁사 키워드 분석, 랭킹 기회 파악을 위한 리서치 워크플로가 필요할 때 사용하세요. 대략적인 앱 맥락을 일반적인 브레인스토밍이 아닌 우선순위가 정리된 키워드 전략으로 바꿔줍니다.

competitor-analysis 스킬로 내 앱을 실제 경쟁 앱과 비교하고, 키워드 공백을 찾아내며, App Store 전략을 위한 포지셔닝 기회를 발굴하세요. competitor-analysis 설치, competitor-analysis 사용법, Competitive Analysis를 위한 체계적인 competitor-analysis 가이드를 안내합니다.

reddit-insights는 reddit-insights.com MCP 서버를 사용해 Reddit을 키워드가 아니라 의미 기반으로 검색할 수 있게 도와줍니다. 현재 토론에서 실제 사용자의 언어를 찾아야 할 때 제품 아이디어 검증, 고객 목소리 리서치, 감성 분석, 니치 발굴, 콘텐츠 기획에 적합합니다.

last30days는 지난 30일 동안 Reddit, X, 웹 전반에서 현재 트렌드, 커뮤니티 반응, 실행 가능한 인사이트를 찾기 위한 리서치 스킬입니다. 마케터, 창업자, 제품팀, 연구자가 Web Research와 의사결정을 더 빠르게 진행하도록 돕습니다.

cold-outreach-sequence는 영업 아웃리치를 위한 맞춤형 LinkedIn 및 이메일 아웃리치를 만듭니다. 잠재고객 조사, 연결 요청 초안 작성, 후속 조치 계획 수립, 그리고 일반적인 콜드 템플릿 대신 반응을 이끄는 반복 가능한 시퀀스 구성에 활용하세요.