How do I install the Swot From Signals skill?

Run npx skillmds@latest add dandacompany/swot-from-signals in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Swot From Signals safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Swot From Signals?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Swot From Signals free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Swot From Signals?

dandacompany (@dandacompany) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Swot From Signals by dandacompany — Agent Skill

Name: Swot From Signals
Author: dandacompany

Swot From Signals

브랜드 리서처가 수집한 정성·정량 신호로부터 SWOT(강점·약점·기회·위협) 매트릭스를 자동 도출하는 분석 패턴. 각 사분면 3개씩, 모든 항목에 근거 URL 또는 시그널 값을 명시한다. Brand Intelligence Lab 의 데이터 분석가 에이전트가 사용한다.

dandacompany Updated Sep 17, 2026

File contents

swot-from-signals

정성·정량 수집물 → SWOT 4사분면 자동 도출 패턴. 근거 URL/시그널 값 100% 명시.

입력 (브랜드 리서처 산출물 6종)

brand_profile.md — 기업 개요, 미션, BM, 주요 제품
competitor_matrix.csv — 경쟁사 3~5곳 (가격대·타겟·강점)
pricing_scrape.csv — 자사·경쟁사 가격 50~100건
serp_trends.json — 12개월 검색 트렌드
social_mentions.json — Instagram·TikTok·Threads 멘션
dataset_imports/*.csv — Naver / Coupang / 글로벌 SPA / Trustpilot / LinkedIn

절차

위 6종 입력을 pandas로 로드 → 스키마·결측·중복 점검
신호어 추출:
- 가격 분포: 평균·중앙값·표준편차, 자사 vs 경쟁사
- 시즌성: serp_trends 월별 평균 + 표준편차
- SNS 감성: social_mentions 키워드 빈도 상위 10
- 리뷰 분포: Trustpilot 평점 분포 + 키워드
- 채용 동향: LinkedIn company headcount/jobs 트렌드
신호어를 4사분면(S·W·O·T)에 매핑 — 각 칸 3개씩
각 항목에 근거: <source_url 또는 signal_value> 명시

출력 형식 (JSON)

{
  "strengths":     [{"text": "...", "evidence": "https://..."}, ...],
  "weaknesses":    [{"text": "...", "evidence": "signal_value: ..."}, ...],
  "opportunities": [{"text": "...", "evidence": "..."}, ...],
  "threats":       [{"text": "...", "evidence": "..."}, ...]
}

절대 제약

추측 어휘 사용 금지. 신호어에서 출발한 객관적 서술만.
평가성 어휘("좋다", "나쁘다") 금지. 사실 기반.
근거 칸이 비어있으면 항목 자체를 제외 (3개 미만이어도 OK).
brand-research-glossary 표기 규칙 준수.

슬라이드 제작자 인계

swot_matrix.json 으로 떨군 결과를 슬라이드 제작자가 marp-slide-build 스킬의 슬라이드 10번(SWOT 매트릭스)에 그대로 인용.

---name: swot-from-signalsdescription: 브랜드 리서처가 수집한 정성·정량 신호로부터 SWOT(강점·약점·기회·위협) 매트릭스를 자동 도출하는 분석 패턴. 각 사분면 3개씩, 모든 항목에 근거 URL 또는 시그널 값을 명시한다. Brand Intelligence Lab 의 데이터 분석가 에이전트가 사용한다.---# swot-from-signals> 정성·정량 수집물 → SWOT 4사분면 자동 도출 패턴. 근거 URL/시그널 값 100% 명시.## 입력 (브랜드 리서처 산출물 6종)- `brand_profile.md` — 기업 개요, 미션, BM, 주요 제품- `competitor_matrix.csv` — 경쟁사 3~5곳 (가격대·타겟·강점)- `pricing_scrape.csv` — 자사·경쟁사 가격 50~100건- `serp_trends.json` — 12개월 검색 트렌드- `social_mentions.json` — Instagram·TikTok·Threads 멘션- `dataset_imports/*.csv` — Naver / Coupang / 글로벌 SPA / Trustpilot / LinkedIn## 절차1. 위 6종 입력을 pandas로 로드 → 스키마·결측·중복 점검2. 신호어 추출: - **가격 분포**: 평균·중앙값·표준편차, 자사 vs 경쟁사 - **시즌성**: serp_trends 월별 평균 + 표준편차 - **SNS 감성**: social_mentions 키워드 빈도 상위 10 - **리뷰 분포**: Trustpilot 평점 분포 + 키워드 - **채용 동향**: LinkedIn company headcount/jobs 트렌드3. 신호어를 4사분면(S·W·O·T)에 매핑 — 각 칸 3개씩4. 각 항목에 `근거: <source_url 또는 signal_value>` 명시## 출력 형식 (JSON)```json{ "strengths": [{"text": "...", "evidence": "https://..."}, ...], "weaknesses": [{"text": "...", "evidence": "signal_value: ..."}, ...], "opportunities": [{"text": "...", "evidence": "..."}, ...], "threats": [{"text": "...", "evidence": "..."}, ...]}```## 절대 제약- 추측 어휘 사용 금지. 신호어에서 출발한 객관적 서술만.- 평가성 어휘("좋다", "나쁘다") 금지. 사실 기반.- 근거 칸이 비어있으면 항목 자체를 제외 (3개 미만이어도 OK).- `brand-research-glossary` 표기 규칙 준수.## 슬라이드 제작자 인계`swot_matrix.json` 으로 떨군 결과를 슬라이드 제작자가 `marp-slide-build` 스킬의 슬라이드 10번(SWOT 매트릭스)에 그대로 인용.

Frequently asked questions