sponsored-newsletter-finder
用于按目标 ICP 发现可赞助的行业通讯（newsletter），评估受众匹配、覆盖规模与 CPM，并输出按优先级排序的赞助候选清单与预算分配建议，适合有月度预算的早期团队测试付费分发渠道。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-27 00:15
营销与增长
9,789 个结果
ordinal-webhooks
用于接收 Ordinal（tryordinal.com）社交媒体内容规划与审批平台 Webhook 的技能。Ordinal 不对投递签名，唯一认证方式是你在 webhook 的 headers 字段中自行配置的静态自定义请求头密钥，需常量时间比对并失败关闭。
seo
面向 Web 项目的深度 SEO 审计技能，通过分析代码库检查可抓取性、可索引性、页面 SEO、结构化数据、社交预览与技术基础，可选对线上站点运行 Lighthouse 与 PageSpeed 验证，并生成审计报告。
sirv-ecommerce
面向电商产品图片的端到端工作流技能，基于 Sirv AI Studio 与 sirv-ai MCP 服务器，支持 Shopify 商品同步与图片推送、Amazon/eBay/Walmart 等平台合规校验、供应商图片自动修复及可复用流水线执行。
competitor-alternatives
用于创建竞品对比页与替代方案页的技能，面向 SEO 获客与销售赋能。覆盖四种页面格式、竞品数据集中管理、调研流程与关键词策略，强调诚实对比与帮助用户决策。
marketing-psychology
营销心理学与心智模型技能，帮助将心理学原理、心智模型和行为科学应用于营销，理解人们为何购买、如何合乎伦理地影响行为并做出更好的营销决策。
agentic-commerce
Agentic Commerce 是一个面向代理式购物（agent-mediated buying）场景的营销决策技能，用于帮助用户为 AI 代理代为购买的场景准备产品信息、政策、报价方案与授权边界。它属于营销委员会技能包 marketing-council-pack，强调在明确的“代理式商务就绪度”决策边界内工作：当请求聚焦于代理式商务准备时由本技能处理，若归属模糊或涉及多职能则转交 marketing-council，若存在显式依赖链则通过动态路由脚本构建有界 DAG。技能要求先阅读规范文件以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并在给出建议前检查失败模式、按输出契约渲染结果。其证据纪律要求将关键主张标注为事实、推断、假设或未知，优先使用一手证据，在时效性影响建议时核实平台、政策、产品、价格或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。完成门槛为：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明、并定义了度量与反转证据。
ai-discovery-strategy
该技能用于在 AI 答案界面中提升内容的可检索性与真实呈现效果。它属于营销委员会技能包中的一个专项技能，仅在“AI 发现干预”是明确决策边界时使用；若归属模糊或涉及多职能竞争，应转交 marketing-council。技能运行遵循操作契约：先阅读 references/skill-spec.json 了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件；用 references/decision-model.md 框定或质疑决策；在最终建议前检查 references/failure-modes.md；按 references/output-contract.md 渲染输出。证据纪律要求将实质主张分类为事实、推断、假设或未知，优先采用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。技能还定义了执行连接（专项策略代理、营销怀疑者、AI 界面检查门、证据门）与神经网络连接，但这些仅作为决策输入而非自动权威，最终由该技能完成有证据边界的综合。完成门槛为：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性、定义度量与反转证据。
autonomous-media-operations
该技能用于为自动化媒体运营定义决策权、护栏、监控与回滚机制。它仅在“自动化授权”是明确决策边界时适用；若归属不明确或涉及多个职能竞争，则转交 marketing-council 处理。技能要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并使用 references/decision-model.md 构建或质疑决策，在最终建议前检查 references/failure-modes.md，并依据 references/output-contract.md 渲染输出。证据纪律要求将实质性主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，并在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。执行连接包括主要专家 marketing-automation-governor、怀疑性制衡 marketing-skeptic、领域挑战门 automation-authority-check 与证据门 evidence-gate。完成条件为：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明，并定义了测量与逆转证据。
behavioral-marketing
行为营销是一个用于行为干预决策的技能包，属于营销委员会包（marketing-council-pack）中的一个子技能。当用户需要依据行为证据降低摩擦、构建符合伦理的选择架构时使用；只有当行为干预是明确的决策边界时才路由至此，若归属模糊或涉及跨职能工作则路由到 marketing-council。该技能以证据纪律为核心：要求将主张区分为事实、推断、假设和未知，优先使用一手证据，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。使用前需先读取 references/skill-spec.json 了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件，并用 references/decision-model.md 框定或挑战决策，在最终建议前检查 references/failure-modes.md，按 references/output-contract.md 渲染输出。完成条件包括：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信的替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性，并定义测量与可回退证据。
brand-strategy
