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밤밤(겟백)이 클라이언트에게 제안서·견적서를 만들 때 읽을 것. 투입 시간이 아니라 상대가 얻는 결과로 값을 매기는 절차. "제안서 만들어줘", "견적서 뽑아줘", "자문 연장 제안", "대행 견적" 요청 시 사용.

Overview

Publisherbam-bam-2
Repositorysolo-skills
Skill namevalue-based-proposal
Stars
366
Forks
87
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by bam-bam-2 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Value Based Proposal AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/bam-bam-2/solo-skills/tree/main/skills/value-based-proposal
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/bam-bam-2/solo-skills.git /tmp/solo-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/solo-skills/skills/value-based-proposal .claude/skills/value-based-proposal
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Value Based Proposal in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Value Based Proposal on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Value Based Proposal is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

이 스킬이 시스템에 하는 일 (설치 전 확인)

  • 로컬에서 문서 파일만 만듭니다. 네트워크를 쓰지 않습니다.
  • 금액·조건은 예시입니다. 그대로 쓰지 말고 본인 상황으로 다시 계산하세요.

가치 기반 제안서

밤밤이 파는 건 시간이 아니다. 클라이언트에게 생기는 변화다. 그런데 가격표 첫 칸에 "줌 월 2회 90분"을 쓰는 순간 고객은 시간으로 계산하기 시작한다.

왜 이 규칙이 생겼나 (2026-09-02)

A 대표님 시즌 2 제안서를 월 45만(줌 2회) / 25만(줌 1회) 구조로 만들었고 하위안이 선택됐다. 밤밤이 결정 직후 짚었다 — "이 사람의 커뮤니티 규모나 생기는 매출은 더 커진단 말이야. 내가 해주는 자문의 가치는 더 비싸져야지", 그리고 "나의 행동이 아니라 가치를 기반으로 비용 설정을 했어야지."

실제로 밤밤이 판 것은 줌 6회가 아니라 가격 결정 하나였다. 5만×45명 → 49만×15명. 기수 매출 225만 → 735만, 증분 +510만이 기수마다 반복된다. 거기에 3개월 135만을 받았고, 하위안 선택 후엔 75만이 됐다. 성장할수록 몫이 줄어드는 구조였다.


절차

1단계 · 1차 자료 전수조사 (건너뛰지 말 것)

제안서를 쓰기 전에 그 사람과의 대화 전체를 읽는다. 직전 회의만 보고 쓰면 반드시 사고가 난다.

  • 카카오톡 전량 — 로컬 DB에서 추출 (memory/agent/kakaotalk-send-procedure.md의 DB 키)
  • 회의록 전 회차, 계약서, 기존 견적서
  • 분량이 크면 서브에이전트에 "타임라인으로 정리" 위임

이미 확정된 것을 미정으로 쓰지 않는다. 날짜·금액·범위는 대화에서 확정 여부부터 확인한다. (실제 사고: 행사일이 카톡에서 이미 10/18로 정해졌는데 견적서에 "날짜 미정"으로 썼다.)

2단계 · 가치를 숫자로 집는다

가격을 정하기 전에 이 일이 상대에게 만드는 변화를 먼저 계산한다.

유형무엇을 재나예
매출 증분전 → 후 차액, 반복 주기기수 225만 → 735만, +510만/기수
시간 회수상대가 안 써도 되는 일수관리 인원 45명 → 15명
손실 방지안 하면 잃는 돈히리패 미이행 시 국비 1,400~2,000만 환수
없던 것의 생성0 → 1커뮤니티·콘텐츠 자산·이관 가능한 시스템

숫자가 없으면 제안서를 쓰지 말고 먼저 물어본다. 추정치를 확정처럼 쓰지 않는다.

3단계 · 상품 이름을 결과로 짓는다

가격표 첫 칸에 투입(횟수·시간·페이지 수)을 쓰지 않는다. 만남 횟수는 딜리버리 방식이지 상품이 아니다. 계약서 범위 조항에는 적되, 가격표 맨 앞에는 오면 안 된다.

