Pipeline Maplena · Étage S2
Dès qu'un produit passe G1, la recherche avatar transforme le produit en client : qui achète, pour qui, avec quels mots. Le carburant de toute la copy et des créas. Skill : avatar-research.
Un produit qui vient de passer G1 devient un client rôlé : avatars, angle, langage VOC. Tout ce que S3 → S7 consomme part d'ici.
Scoping inline
résout product-sheet.json → onglet Deep Dive requis (sinon S1.1 d'abord). lit le gate G1L (links_validated, tampon LINK CHECK posé par Adam sur l'onglet) : prérequis DUR pour aesthetic / hybrid, souple pour problem-solution. hypothèses d'Adam déclarées puis testées, jamais confirmées par défaut
VOC mining · 5-6 collecteurs parallèles
amazon reviews (apify ~0,30 $), tiktok comments (apify ~0,10 $), reddit (reddit-voc.py, 0 $), forums / quora / youtube (0 $), teardown concurrents (0 $), stats d'autorité (sources primaires). facebook coupé du défaut (67 % du coût du run 1, pire signal/$)
Dumps bruts
→ products/<slug>/research/raw/. jamais le scratchpad (purge = data perdue, leçon du 06/07)
Synthèse
avatars rankés + split acheteur vs utilisateur obligatoire. angle map 1 avatar × 1 angle × 1 niveau d'awareness. croyances nécessaires, objections sourcées, verbatims sacrés : exacts, sourcés, rôlés
Review adverse gpt-5.5 (xhigh)
max 3 rounds. tout ajout matériel post-review = re-review ciblée ou tag « unreviewed » (leçon run 1 : ~100 verbatims ajoutés non reviewés)
Livraison
avatar.md + voc-bank.md dans products/<slug>/, avatar board publié, lien ajouté à l'onglet Deep Dive, ligne au ledger products/_ledger.md, recap français
Avatar board
Artifact web des profils, surface de lecture founder : verbatims exacts, bénéfices, gates, mapping plan aval + lignes rouges des angles non couverts. avatar.md reste canonique, le board n'ajoute rien. copie locale products/<slug>/avatars-board.html ; toute révision d'avatar.md = republication même URL + re-save local. template : references/avatar-board.md (validé run P39)
Lecture Adam
lit le board + avatar.md ; son feedback durcit le template et les references du skill
Routage par type de produit · Adam 10/07
product_type
problem-solution | aesthetic | hybrid · stampé à la création du sheet S1.1 (note A1 + product-sheet.json) · route la MÉTHODE S2
le design EST le produit
recherche tribu de style · tolérance famille de style sur les inputs · UN run niveau famille quand plusieurs designs partagent un sheet
« same product? »
l'exact-match appartient à G1L + aux gates de consommation (G3a / G4 / G7v)
sheets aesthetic
l'avatar ne mine que les listings Amazon tamponnés YES par Adam (colonne « Same? (Adam) »)
Lane niche
S1+S2 niveau famille
appelle avatar-research en mode niche → avatar de niche + voc-bank famille dans products/<niche-slug>/ (+ niche-map.md)
forme d'entrée
Adam lit l'évidence famille et choisit la forme d'entrée · jamais de verdict saturé
Règles dures
Product-spec gate
claim sans spec supplier = tag CONDITIONAL
Fraîcheur
~30 j pour les faits concurrentiels, ~6 mois pour le langage VOC
Voix problem-aware
prioritaires dans la synthèse
Stats
uniquement de source primaire
Coût
Consommateurs en aval
Ce qui doit exister avant, ce qui sort, qui consomme.
| Skill | Entrées requises | Sorties | Gate |
|---|---|---|---|
| S2.1 | onglet Deep Dive + hypothèses optionnelles d'Adam + G1L tamponné (dur si aesthetic / hybrid) | avatar.md + voc-bank.md + avatar board (Artifact web, copie locale avatars-board.html) + ledger | lecture Adam · review adverse intégrée |