Brand Strategy 是一个品牌战略决策技能，用于在品牌战略成为明确决策边界时，定义持久的品牌联想、独特资产、品牌架构与记忆优先级。它要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并使用 references/decision-model.md 构建或挑战决策，在最终建议前检查 references/failure-modes.md，并依据 references/output-contract.md 渲染输出。该技能强调证据纪律：将重要主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。路由方面，聚焦请求留在本技能内；所有权模糊或跨职能时交给 marketing-council；存在显式依赖链时使用 ../../scripts/dynamic_router.py。完成条件包括决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性，并定义测量与反转证据。
campaign-strategy
Campaign Strategy 是一个营销策略类技能，用于将已诊断的目标转化为具有单一明确任务的整合营销活动策略。该技能仅在“营销活动决策”是明确决策边界时接管请求；若归属模糊或涉及多个职能竞争，则转交 marketing-council；若用户明确要求跨职能的依赖工作，则使用 ../../scripts/dynamic_router.py 构建有界 DAG。技能要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件，并使用 references/decision-model.md 构建或质疑决策，在最终建议前检查 references/failure-modes.md，按 references/output-contract.md 渲染响应。证据纪律要求将实质性主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场主张，不得编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。完成门槛要求决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明，并定义测量与反转证据。
category-strategy
Category Strategy 是 marketing-council-pack 中的一个技能，用于在“品类框架”构成明确决策边界时，帮助用户决定品类框架、成熟度应对、切入点以及需求创造姿态。它要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件，并在框定或质疑决策时使用 references/decision-model.md，在最终给出建议前检查 references/failure-modes.md，最后按 references/output-contract.md 渲染输出。该技能强调证据纪律：将重要主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场主张，不得编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。路由方面，聚焦请求留在本技能内；所有权模糊或跨职能时交给 marketing-council；存在显式依赖链时使用 ../../scripts/dynamic_router.py。完成条件要求决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明，并定义测量与反转证据。
commerce-feed-intelligence
Commerce Feed Intelligence 是一个面向电商商品数据流（commerce feeds）的技能，目标是让商品数据流变得准确、完整、语义上有用且可直接用于决策。它仅在“数据流质量决策”构成明确决策边界时接管请求；若归属模糊或涉及多个职能，则转交 marketing-council。该技能强调证据纪律，要求将关键论断区分为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，并在新鲜度影响建议时核实平台、政策、产品、定价或市场信息，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。使用前需先阅读 references/skill-spec.json 了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并参考 decision-model.md 构建或质疑决策、failure-modes.md 检查失败模式、output-contract.md 渲染输出。完成条件包括：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性，并定义衡量与回退证据。
commerce-media-strategy
commerce-media-strategy 是一个面向零售与商业媒体规划的营销技能（Skill），来自营销委员会包（marketing-council-pack）。它用于在用户围绕购物者角色、商业经济性以及闭环测量防护这三项内容开展零售与商业媒体方案规划时提供决策支持。该技能强调在明确的“商业媒体方案”决策边界内工作；当归属不清晰或涉及跨职能竞争时，应转交给营销委员会（marketing-council）。它要求先阅读技能规范与决策模型，并在给出建议前检查失败模式，输出需符合规定的输出契约，同时对事实、推断、假设和未知进行区分，不虚构研究或指标，并在完成时说明不确定性及测量与反转证据。
competitive-intelligence
这是一个用于竞争情报评估的技能（Skill），当用户需要梳理真实的竞争替代方案、替代品、对手动向与可防御性时使用，避免滑向定位或泛泛的市场研究。它把竞争情报评估作为明确的决策边界，仅在竞争情报评估是清晰决策边界时接管请求；若归属模糊或涉及多个职能，则路由到 marketing-council；若用户明确要求跨职能的依赖工作，则使用 dynamic_router.py 构建有界 DAG。该技能强调证据纪律，要求把关键主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，并在时效性影响建议时核实当前的平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。
content-strategy
这是一个名为 content-strategy 的技能（Skill），用于在用户需要定义内容职责、内容形式、发布节奏与分发方式，并将其与受众决策绑定时使用。该技能强调仅在“内容组合（content portfolio）”是明确决策边界时由自身负责；若归属模糊或涉及多个职能竞争，则路由到 marketing-council；若用户明确要求跨职能的依赖工作，则使用 ../../scripts/dynamic_router.py 构建有界 DAG。技能要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并在框定或质疑决策时使用 references/decision-model.md，在最终给出建议前检查 references/failure-modes.md，并依据 references/output-contract.md 渲染响应。证据纪律方面，要求将重要主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。完成门槛要求决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明，并定义了衡量与反转证据。