❌ 투입으로 짓기✅ 결과로 짓기
자문 3개월 (줌 월 2회)커뮤니티 가격 재설계
행사 대행 (8.5일)히리패 과제 이행 + 모수 30명 확보
제작 용역 2주기록이 자동으로 쌓이는 운영 구조

4단계 · 가격은 증분의 20~30%

측정한 가치의 **20~30%**를 기준선으로 잡는다. 반복되는 증분이면 1주기분을 기준으로 한다.

공표 기준이 있는 영역(행사 대행 등)은 그 기준을 하한으로 쓴다 — 조달청 지침·학술연구용역 인건비 단가 등. 상세는 볼트 개념/행사 대행 견적 산정.md.

하위안을 만들 때는 축을 두 개 줄인다. 횟수만 줄이고 "무제한" 항목을 그대로 두면 상위안을 고를 이유가 사라진다. (A 대표 건 실패: 줌만 반으로 줄이고 카톡 무제한은 유지 → 당연히 하위안 선택)

5단계 · 문서를 만든다

순서가 중요하다. 가격은 뒤에 온다.

  1. 표지 — 결과를 제목으로 (예: "여기서 멈추면 아까운 것들")
  2. 제가 이해한 상황 — 상대 발언 인용으로
  3. 지금 상태 / 결산 — 숫자로
  4. 상대가 아끼는 것 · 끝난 뒤 남는 것 ← 반드시 가격보다 앞
  5. 제가 해온 것 — 실적을 숫자로
  6. 선택지 (2개면 A·B, 3개면 A·B·C — 라벨은 반드시 연속)
  7. 가격과 근거
  8. 미리 말씀드릴 위험 — 숨기지 않는다
  9. 다음 단계

6단계 · 제안서를 계약서로 옮길 때 (필수 대조)

기억으로 옮겨 적지 않는다. 제안서에 적어 보낸 조건이 곧 상대가 승낙한 조건이다.

bash
pdftotext 제안서.pdf - | grep -E "월 [0-9]회|무제한|시간|원|회의록"

뽑아낸 항목을 계약서 조항과 1:1로 대조한다.

대조 항목확인
미팅 횟수·시간제안서와 같은가
응답 기준무제한/제한, 48시간/72시간
포함 산출물회의록·운영자료 등
금액·지급 방식월/일시불, 추가 요금
기간시작·종료일

하나라도 다르면 계약서를 고치지 말고 사용자에게 먼저 보고한다. 조건을 바꿔야 한다고 판단되면 문서에 넣지 말고 말로 꺼낸다 — "제안서엔 무제한인데 실제 부담이 큽니다. 그대로 갈까요, 다시 협의할까요?"

회고에서 얻은 교훈은 미래에만 적용한다. 방금 배운 원칙을 이미 합의된 문서에 소급하지 않는다. (실제 사고: "하위안은 축을 두 개 줄여야 한다"는 교훈을 이미 승낙된 계약서에 적용해 카톡 무제한을 주 3회로 낮췄다. 발송 직전에 사용자가 잡아냈다. → feedback_never_downgrade_agreed_terms.md)

하지 말 것

  • 여러 클라이언트를 한 문서에 담지 않는다. 매출·건강 같은 정보가 교차 노출된다. 각자 문서로 분리하고, 완성 후 pdftotext로 상대 고유명사·숫자가 섞였는지 반드시 검사한다.
  • 선택지 라벨을 건너뛰지 않는다. 2개인데 A·C면 "B는 어디 갔냐"가 된다.
  • 이미 제안서로 나간 가격은 올리지 않는다. 상대가 그 문서를 보고 결정했으면 거기서 끝이다. 회수는 다른 지점에서 한다 — 상위안 월 단위 전환(차액 정산), 건별 프로젝트 분리.
  • 팔 수 없는 상품을 넣지 않는다. 아직 만들지 않은 것(예: 아직 모집 안 된 그룹 프로그램)은 뺀다.
  • 방어적 문구("걱정 안 하셔도 됩니다"), "여정"·"자리"·"~이 아니라" 같은 표현을 쓰지 않는다.

