npx claudepluginhub inem/claude-gtm --plugin claude-gtmЭтап 2 — определить типы целевой аудитории
Финал — самокритика всех трёх слоёв и доработка
Этап 1 — узнать продукт и провести ресёрч рынка
Слой 3.1 — тактика 0-100 юзеров, каналы, лаборатория
Go-To-Market стратегия в трёх слоях: Product Loop, Messaging, Distribution
Этап 3 — JTBD анализ и эмуляция customer interviews
Слой 3.2 — первые шаги, метрики, чеклисты
Слой 2.2 — вариации подачи, phrases, категориальное внушение
Слой 2.1 — категория, главная мысль, формулировка проблемы
Этап 5 — retention, compound value, механики возврата
Go-To-Market стратегия в трёх слоях.
Не анкета, а аналитик. Claude сам делает ресёрч, приходит с гипотезами — ты только валидируешь.
Три слоя, не каша. Каждый слой — отдельная цель, отдельный документ. Нельзя смешивать.
Цель: Формируется ли привычка?
→ docs/gtm/product-loop.md
Цель: Одна мысль, повторённая 50 раз
→ docs/gtm/messaging.md
Цель: 20 правильных людей для проверки
→ docs/gtm/distribution.md
Самокритика всех трёх слоёв.
# Вариант 1: Через plugin marketplace
/plugin marketplace add inem/claude-gtm
/plugin install claude-gtm@claude-gtm-marketplace
# Вариант 2: Напрямую в skills
git clone https://github.com/inem/claude-gtm.git
cp -r claude-gtm/skills/* ~/.claude/skills/
/gtm
/gtm:product — Product Loop
/gtm:messaging — Messaging
/gtm:distribution — Distribution
/discovery — ресёрч рынка
/audience — сегменты ЦА
/jtbd — интервью и боли
/retention — compound value
/positioning — категория и главная мысль
/messaging — вариации подачи
/distribution — тактика 0-100
/launch — первые шаги
/critique — самокритика
docs/gtm/
├── context.yaml # Вся информация
├── product-loop.md # Слой 1
├── messaging.md # Слой 2
├── distribution.md # Слой 3
└── research/
├── competitors.md
└── interviews.md
MIT
Ultra-compressed communication mode. Cuts ~75% of tokens while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.
Share bugs, ideas, or general feedback.
Comprehensive UI/UX design plugin for mobile (iOS, Android, React Native) and web applications with design systems, accessibility, and modern patterns
Frontend design skill for UI/UX implementation
Creative skill for generating algorithmic and generative art. Produces visual designs using mathematical patterns, fractals, and procedural generation.
Humanise text and remove AI writing patterns. Detects and fixes 24 AI tell-tales including inflated language, promotional tone, AI vocabulary, filler phrases, sycophantic tone, and formulaic structure.
Expert guidance for Next.js Cache Components and Partial Prerendering (PPR). Proactively activates in projects with cacheComponents: true, providing patterns for 'use cache' directive, cacheLife(), cacheTag(), cache invalidation, and parameter permutation rendering.