KarlRaf/gtm-starter-kit

San Francisco에 본사를 둔 GTM 엔지니어링 기업인 The Revenue Architects가 제작했습니다. 우리는 성장 단계의 B2B SaaS 기업들과 협력하여 수익 시스템(revenue systems), 즉 신호 인프라(signal infrastructure), CRM 아키텍처(CRM architecture), 데이터 파이프라인(data pipelines), AI 기반 워크플로우(AI-powered workflows), 그리고 이들을 연결하는 운영 계층(operational layer)을 설계하고 구축합니다.

이 저장소(repo)는 우리가 고객들과 함께 구축하는 것의 오픈 소스 버전입니다. 이를 클론(Clone)하고, 컨텍스트 파일(context files)을 한 번만 채워 넣으면, 매 세션마다 컨텍스트를 다시 구축할 필요 없이 단 하나의 프롬프트(prompt)로 AI 기반의 GTM 작업을 실행할 수 있습니다.

Claude Code는 매 세션이 시작될 때 CLAUDE.md를 자동으로 읽습니다. 해당 파일에는 귀사의 개요, ICP(Ideal Customer Profile, 이상적 고객 프로필), 신호(signals), 페르소나(personas), 그리고 현재 우선순위가 포함되어 있습니다. 일단 내용을 채워 넣으면, 매번 컨텍스트를 다시 설명할 필요 없이 한 줄의 프롬프트로 어떤 작업이든 실행할 수 있습니다.

Read skills/account-research/SKILL.md and research stripe.com

Claude는 저장소에서 귀사의 ICP, 신호, 페르소나를 읽어와 완전한 계정 조사 브리프(account research brief)를 생성합니다. 귀하는 어떤 컨텍스트도 붙여넣지 않았습니다. 이미 그곳에 있었기 때문입니다.

gtm-starter-kit/
│
├── CLAUDE.md ← 이것을 가장 먼저 채우세요. Claude가 매 세션마다 이를 읽습니다.
...

Skills(기술) vs. Workflows(워크플로우) — 차이점은 무엇인가요?

**Skills(기술)**는 Claude가 실행하기 위한 것입니다. 프롬프트로 실행하면 Claude가 결과물을 생성합니다. 여기에는 결과물을 만드는 대신 저장소를 최신 상태로 유지하는 주간 업데이트(weekly-update) 기술이 포함됩니다. **Workflows(워크플로우)**는 귀사의 팀이 어떻게 운영되는지(도구들을 연결하는 의사 결정 트리 및 프로세스)를 문서화한 것입니다. 이는 Claude를 위한 실행 지침이 아니라, 사람을 위한 참조 문서입니다.

git clone https://github.com/KarlRaf/gtm-starter-kit.git
cd gtm-starter-kit
claude .

Read skills/setup/SKILL.md and set up this repo for [your-domain.com]

Claude는 웹사이트, Crunchbase, LinkedIn, G2, 채용 공고 등 귀사의 회사를 조사하여 공개된 데이터를 바탕으로 모든 컨텍스트 파일을 즉시 작성합니다. 사전에 질문을 던지지 않습니다. 귀하는 저장소에 데이터가 실시간으로 채워지는 것을 볼 수 있습니다.

작업이 완료되면, 무엇이 채워졌고 무엇이 추론되었는지 보여줍니다. 그 후, 추론된 필드들을 귀하의 실제 승리 패턴 (win patterns), ACV (연간 계약 가치) 범위, 그리고 시그널 (signals)로 교체하기 위한 3분간의 정교화 과정 (5개 질문)을 제공합니다. 이는 선택 사항입니다. 저장소는 어느 쪽이든 작동합니다.

Read skills/account-research/SKILL.md and research [company.com]

귀하의 컨텍스트 (context)는 이미 그곳에 있습니다. Claude는 귀하의 ICP (이상적 고객 프로필), 시그널, 페르소나 (personas)를 알고 있습니다. 출력물은 일반적인 요약이 아닌, 완전한 리서치 브리프 (research brief)입니다.

다음에 실행할 다른 스킬들:

# Score a list against your ICP
Read skills/icp-scoring/SKILL.md and score these companies: [paste list]
# Build a campaign from a signal
...

모든 출력물은 outputs/ 폴더에 저장됩니다.

— 아래의 명명 규칙 (naming convention)을 참조하세요.

outputs/YYYY-MM-DD-[type]-[name].md
Examples:
outputs/2024-03-15-research-northstar-analytics.md
...

매주 월요일 아침마다 weekly-update 스킬을 실행하세요:

Read skills/weekly-update/SKILL.md and run the weekly context update.

Claude는 저장소를 읽고, 무엇이 오래되었는지 식별하며, 변경된 모든 섹션의 초안을 작성한 뒤, 스스로 알 수 없는 부분들을 채워달라고 귀하에게 요청합니다. 45분이 아닌 10분이면 충분합니다.

나머지 항목에 대한 수동 주기 (Manual cadence):

주기	업데이트할 내용
주간 (Weekly)	/weekly-update 스킬 실행
...

CRM 데이터 또는 연락처 목록— 고객 또는 잠재 고객 데이터를 git에 절대 커밋하지 마세요. API 키 또는 자격 증명 (credentials)— 환경 변수 (environment variables)를 사용하고, 절대 하드코딩하지 마세요. 가공되지 않은 회의 녹취록 (Raw meeting transcripts)— 관련 컨텍스트 파일로 요약 및 합성하세요. 가격 (Pricing)— 상업적 조건은 저장소에 포함하지 마세요.

examples/sample-company/

는 가상의 워크플로우 자동화 플랫폼인 Relay를 위해 완전히 구축된 저장소 버전입니다. 모든 컨텍스트 파일이 채워져 있습니다. 두 개의 실제 샘플 출력물이 포함되어 있습니다: 계정 리서치 브리프 (account research brief)와 이메일 시퀀스 및 성과 추적이 포함된 라이브 캠페인 (live campaign)입니다.

귀하의 파일을 채울 때 이를 참조용으로 사용하세요. 특히 시그널 라이브러리 (examples/sample-company/context/signal-library.md)를 참고하십시오.

)은 탐지 방법 (detection methods), 감쇠 로직 (decay logic), 성능 추적 (performance tracking) 및 시그널 조합 규칙 (signal combination rules)을 포함하여, 성숙하고 데이터에 기반한 시그널 라이브러리 (signal library)가 어떤 모습인지 보여줍니다.

MIT