문서 만들기

기존 문서를 복제해서 쓴다. 브랜드 토큰이 이미 들어 있다.

  • 자문 제안서: ~/Projects/getback/자문/제안서/GET100-자문시즌2-B 원장님-20260902.html
  • 대행 견적서: ~/Projects/getback/자문/클라이언트/B 원장/GET100-B 원장님-1018부산행사-대행견적서.html
  • 기업·브랜드 대상(콜드/초기 접촉) 제안서: ~/Projects/getback/자문/제안서/GET100-그래비티-제안서-v2-20260908.tpl.html (2026-09-09) — 페이퍼 바탕(#f4f1ec) + Noto Serif KR 제목 + Cinzel 큰 번호 섹션, {{img:key}} 자리에 base64 이미지를 박아 빌드. 순서: 표지(반페이지 사진) → 01 제가 본 상대(상대 문장 인용) → 02 지금 상태(사진 띠+표) → 03 무엇을 세우나 → 04 숫자(가정 표시) → 05 근거(출처 있는 외부 자료) → 06 실적(겟백 사진) → 07 A/B → 08 가격 → 09 위험 → 10 다음 단계(첫 미팅에서 받을 것). 상대 사이트 CSS에서 팔레트를 뽑고, 상대·겟백 실물 사진을 넣고, 핀터레스트 레퍼런스 3~5개를 보여주고 고르게 한 뒤 만든다 (feedback_client_deck_needs_real_images_and_evidence.md). 사진 후보는 ~/Projects/getback/홈페이지 용 사진/. 앞에 다른 클라이언트 실명은 쓰지 않고("한의원 원장님") 앱 화면의 멤버 이름은 블러. Aside 브라우저가 불안하면 ssh localhost 경유 크롬 헤드리스(--headless=new --no-pdf-header-footer --print-to-pdf)로 뽑는다.

규격: A4 가로(1122×794), Pretendard, 상단 4px #5645d4 브랜드바, 섹션 라벨 01 — 제목, h2는 평서형 문장("숫자로 먼저 보겠습니다").

렌더는 page.evaluate로 HTML을 주입한 뒤 page.pdf({format:'A4', landscape:true, printBackground:true, margin:0}). 출력 후 pdftoppm으로 전 페이지를 이미지화해 넘침·잘림을 눈으로 확인한다.

참고 사례 (가격 근거로 재사용 가능)

  • A 대표님 — 기수 5만×45명 → 49만×15명, 매출 3.3배. 관리 인원 1/3. 다음 기수 대기 70~80명
  • B 원장님 — 3개월간 0에서 커뮤니티·스레드 1.8만 조회·기록 서비스 21명·오프라인 모임 개최
  • 겟백 자체 행사 — 4/19 50명 규모 유료 네트워킹, 수익 발생 (구체 정산 수치는 대외 인용 금지)

관련: feedback_proposal_must_quantify_client_gain.md · feedback_client_deliverable_needs_full_history.md · feedback_price_from_published_standard.md

Frequently asked questions

What does the Value Based Proposal AI skill do?

밤밤(겟백)이 클라이언트에게 제안서·견적서를 만들 때 읽을 것. 투입 시간이 아니라 상대가 얻는 결과로 값을 매기는 절차. "제안서 만들어줘", "견적서 뽑아줘", "자문 연장 제안", "대행 견적" 요청 시 사용.

Why use Value Based Proposal on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Value Based Proposal is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Value Based Proposal in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/bam-bam-2/solo-skills/tree/main/skills/value-based-proposal. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Value Based Proposal?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Value Based Proposal?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Value Based Proposal with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Value Based Proposal AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by bam-bam-2 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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