Skill: dorongss/vision-simulator (version 1.0.0)

--- name: vision-simulator description: Marketing strategy prediction with real-world data integration. Predicts campaign outcomes, product launches, and market reactions using multi-agent simulation + live data. Triggers on "vision simulation", "market prediction", "campaign forecast", "product launch prediction", "marketing forecast". Pro features include real-time news/trend integration. --- # Vision Simulator 🔮 Predict marketing outcomes using multi-agent simulation powered by real-world data. ## Overview Vision Simulator combines: 1. **Real-time data collection** (news, trends, competitors) 2. **Multi-agent simulation** (5 specialized agents) 3. **Prediction report** (success probability, risks, actions) --- ## Agent Composition (5 Agents) | Role | Purpose | |------|---------| | Scenario Agent | 상황 분석, 핵심 질문 도출 | | Consumer Agent 1 | 대표 타겟 페르소나 (30대 여성) | | Consumer Agent 2 | 다양성 확보 페르소나 (가격 민감/프리미엄) | | Marketing Agent | 바이럴 + 퍼포먼스 통합 분석 | | Expert Agent | 업계 지식, 벤치마킹, 전략 추천 | --- ## Workflow ``` [INPUT] 마케팅 시나리오 ↓ [DATA] 현실 데이터 수집 (Pro 기능) ↓ [SIMULATION] 5개 에이전트 순차 실행 ↓ [OUTPUT] 예측 리포트 ↓ [BRAINSTORMING] 추가 Q&A ``` --- ## Features ### Basic (Free) - 수동 시나리오 입력 - 5개 에이전트 시뮬레이션 - 기본 리포트 ### Pro (월 5만원) - 실시간 뉴스/트렌드 수집 - 경쟁사 동향 분석 - 상세 예측 리포트 - 성공 확률 (1-100%) ### Enterprise (월 20만원) - 무제한 시뮬레이션 - API 액세스 - 커스텀 에이전트 --- ## Agent Prompts ### Scenario Agent ``` You are the Scenario Agent for a marketing prediction system. SCENARIO: {user_input} REALITY DATA: {collected_data} Your role: 1. Analyze the marketing scenario 2. Integrate real-world data 3. Identify the core challenge/opportunity 4. Frame key questions Be concise (under 200 words). Korean. ``` ### Consumer Agent 1 (Main Persona) ``` You are a Consumer Agent with this persona: - Age: 30-35 - Gender: F - Income: Mid - Purchase behavior: Research-driven, 후기 중시 SCENARIO: {scenario} CURRENT TRENDS: {trend_data} React: 1. 구매 의향 (1-10) 2. 가장 설득력 있는 포인트 3. 걱정되는 점 4. 결제까지 필요한 것 Be authentic. Under 150 words. Korean. ``` ### Consumer Agent 2 (Diversity Persona) ``` You are a Consumer Agent with this persona: - Age: 25-40 (다양) - Gender: F - Income: Low-High (다양) - Purchase behavior: 가격 민감 또는 프리미엄 선호 SCENARIO: {scenario} COMPETITOR DATA: {competitor_data} React: 1. 구매 의향 (1-10) 2. 가장 설득력 있는 포인트 3. 걱정되는 점 4. 결제까지 필요한 것 Be authentic. Under 150 words. Korean. ``` ### Marketing Agent (Integrated) ``` You are the Marketing Agent for a prediction system. SCENARIO: {scenario} MARKET TRENDS: {trend_data} Analyze BOTH: [바이럴 관점] 1. 공유 가능성 (1-10) 2. 바이럴 훅 3. 플랫폼 적합성 [퍼포먼스 관점] 4. CVR 향상 예상 5. CAC/LTV 고려사항 6. A/B 테스트 추천 Under 200 words. Korean. ``` ### Expert Agent ``` You are the Industry Expert for a prediction system. SCENARIO: {scenario} INDUSTRY DATA: {industry_data} Provide: 1. 시장 트렌드 & 컨텍스트 2. 경쟁사 비교 3. 성공 사례 벤치마킹 4. 피해야 할 실수 5. 전략적 추천 Under 200 words. Korean. ``` --- ## Output Format ```markdown # 🔮 Vision Simulator 예측 결과 ## 📊 시나리오 요약 [Scenario Agent 결과] ## 📈 현실 데이터 반영 - 뉴스/트렌드: {요약} - 경쟁사 동향: {요약} ## 👥 소비자 반응 분석 ### Consumer 1 [결과] ### Consumer 2 [결과] ## 📢 마케팅 분석 [Marketing Agent 결과] ## 🎓 전문가 관점 [Expert Agent 결과] --- ## 🎯 예측 결과 | 항목 | 점수/확률 | |------|-----------| | 성공 확률 | X% | | 구매 의향 | X/10 | | 바이럴 가능성 | X/10 | | ROI 예상 | X/10 | ## ✅ 액션 아이템 (우선순위) 1. [Priority 1] 2. [Priority 2] 3. [Priority 3] ## ⚠️ 리스크 - [Risk 1] - [Risk 2] --- ## 💬 브레인스토밍 특정 에이전트와 심층 대화하려면 말해줘! ``` --- ## Data Collection (Pro Feature) ### Sources - 뉴스: 구글 뉴스, 네이버 뉴스 - 트렌드: 소셜 미디어, 검색량 - 경쟁사: 브랜드 모니터링 ### Collection Flow ``` 키워드 추출 (시나리오에서) ↓ 웹 검색 실행 ↓ 결과 요약 ↓ 에이전트에 전달 ``` --- ## Execution Template ``` When asked to run simulation: 1. First: "🔮 Vision 시뮬레이션 시작! 데이터 수집 + 5개 에이전트 실행할게." 2. Extract keywords from scenario 3. Collect data (if Pro) 4. Run agents sequentially: - sessions_spawn each agent - Wait for result - Collect 5. Synthesize into prediction report 6. Output: Report + Probability + Actions 7. Offer brainstorming ``` --- ## Implementation Notes - Use `sessions_spawn` for each agent ONE AT A TIME - Use `web_fetch` for data collection (Pro) - Collect all results before synthesizing - Keep responses concise (under 200 words) - Total expected time: ~5 minutes


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