moat-analysis

Analyze and produce a moat analysis with structured process, quality checks, and system integration

247 stars

Best use case

moat-analysis is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

Analyze and produce a moat analysis with structured process, quality checks, and system integration

Teams using moat-analysis should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/moat-analysis/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/komunite/kalfa/main/.claude/skills/startup/moat-analysis/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/moat-analysis/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How moat-analysis Compares

Feature / Agentmoat-analysisStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

Analyze and produce a moat analysis with structured process, quality checks, and system integration

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# Moat Analysis

## Amaç

Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir moat analysis analiz edin ve üretin. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.

**Kategori**: Girişimcilik & Entrepreneurship

## Girdiler

### Zorunlu
- **Hedef**: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- **Bağlam**: İlgili arka plan bilgileri

### İsteğe Bağlı
- **Kısıtlamalar**: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
- **Mevcut Çalışma**: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler

## Sistem Bağlamı

Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi oku
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili `.claude/workspace/TaskBoard.md`'deki aktif görevleri not et

## Süreç

### Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut moat analysis belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi kontrol et
- Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: Lean Startup, Business Model Canvas, Lean Canvas

### Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- moat analysis yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Monthly Burn Rate, Runway (months), MoM Growth Rate, CAC/LTV Ratio (target: 1:3+)
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula

### Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- moat analysis aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği çıkar

### Adım 4: Kalite Doğrulama
- [ ] Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- [ ] Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- [ ] Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- [ ] Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- [ ] Bilgi tabanı kurallarıyla çelişki yok
- [ ] En iyi pratiği izliyor: Talk to 100 potential customers before building

## Çıktı Formatı

```markdown
# Moat Analysis

## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]

## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kimin için olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]

## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]

## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]

## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|--------|-------|----------|----------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |

## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|---------|--------|-------------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülür] |

## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|-----------|--------|------------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |

## Sonraki Adımlar
- [ ] [Hemen yapılacak eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]
```

## Uygulanabilir Çerçeveler
- Lean Startup
- Business Model Canvas
- Lean Canvas
- Product-Market Fit Engine
- Venture Capital Method
- TAM/SAM/SOM

## Temel Metrikler
- Monthly Burn Rate
- Runway (months)
- MoM Growth Rate
- CAC/LTV Ratio (target: 1:3+)
- Activation Rate
- Sean Ellis Test (40%+ very disappointed)

## En İyi Pratikler
- Talk to 100 potential customers before building
- Default alive vs default dead — know your status
- Focus on one metric per stage
- 18 months runway minimum after raising
- Weekly team updates, monthly investor updates

## Tamamlandıktan Sonra

- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa `memory.md`'yi güncelle
- Yeniden kullanılabilir öğrenmeleri `knowledge-nominations.md`'ye ekle
- Takip eylemleri belirlendiyse bunları `.claude/workspace/TaskBoard.md`'ye ekle
- Ek çalışma gerekiyorsa ilgili skill'leri öner

Related Skills

retention-analysis-startup

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a retention analysis startup with structured process, quality checks, and system integration

tiktok-trend-analysis

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a tiktok trend analysis with structured process, quality checks, and system integration

sentiment-analysis

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a sentiment analysis with structured process, quality checks, and system integration

engagement-rate-analysis

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a engagement rate analysis with structured process, quality checks, and system integration

site-speed-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir site speed analysis analiz edin ve üretin

serp-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir serp analysis analiz edin ve üretin

search-intent-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir search intent analysis analiz edin ve üretin

keyword-gap-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir keyword gap analysis analiz edin ve üretin

content-decay-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir content decay analysis analiz edin ve üretin

competitor-seo-analysis

247
from komunite/kalfa

Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir competitor seo analysis analiz edin ve üretin

win-loss-analysis

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a win loss analysis with structured process, quality checks, and system integration

pros-cons-analysis

247
from komunite/kalfa

Analyze and produce a pros cons analysis with structured process, quality checks, and system integration