case-study-writing
这是一个用于撰写 B2B 客户案例研究（Case Study）的技能，基于 STAR 框架（Situation 情境、Task 任务、Action 行动、Result 结果）组织内容，并涵盖结构模板、客户引语、指标呈现、数据可视化与分发格式。它通过 inference.sh CLI（belt）调用搜索与 Python 执行等应用来辅助调研和生成图表。适合需要产出可量化、以客户为主角的案例研究内容的营销与销售场景。
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更新于 10-25 00:14
营销与增长
9,672 个结果
customer-persona
customer-persona 是一个基于调研数据创建客户画像（Customer Persona）的技能，通过 inference.sh CLI（belt）调用搜索与图像生成应用，帮助整理人口统计、心理特征、目标、痛点、待办任务（JTBD）、购买流程等信息，并生成人物头像。该技能提供分步构建流程、画像模板、反画像（Anti-Persona）概念、多画像优先级划分以及验证方法，适用于产品、营销和用户研究场景。
email-design
Email Design 是一个面向营销邮件的设计技能，提供布局模式、主题行公式与送达率规则。它覆盖欢迎序列、促销邮件、事务性邮件等常见邮件类型，并给出邮件宽度、字体、CTA 按钮、移动端优化等具体规范。该技能还结合 inference.sh CLI（belt）生成邮件头图与 AI 视觉素材，帮助设计高转化率的营销邮件。
linkedin-content
LinkedIn 内容技能（linkedin-content）用于通过 inference.sh 命令行工具（belt CLI）撰写高互动率的 LinkedIn 帖子。该技能提供钩子公式、排版规则、内容支柱、算法信号分析、字数限制、发布时间建议和视觉内容生成命令等实用指导。资料将其定位为一套写作方法论与 CLI 操作手册的结合：先用 belt 工具研究热门内容模式，再按既定结构（钩子、正文、CTA、话题标签）组织帖子，并通过命令生成配图。资料详细列出了生效与失效的钩子写法、逐行分隔的移动端排版规范、按互动率排序的帖子类型、各元素的字符上限、内容创作支柱以及正负向算法信号。也标注了链接帖会被降权、发帖后需持续回复评论等注意事项。
newsletter-curation
这是一个用于新闻通讯（Newsletter）策划与制作的技能，覆盖内容采集、编辑结构、评论撰写、发送节奏、标题优化与订阅增长策略。它提供多种通讯格式（链接汇总、深度分析、原创文章、问答访谈、数据趋势）、完整的期号模板、内容质量筛选标准、评论写作公式、发送频率与日期建议、主题行公式、增长策略以及关键指标参考。内容采集通过 inference.sh CLI（belt）调用搜索类应用完成，并可生成通讯头图与社交推广文案。适合需要持续运营邮件通讯的编辑、内容创作者与增长团队。
seo-content-brief
SEO 内容简报（Content Brief）创建技能，通过 inference.sh CLI（belt）调用搜索与内容分析工具，完成关键词研究、搜索意图分析、SERP 分析、标题层级规划、字数目标设定与竞品内容差距分析。提供完整的内容简报模板，涵盖主关键词与次要关键词、搜索意图类型、大纲结构、竞品对比、独特角度、内链策略，以及页面 SEO 检查清单和常见错误规避。适用于撰写博客、指南、对比类文章前的选题与结构规划。
social-media-carousel
这是一个用于设计社交媒体多图轮播（Carousel）的技能，覆盖 Instagram、LinkedIn、Twitter/X 和 Facebook 等平台。它提供各平台的尺寸与张数规格、7 张幻灯片框架（钩子、背景、价值、行动号召）、文字层级与可读性规则、视觉一致性要求、多种轮播类型（教学、故事、前后对比、清单）以及滑动心理学。通过 inference.sh CLI（belt）调用 html-to-image 应用，将 HTML 渲染为图片，可批量生成幻灯片，也可用 AI 生成配图。
twitter-thread-creation
Twitter/X 长推文（Thread）写作技能，聚焦钩子推文、推文串结构与互动优化。内容涵盖推文字符限制、媒体附件规格、推文串类型（教育、故事、清单、拆解）、排版规则、发布与互动策略，以及常见错误与修正方法。该技能通过 inference.sh CLI（belt）执行发推、生成配图、截图与资料检索等操作，并提供安装命令与示例。
seo-best-practices
一套面向站点的 SEO 审计与诊断技能，覆盖技术、页面内、内容、国际化与站外优化，用于发现 SEO 问题并给出可执行建议，提升自然搜索表现。
dara-denney
一个以 YouTuber Dara Denney 为原型的角色智能体技能，让用户以她的口吻与她探讨营销专业知识，输出其心理模型、核心信念和真实案例。资料未说明收费、价格或具体平台支持情况。
market-research
面向需要"为数字辩护"的市场研究技能：以自上而下和自下而上两种方式构建并核对 TAM/SAM/SOM、市场细分、需求信号三角验证与问卷设计审计，含可运行脚本与参考文档。
