deal-desk

deal-desk skill 개요

deal-desk가 하는 일

deal-desk는 서명 전에 특정 B2B 딜을 상업적 관점에서 검토하는 deal-desk skill입니다. Revenue Operations, Deal Desk, 영업 리더십, 재무, 법무팀이 복잡한 할인 요청이나 계약 redline 요청을 구조화된 scorecard, 마진 분석, 계약 리스크 분류, 그리고 담당자명이 포함된 승인 경로로 정리할 수 있게 돕습니다.

핵심 설계 원칙은 deal-desk가 절대 자동 승인하지 않는다는 점입니다. 이 skill의 결과물은 의사결정 보조 자료입니다. 숫자 기반 점수, 리스크 플래그, 그리고 Sales Director, VP Sales, CFO, CRO, General Counsel 등으로 이어지는 권장 승인 체인을 제공합니다.

Revenue Operations 팀에 가장 잘 맞는 경우

deal-desk for Revenue Operations는 기준을 초과하는 할인, 비표준 결제 조건, 엔터프라이즈 redline, 마진 압박이 있는 딜을 일관되게 처리해야 할 때 적합합니다. 특히 SaaS와 엔터프라이즈 소프트웨어 팀에 유용합니다. 할인율, 결제 구조, DPA 요구사항, indemnity, liability caps, MFN 조항, 커스텀 서비스 범위가 딜의 품질을 크게 바꿀 수 있기 때문입니다.

반대로 단순한 트랜잭션형 판매, 소비자 가격 책정, 구조화된 딜 조건 없이 계약서 전문을 법무 검토하는 용도에는 적합도가 낮습니다.

이 skill이 다른 점

이 skill은 단순한 프롬프트 지침이 아니라 stdlib-only Python 도구 3개를 포함합니다.

• scripts/deal_scorer.py는 마진, 리스크, 전략적 가치, 상업 정책, 계약 조건 구조를 기준으로 딜을 점수화합니다.
• scripts/discount_approval_router.py는 할인 요청을 정책 구간과 딜 규모 보정값에 따라 라우팅합니다.
• scripts/terms_redliner.py는 구조화된 계약 리스크 요소를 감지하고 법무 또는 상업 승인자를 추천합니다.

참고 자료에는 기본 경제성도 설명되어 있습니다. 예를 들어 gross margin이 80%인 제품에 30% 할인을 적용하면 마진 달러가 왜 37.5% 훼손되는지 설명합니다.

도입 전에 먼저 확인할 제약

설치하기 전에 팀이 구조화된 intake 데이터를 제공할 수 있는지 확인해야 합니다. 이 skill은 ARR, TCV, list price, discount percentage, gross margin, payment terms, customer tier, strategic flags, 정규화된 terms JSON이 있을 때 가장 잘 작동합니다. CRM 거버넌스, CPQ 설정, 변호사의 법적 판단을 대체하는 도구는 아닙니다.

deal-desk skill 사용 방법

deal-desk 설치와 repository 경로

다음 명령으로 GitHub skill repository에서 설치합니다.

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill deal-desk

소스 경로는 다음과 같습니다.

commercial/skills/deal-desk

설치 후에는 아래 파일을 먼저 읽는 것이 좋습니다.

1. SKILL.md: 의도한 workflow와 호출 범위.
2. assets/deal_intake_template.md: 필수 intake 필드와 JSON 블록.
3. references/discount_economics.md: 마진 계산 방식.
4. references/contract_landmines.md: 계약 조건 리스크 트리거.
5. scripts/: 실행 가능한 scoring 및 routing 동작.

skill에 필요한 입력값

좋은 deal-desk usage 프롬프트는 단순히 “이 할인 검토해줘”가 아니라 딜의 맥락을 포함해야 합니다. 최소한 다음 정보를 제공하세요.

• Deal ID, customer name, owner, close date, segment, customer tier.
• ARR, TCV, term length, list price, requested discount, gross margin.
• Payment terms, billing shape, implementation cost, custom work.
• Strategic justification: logo, reference, expansion, renewal, competitive displacement.
• Contract exceptions: indemnity cap, liability cap, DPA status, EU data, MFN, exclusivity, IP assignment, auto-renewal, governing law.

Intake template은 JSON 블록이 scripts와 직접 매핑되므로 특히 유용합니다.

대략적인 요청을 완성도 높은 프롬프트로 바꾸기

약한 프롬프트:

Review this 32% discount for Acme.

더 나은 프롬프트:

Use the deal-desk skill to review deal ACME-2026-Q2-117. ARR is $240,000, TCV is $480,000, term is 24 months, list price is $333,333, requested discount is 28%, product gross margin is 80%, payment terms are NET 60, customer tier is enterprise, and there is a written reference commitment. Terms include no indemnity cap, EU personal data, no DPA, MFN present, liability cap at 1x annual fees, and ambiguous IP assignment. Produce a scorecard, margin impact, redline list, and named approval route. Do not approve automatically.

이렇게 작성하면 skill이 상업적 유연성과 마진 훼손, 법무 escalation을 분리해서 판단할 수 있어 결과 품질이 좋아집니다.

