coreyhaines31/marketingskills
# 学习卡：Marketing Skills for AI Agents
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一、一句话定位
面向技术营销人和创始人的开源 AI 代理营销技能集，让 Claude Code、Cursor 等编码代理直接拥有转化优化、文案、SEO 等专业能力。
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二、核心技术 / 架构亮点
1. 纯 Markdown 技能文件——每个技能是独立 markdown，AI 代理可原生读取，无需插件或 API。
2. 分层依赖模型——所有技能先读取 `product-marketing` 基础技能（理解产品、受众、定位），再执行具体任务，保证上下文一致。
3. 跨代理兼容——遵循 Agent Skills 规范，兼容 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、Windsurf 等主流编码代理。
4. 模块化 + 交叉引用——技能之间互相调用（如 copywriting ↔ cro ↔ ab-testing），形成完整营销工作流。
5. 双向验证合作伙伴生态——MIT 许可，合作伙伴（如 Converly、Ploy）提供集成指南，但不会影响核心技能推荐，保证中立性。
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三、适用场景与目标用户
- 目标用户：技术营销人、独立开发者/创始人、增长工程师、想用 AI 编码代理自动化营销的团队。
- 典型场景：
- 用代理自动执行 SEO 审计、内容策略、A/B 测试设计
- 生成广告文案、冷邮件序列、用户留存流程
- 进行竞品分析、ASO 优化、付费广告管理
- 快速搭建增长实验流程（如 CRO、churn-prevention）
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四、可动手动作
1. 克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/coreyhaines31/marketingskills.git
```
2. 将 `skills/` 目录复制到你的项目根目录，或直接引用这些 markdown 文件路径。
3. 配置 AI 代理加载技能（如 Claude Code 的 `claude.md` 或 Cursor 的规则文件），添加如下指令：
```markdown
# 加载营销技能库
- 浏览 `skills/product-marketing` 了解产品基础
- 根据用户意图调用对应技能子目录中的 markdown
```
4. 借鉴思路——即使不用代理，也可阅读各技能的 markdown 内容，获得营销最佳实践清单（如 `cancellation-flow` 模板、`competitive-analysis` 框架）。
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五、学习优先级：P1（排期）
理由：项目可直接提升 AI 代理执行营销任务的效率和质量，但需要花 1-2 小时配置并测试与当前代理的兼容性。若已在使用编码代理做营销，优先级可升至 P0；若仅做观念了解则降为 P2。作为工具型开源库，值得排入本周或下周动手清单。⌂