SKILLEMALL.ai

BF AI Product Global Launch Playbook

Каждый запуск ИИ-продукта упирается в одну и ту же стену шума — тысячу постов в день с заголовком «Мы создали ИИ, который…». Успешные запуски (Manus, Devin, AFFiNE) не были случайностью; они сознательно управляли хайпом. Это руководство — стратегия выхода на рынок (GTM) для ИИ: механика списков ожидания, выбор времени и поэтапный вывод на разные рынки для максимального эффекта в первый день. Что внутри: • Позиционирование ИИ-продукта — как выделиться, когда все заявляют об одной и той же возможности • Время глобального запуска и выбор рынка для эффекта в первый день • Тактика управления хайпом и списками ожидания — создание спроса до запуска • Работа с лидерами мнений (KOL) и инфлюенсерами для ИИ-продуктов • Создание сообщества в сферах AI/ML • Кейсы — разбор успешных запусков Manus, Devin и AFFiNE Триггеры: "запуск ИИ-продукта" | "запустить ИИ-продукт" | "запуск ИИ-стартапа" | "GTM для ИИ" | "стратегия списка ожидания" | "цикл хайпа" | "позиционирование ИИ-продукта" | "маркетинг ИИ" | "стратегия запуска" | "запуск на нескольких рынках" | "AI 产品发布" | "AI 出海" | "waitlist 打法" | "AI製品ローンチ" | "AI 제품 런칭"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Every AI product launches into the same wall of noise — a thousand "we…»

Every AI product launches into the same wall of noise — a thousand "we built an AI that…" posts a day. The breakout launches (Manus, Devin, AFFiNE) didn't get lucky; they managed the hype cycle deliberately. This playbook is the AI-specific GTM: waitlist mechanics, timing, and multi-market rollout for maximum day-one signal. What's inside: • AI product positioning — how to stand out when everyone claims the same capability • Global launch timing and market selection for day-one impact • Hype-cycle and waitlist tactics — building demand before you ship • KOL and influencer outreach for AI products • Community building in AI/ML spaces • Case studies — Manus, Devin, and AFFiNE breakout launches decoded 🇨🇳 AI 产品发布手册 — AI 特有 GTM、hype 周期管理、waitlist 打法、多市场 rollout、AI/ML KOL 触达。含 Manus/Devin/AFFiNE 拆解。 🇯🇵 AI製品ローンチ — AI特化GTM、ハイプサイクル管理、ウェイトリスト戦術、マルチマーケット展開。Manus/Devin/AFFiNE事例。 🇰🇷 AI 제품 런칭 — AI 특화 GTM, 하이프 사이클 관리, 웨이트리스트 전술, 멀티마켓 롤아웃. Manus/Devin/AFFiNE 사례. Triggers: "AI product launch" | "launch AI product" | "AI startup launch" | "AI GTM" | "waitlist strategy" | "hype cycle" | "AI product positioning" | "AI marketing" | "launch strategy" | "multi-market launch" | "AI 产品发布" | "AI 出海" | "waitlist 打法" | "AI製品ローンチ" | "AI 제품 런칭"

ClawHub Agent Skills автор: Iris Wei v1.3.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 984 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Каждый запуск ИИ-продукта упирается в одну и ту же стену шума — тысячу постов в день с заголовком «Мы создали ИИ, который…».

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/en/README.md, references/ja/README.md, references/ko/README.md

ПроцедураМаркетингИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
43
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/en/README.md, references/ja/README.md, references/ko/README.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1245 символов, лимит 1024
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/en/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ja/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ko/README.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/en/README.md, references/ja/README.md, references/ko/README.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/en/README.md, references/ja/README.md, references/ko/README.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI Product Global Launch Playbook) не совпадает с папкой (ai-launch-playbook)
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 984 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 1244: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 43.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a non-executable AI launch marketing playbook with disclosed promotional links and no evidence of hidden access or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.