포함된 도구 실행하기

Agent에게 skill 사용을 요청할 수도 있고, 결정론적 확인을 위해 scripts를 직접 실행할 수도 있습니다.

python scripts/deal_scorer.py --sample

python scripts/deal_scorer.py --input deal.json --profile saas

python scripts/discount_approval_router.py --input deal.json --output json

python scripts/terms_redliner.py --input deal_terms.json

Script 출력값을 사실 기반으로 삼은 뒤, AI에게 RevOps, 영업, 재무, 법무 관점의 tradeoff, 승인 blocker, 다음 액션을 요약해 달라고 요청하세요.

deal-desk skill FAQ

deal-desk는 법무 검토 도구인가요?

아닙니다. terms_redliner.py는 uncapped indemnity, EU data에 대한 DPA 누락, MFN 조항, 문제가 될 수 있는 IP 문구, 이례적인 non-solicit 또는 exclusivity 조건처럼 구조화된 상업 계약 리스크를 감지합니다. 이는 triage이지 법률 자문이 아닙니다. High 또는 critical 결과는 담당 법무에게 라우팅해야 합니다.

일반 프롬프트보다 무엇이 더 좋은가요?

일반 프롬프트도 그럴듯한 코멘트를 줄 수는 있지만 라우팅 일관성이 떨어질 수 있습니다. deal-desk skill은 scoring dimension, discount band, 보수적인 escalation rule, fixed-COGS margin math처럼 정책에 가까운 동작을 내장합니다. 그래서 일관성이 중요한 반복적 딜 검토에 더 적합합니다.

초보자도 사용할 수 있나요?

네. 다만 처음에는 assets/deal_intake_template.md부터 시작하는 것이 좋습니다. 초보자는 초기에 입력 형식을 임의로 바꾸지 않는 편이 안전합니다. Template을 채우고, JSON 블록을 생성하고, sample scripts를 실행한 뒤, 실제 딜을 sample outputs와 비교해 보세요. 그런 다음 routing recommendation에 의존하는 것이 좋습니다.

deal-desk를 쓰지 말아야 할 때는 언제인가요?

딜 자동 승인, 변호사 없이 최종 법률 문구 협상, 소비자 할인 평가, 전체 계약 PDF 직접 스캔에는 사용하지 마세요. 계약 전문 검토가 필요하다면 전용 contract scanner나 legal workflow를 사용한 뒤, 구조화된 예외 사항만 다시 deal-desk에 입력하는 방식이 적합합니다.

deal-desk skill 개선 방법

로직을 바꾸기 전에 deal-desk 입력부터 개선하기

좋지 않은 결과의 대부분은 불완전한 intake에서 나옵니다. 실제 price book 가정, gross margin 목표, 승인자 이름, discount authority band, customer segmentation rule을 추가하세요. 운영 모델상 책임 있는 라우팅이 필요하다면 placeholder 승인 역할을 실제 담당자명으로 바꾸는 것이 좋습니다.

예를 들어 “VP Sales”도 유용하지만, “Jordan Lee, VP Sales, for enterprise deals over $500K ARR”처럼 적는 편이 운영상 더 낫습니다.

비즈니스에 맞게 정책 구간 조정하기

기본 router는 일반적인 할인 구간을 사용합니다. AE, Sales Manager, Director of Sales, VP Sales, 이후 CFO/CRO 순서입니다. 하지만 회사에 따라 product line, region, contract term, customer tier별로 다른 threshold가 필요할 수 있습니다.

Enterprise 딜이 $500K ARR를 넘으면 항상 VP 검토가 필요하다면 그 규칙을 encode하세요. $25K ARR 미만 SMB renewal은 더 빠르게 처리해야 한다면 예외를 문서화하세요. 목표는 최대한 많이 escalation하는 것이 아니라, 일관된 라우팅입니다.

흔한 실패 패턴 주의하기

자주 발생하는 실수는 할인율만 보고 판단하는 것, implementation cost를 무시하는 것, NET 60을 초과하는 payment terms를 표시하지 않는 것, composite score가 좋아 보인다는 이유로 계약 리스크를 낮게 라우팅하는 것입니다. Critical terms는 좋은 commercial score보다 우선해야 합니다.

또한 기존 intake를 그 자리에서 수정하는 방식은 피하세요. Template은 가격이나 조건이 바뀌면 새 intake를 만들도록 권장합니다. 그래야 승인 이력이 보존됩니다.

첫 출력 이후 반복해서 다듬기

첫 deal-desk 출력 이후에는 구체적인 후속 질문을 던지세요.

• “Which two fields most changed the score?”
• “What concession would improve margin without changing ARR?”
• “What approval hop is triggered solely by discount versus contract terms?”
• “Rewrite the AE-facing summary in one paragraph with blockers and next steps.”
• “Show what score changes if payment moves from NET 75 to annual upfront.”

이렇게 활용하면 skill이 정적인 검토 도구를 넘어, 더 빠르고 잘 통제된 close 결정을 돕는 실무형 deal-desk guide가 됩니다.