conversational-advertising
这是一个专注于“对话式广告”设计的技能，隶属于 immamdouhaboammar/marketing-council-pack 技能包。其核心用途是帮助用户设计通过对话来甄别用户意图、推动决策进展的广告，同时禁止编造用户背景信息。该技能仅在“对话流程”是明确决策边界时承担该请求；若归属模糊或涉及多个职能，则转交给 marketing-council 处理。技能要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并使用 decision-model.md 构建或挑战决策、在最终建议前检查 failure-modes.md、按 output-contract.md 渲染输出。证据纪律要求将关键主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的原始证据，对涉及时效性的平台、政策、产品、价格或市场主张进行核实，禁止捏造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。完成门槛包括：决策明确、事实与推断分离、考虑过可信的替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明，并定义衡量与反转证据。
conversion-strategy
这是一个用于诊断并降低高价值转化路径摩擦的技能，属于营销委员会包（marketing-council-pack）。它只在“转化干预”是明确决策边界时启用：聚焦的转化请求留在本技能内处理；归属模糊或跨职能的请求转交 marketing-council；存在显式依赖链时通过 dynamic_router.py 构建有界 DAG。执行时先读取 skill-spec.json 获取激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件，使用 decision-model.md 框定或质疑决策，确定建议前检查 failure-modes.md，并按 output-contract.md 渲染输出。它强调证据纪律：将关键论断区分为事实、推断、假设或未知，优先采用提供的原始证据，在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场论断，不得编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证据。完成条件是决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性，并定义测量与反转证据。本地行为评估位于 evals/activation.yml、behavior.yml、pressure.yml 和 regression.yml。适用场景为明确聚焦的转化路径摩擦诊断；限制是跨职能或归属不清的需求不由其独立处理。
creator-commerce
Creator Commerce 是营销技能包 marketing-council-pack 中的一个专门技能，用来帮助用户设计创作者在发现、媒体、联盟和电商等环节中的角色，并明确相应的经济模型与衡量方式。它只在创作者商业化项目构成清晰决策边界时接管请求；如果归属不明确或涉及多个职能竞争，则转交给 marketing-council。该技能强调证据纪律，要求区分事实、推断、假设与未知，并依据技能规范、决策模型、失败模式和输出契约来组织建议，最终需给出明确决策、可信的替代方案、重大不确定性以及衡量与反转证据。
customer-research
Customer Research 是一个用于设计客户研究的技能，目标是揭示客户的进展、转换触发因素、客户语言和决策标准。它适用于当客户证据构成明确决策边界的研究设计请求。该技能强调证据纪律，要求将事实、推断、假设和未知信息分类，优先使用提供的一手证据，并禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。它包含明确的操作契约、路由规则、执行连接和完成门槛，确保研究设计在证据约束下完成。
go-to-market
这是一个面向市场进入（Go-To-Market）决策的技能，用于在用户需要安排市场进入顺序、受众、渠道、赋能与发布依赖关系时提供结构化支持。它强调仅在“市场进入顺序”是明确决策边界时接管请求；若归属模糊或涉及多个职能竞争，则转交 marketing-council；若用户明确要求跨职能的依赖工作，则通过 dynamic_router.py 构建有界 DAG。该技能要求先阅读 references/skill-spec.json 以了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接与完成条件，并在框定或挑战决策时使用 references/decision-model.md，在最终建议前检查 references/failure-modes.md，按 references/output-contract.md 渲染响应。它强调证据纪律：将实质性主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，在时效性影响建议时核实当前平台、政策、产品、定价或市场主张，不编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。完成条件包括：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、重大不确定性已说明、测量与反转证据已定义。
incrementality-design
Incrementality Design 是一个用于设计反事实测量（counterfactual measurement）的技能，目标是估算营销的因果增量（causal marketing lift）。它适用于当增量性设计是明确决策边界时的请求；若归属模糊或涉及跨职能竞争，则路由至 marketing-council；若用户明确要求跨职能的依赖工作，则通过 dynamic_router.py 构建有界 DAG。该技能强调证据纪律，要求将关键主张分类为事实、推断、假设或未知，优先使用提供的一手证据，并在新鲜度影响建议时核实平台、政策、产品、定价或市场主张，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。
market-diagnosis
Market Diagnosis 是一个用于商业增长诊断的技能，核心任务是在给出具体营销战术之前，先诊断商业增长所面临的约束。它适用于当“市场约束”是明确决策边界的情形；若归属不清晰或涉及多个职能竞争，则应转交给 marketing-council。该技能强调证据纪律，要求将关键主张区分为事实、推断、假设或未知，优先使用一手证据，并在新鲜度影响建议时核实平台、政策、产品、定价或市场信息，禁止编造研究、工具调用、指标、客户语言或因果证明。执行时需先阅读 references/skill-spec.json 了解激活条件、不变量、工作流自由度、证据规则、交接和完成条件，并参考 decision-model.md、failure-modes.md 和 output-contract.md。完成条件包括：决策明确、证据与推断分离、考虑过可信替代方案、输出已渲染、说明重大不确定性，并定义衡量与反转证据。