instagram-hashtag-posts
该技能用于按话题标签抓取 Instagram 帖子。它通过打开 Instagram 关键词搜索页并捕获 GraphQL 接口响应，返回该标签下的媒体条目，包括文案、点赞数、评论数、媒体 URL 和用户信息。使用前需浏览器已打开 Instagram 页面并处于登录状态；未登录时需先完成登录，用户拒绝或无法登录则终止执行。结果仅限 Instagram 为该标签选取的“热门帖子”，不提供完整时间线，且高频搜索可能触发限流。
instagram-place-posts
该技能用于抓取 Instagram 上在指定地点或场所被标记的帖子，返回媒体条目，包含配文、点赞数、评论数、媒体 URL 和用户信息。使用前需浏览器已打开 Instagram 页面并处于登录状态。它通过内部 locations sections API 配合游标分页获取数据，支持按地点名称搜索地点 ID，再按热门或最新两种标签拉取帖子。技能仅读取页面上已向用户展示的数据，不绕过认证或访问控制，相当于代替用户进行复制粘贴。适用于需要按地理位置收集 Instagram 公开帖子信息的场景。
instagram-profile-meta
该技能用于获取 Instagram 用户主页元数据，包括简介、粉丝数、关注数、帖子数、认证状态等资料。适用于需要批量采集 Instagram 公开主页信息的场景，无需登录即可读取页面上已展示的数据。
x-keyword-comment
x-keyword-comment 是一个基于 browser-act 会话运行的 X（Twitter）关键词回复技能。它按关键词搜索 X 推文，读取每条推文内容，依据预先配置的品牌人设（product、persona、tone）生成贴合上下文的回复，并在搜索结果页直接发布到回复区，无需跳转到推文详情页。技能包含完整的执行流程：工具就绪检查、加载 config/keyword-comment-config.json 配置、浏览器选择、会话打开与登录验证；发布前可选进行账号预热（浏览通知、消息、信息流并点赞、关键词搜索浏览）；随后扫描当前页可回复推文（scan-search-tweets.py 返回 replyBtnIdx 等索引），点击回复按钮打开编辑器，使用 browser-act 原生 input 命令输入文本并提交，最后通过 CreateTweet POST 200 网络请求验证发布成功。技能还提供分页滚动加载、每条回复后重新扫描索引、随机间隔（60–180 秒）等编排建议，并列出已知限制，如 Draft.js 编辑器不接受 execCommand、replyBtnIdx 不稳定、X 平台速率限制与自动化条款风险、Windows 非 ASCII 编码问题等。
x-posting
x-posting 是一套面向 X/Twitter 的内容发布与排期工作流，用于批量处理社交帖子、推广播客或博客，并支持嘉宾账号标记。它通过 getlate.dev API 发布或定时发帖，包含内容查找、模板匹配、语气校验与审批队列等步骤。
launch-marketing
依据公开资料整理的产品发布营销技能，帮助规划并执行公司发布、融资公布、重大功能或增量版本发布，涵盖媒体独家外联、GTM 活动与话题制造。
meeting-prep
meeting-prep 是 CEO AI OS 中的会前情报简报技能，用于在销售会议前汇总公司背景、联系人资料、管道历史，并生成谈话要点、异议应对和演示计划。支持定时扫描日历与按需准备两种模式。
product-led-sales
面向从纯 PLG 转向销售辅助模式的产品团队，提供产品驱动销售（PLS）落地框架：定义 PQL/PQA 信号、设计自助到销售的交接、对齐产品与销售激励，并列出常见误区。
programmatic-seo
面向程序化 SEO 的技能：用模板与数据批量生成可排名、有价值的 SEO 页面，覆盖关键词模式研究、数据来源、模板设计、内链架构与索引策略，并给出 12 类页面玩法与质量检查清单。
bar-test-positioning
用于检验定位话术是否像真人对话的练习框架：在完成定位陈述草稿后、撰写网站文案前使用，也可在营销语言显得过于企业化时排查。核心是设想在酒吧向朋友解释产品，若对方需要追问，则判定测试失败。
explore-exploit-cycles
探索-利用循环（Explore-Exploit Cycles）是一套用于增长实验与决策的框架，主张在“探索新机会”与“利用已验证机会”之间周期性切换，避免陷入局部最优与收益递减。适用于产品增长、职业或产品方向上的泛化与专精抉择。
shackleton-hiring
一套面向早期高增长公司的招聘筛选思路，灵感来自沙克尔顿1914年南极探险招聘广告，主张用高难度使命与荣誉吸引高主动性通才，主动劝退追求舒适者。
pet-care-provider-shortlisting
基于 Crawlora 公开 Rover 列表与档案，构建宠物照护或训犬服务商候选名单，用于比较公开服务、起步价与本地匹配度。需配置 CRAWLORA_API_KEY，通过 MCP 工具或 scripts/crawlora.sh 调用。