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更新于 10-22 00:14

营销与增长

9,404 个结果

email-newsletter

Email Newsletter 是一个用于根据主题或内容简述生成完整 HTML 邮件简报的技能。它会先收集简报信息(主题、受众、主要 CTA 等),再按步骤确认结构、撰写文案,最后输出可直接粘贴到 Loops、Mailchimp、Beehiiv、Resend 或任意标准邮件平台的 HTML。其核心技术约束是仅使用基于表格的 HTML 与内联样式:不使用 CSS 类、flexbox、grid 或 <style> 块,因为邮件客户端会剥离其他形式的样式。技能还包含面向不同平台的退订变量替换、品牌色替换规则、纯文本版本生成以及发送前自查清单等流程。

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map-your-market

这是一个用于市场调研与定位分析的工具技能。给定产品描述、品类关键词或竞品名称(可任意组合),它会从 Reddit、Hacker News、GitHub Issues、G2 和 Google Trends 中搜索真实痛点信号,对这些信号进行打分和聚类,并构建一套完整的定位框架,包括 ICP(理想客户画像)定义、按强度排序的痛点主题及原文引用、市场规模信号,以及基于用户实际语言推导出的信息传达角度。该技能的硬性约束是:输出中每一条痛点引用都必须逐字出自脚本采集的原始数据,市场地图中的每个厂商名称都必须来自 G2 抓取或 GitHub 搜索结果,市场规模只能用 “signals suggest”(信号显示)这类方向性表述,不能从薄弱数据推算金额数字;某来源返回 0 条结果就如实报告 0,不得编造示例补充。执行流程分为八个步骤:环境检查(GITHUB_TOKEN 可选,未设置时 GitHub 搜索按未认证 60 次/小时运行)、解析输入、运行独立数据采集脚本、AI 痛点聚类(先本地打分,仅将得分最高的 60 条发给 AI 聚类)、ICP 画像、市场规模综合、定位框架生成(禁用 powerful、robust、seamless 等词),以及自检并保存输出到 docs/market-maps/ 目录。

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schema-markup-generator

schema-markup-generator 是一个用于为网页生成 JSON-LD 结构化数据标记的技能。它会读取网页内容,识别页面适用的 schema 类型(如 FAQPage、Article、Organization、Product 等),并生成与实际页面内容匹配的 JSON-LD 标记。该技能接受三种输入形式:可爬取的线上 URL、本地 HTML 文件路径,或直接粘贴的 HTML 内容。其核心规则是不虚构数据,每个字段值都必须来自页面上真实存在的内容;如果缺少必填字段,会明确标记为 MISSING,而不会用占位符或猜测值填充。工作流程包括:环境检查、爬取页面并提取内容、检测所需 schema 类型、读取规范与模板、生成 JSON-LD、校验输出,以及输出与部署。输出为每个 schema 类型单独的 script 标签块,并说明在 HTML 中的放置位置。该技能还支持在用户确认后通过 GitHub PR 将标记注入代码库,并针对 Next.js、Astro、HTML、Jekyll、Nuxt 等框架提供不同的注入位置建议。

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jobs-to-be-done

Jobs-to-be-Done(JTBD)是一套理解客户购买动机的分析框架,核心洞察是:人们并非购买产品本身,而是“雇佣”产品来帮助自己在生活中取得进展。当你购买产品时,买到的不是功能或利益,而是把这个产品“雇佣”来完成某项任务;理解这项任务,就能解锁定位、信息传达、功能优先级与竞争策略等一系列问题。该框架的关键思维转变是从“客户想要什么”转向“客户想取得什么进展”。适用场景包括:理解客户为何购买、发现真正的竞争集合、为新产品或新功能寻找产品市场契合、改进定位与信息传达、通过理解流失原因降低流失率、基于真实客户进展安排路线图优先级,以及通过“挣扎时刻”识别新市场机会。同时资料也给出不适用情形:没有真实客户选择(如雇主强制使用的软件)、购买属于纯粹无意识习惯、或只是为已决定好的假设做验证。资料还列举了关键实践模式,例如不要问“你为什么购买”而应问“带我回顾一下发生了什么”、任务陈述需要包含情境+动机+结果、需分析全部四种力量而非只看推力与拉力、只访谈已经完成转换的人、真实竞争对手是客户替代性做法、按路径而非人口统计特征细分、抱怨不等于任务、有时降低焦虑比增加功能更有效、同一人在不同情境下对应不同任务,以及“奶昔故事”等经典示例。资料提供了延伸阅读指引,包括 playbook 文档与相关书籍推荐。

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youtube-automation

YouTube Automation 是一个通过 Rube MCP(Composio)自动化 YouTube 操作的工具。它面向需要批量或程序化管理 YouTube 频道的用户,支持上传视频、更新元数据、设置缩略图、搜索内容、管理播放列表、获取频道与视频分析数据,以及管理订阅和评论。使用前需在客户端配置中添加 Rube MCP 端点(https://rube.app/mcp),无需 API 密钥,然后通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 连接 YouTube(Google OAuth)。所有操作必须先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具 schema。该工具基于 YouTube API,受每日配额限制(默认 10000 单位),上传消耗 1600 单位,搜索消耗 100 单位,列表仅 1 单位,因此建议优先使用列表接口而非搜索。适合内容运营者、自动化流程开发者和需要将 YouTube 管理集成到 AI 工作流中的场景。

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linkedin-post-experimentation

该技能用于规划、衡量并迭代 LinkedIn 内容实验,围绕帖子假设、格式测试、数据分析、评论互动和学习循环展开。适用于需要比较不同内容角度、话题或格式效果的场景。技能提供实验模型与规则、测试模板与分析示例,以及运行内容实验的工作流,帮助将内容想法转化为关于受众、话题、格式或响应的假设,并定义发布前指标、发布后收集结果,最终决定重复、修改或停止某一内容方向。

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