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更新于 10-28 00:17

营销与增长

9,922 个结果

devrel-newsletter-deliverability

该技能用于诊断和维护开发者订阅邮件通讯的收件箱送达率(进入收件箱而非垃圾箱)。它以“认证校验→发件信誉→内容”的顺序展开排查,涵盖 SPF、DKIM 与 DMARC 对齐、发件子域选择、Gmail、Yahoo、Outlook 批量发件人规则、退信分类、一键退订头、IP 预热与列表重启等。产出包含直接结论、证据表、按优先级排序的原因、带负责人与完成标准的修复计划、监控表。它明确不处理订阅同意与增长、非活跃规则与项目存续、单期内容与 HTML,也不适用于冷外呼销售邮件。

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devrel-newsletter-growth

该技能由开发者关系技能集合提供,用于制定开发者订阅列表的增长计划,聚焦于通过文档、README、变更日志、CLI 帮助和演讲幻灯片等开发者常读的位置设置订阅链接,并在添加订阅者时处理同意规则。技能包含拒绝清单、增长门槛、渠道排名、工作流程和订阅合同等模块,强调基于证据的渠道排序和合规性。适用于需要系统性增长开发者邮件列表并保持信任的场景。

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devrel-newsletter-sponsorship

这是一个面向开发者通讯赞助销售的技能,帮助通讯发布者在不损害读者信任的前提下出售赞助位。它提供可售性判断、基于实测真人点击的定价卡、赞助接受政策、销售路线选择、位库存与上限、广告标识、预订条款和效果报告模板。技能强调以真人过滤点击定价而非打开率,拒绝销售编辑内容、模糊标识、共享订阅者名单等做法,并区分法律要求与内部规则。

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lure

lure 是一套面向落地页(Landing Page)的“超高端工作室链条”编排工具,属于 simota/agent-skills 技能集合。它本身不写文案、不做设计、不写代码,而是把现有的智能体阵容编排成一条有契约、有质量门禁的流水线,将一个简短的 brief 转化为可发布、为转化优化的落地页。其编排链条覆盖 Discover(市场/竞品/客户情报)→ Audience(人物画像/旅程/未满足需求)→ Strategy(KPI/北极星指标/品牌系统)→ Structure(LP 框架/信息架构/文案)→ Design(设计方向/令牌/无障碍/资产)→ Build(原型/生产前端/动效/国际化)→ Optimize(SEO/GEO/CRO/性能/AB 变体)→ Verify(代码评审/E2E/合规/安全)→ Launch(发布计划/可观测性)等阶段。它强调“一个承诺、一条路径、一个决策”,以转化为契约,用分阶段质量门禁取代主观感受,并为每次运行保存状态。适用于从 brief 出发构建完整落地页、需要 5 个以上 LP 相关智能体协同、以及需要对 CVR/Core Web Vitals/无障碍设定可量化目标的 LP 重建场景。

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case-study-writing

该技能用于撰写 B2B 客户案例研究,采用 STAR 框架(Situation 情境、Task 任务、Action 行动、Result 结果)组织内容,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)进行行业调研、竞品分析和图表生成,并给出标题写法、快照框、字数控制(800-1200 字)及常见错误清单。适用于营销、销售支持与内容团队制作可量化的客户成功故事。

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content-repurposing

内容再利用(Content Repurposing)是一个内容原子化技能,用于将一篇长内容拆解并转化为多种格式。它覆盖博客转推文串、博客转轮播图、播客转博客、视频转金句卡片等常见转换场景。该技能通过 inference.sh CLI(belt)执行,提供内容金字塔模型、各类转换配方(如博客转 Twitter/X 推文串、博客转 LinkedIn 轮播、博客转 Newsletter、博客转短视频脚本、博客转音频图、播客转博客、播客转金句卡、视频转 GIF、长视频转短片段)、平台适配规则、内容再利用清单以及常见错误提示。使用前需安装 belt CLI 并登录。

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customer-persona

customer-persona 是一个由 skills-101/superpowers 提供的技能,用于基于研究数据创建客户画像(Customer Persona),并生成对应的头像图片。该技能强调以数据而非假设为起点,覆盖人口统计特征、心理特征、待办任务(Jobs-to-be-Done)、旅程映射等维度,并提供完整的画像模板与分步构建流程。使用时需安装 belt CLI(npx skills add belt-sh/cli),通过 inference.sh CLI 调用搜索类应用(如 tavily/search-assistant、exa/search、exa/answer)进行市场研究,再通过图像生成应用(如 falai/flux-dev-lora)生成人物头像。技能内置画像模板、人口统计字段格式建议、心理特征问题清单、目标与痛点撰写规范、JTBD 分类、购买流程分析、反画像(Anti-Persona)定义、多画像优先级管理及验证方法,并列出常见错误与修正建议。

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newsletter-curation

该技能用于创建和策划高质量新闻通讯(Newsletter),涵盖内容采集、编辑结构、评论撰写与订阅增长策略。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),给出完整的期号模板、内容来源渠道、质量筛选标准、发送频率与时间建议、标题公式、增长策略及关键指标参考。内容采集与配图等操作通过 inference.sh CLI(belt)调用搜索、图像生成、社交发布等应用完成。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。

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social-media-carousel

Social Media Carousel 是一个用于设计 Instagram、LinkedIn、Twitter/X 和 Facebook 多图轮播(carousel)帖子的技能,提供版式规则、钩子写法、滑动心理与批量生成方法。它通过 inference.sh CLI(belt)调用 infsh/html-to-image 等应用,将 HTML 渲染为指定尺寸的轮播图片,并给出各平台尺寸、7 页框架、文字层级、可读性规范、常见轮播类型与常见错误。适合需要批量制作高互动轮播内容的运营与设计场景。

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copy-interview

Copy Interview 是一个面向营销文案创作的技能工具,核心思路是先把用户当作买家进行结构化访谈,从对话中提取真实、自然的表达,再逐行分析并打磨成成稿文案。它声称用户的即兴口头推介通常比从空白页硬写更有说服力,因此通过模拟真实买家对话,让用户自然地讲出产品价值、价格理由、信任凭据、交付内容和理想结果,随后把这些原始素材整理为正式文案。使用前它会要求阅读风格指南、检查产品营销上下文,并在改写时先读取现有页面。整个流程分为设置、买家访谈、起草文案、逐行分析、呈现与迭代五个阶段,强调用用户本人的原话、遵循直接响应式原则、围绕结果而非工时来框定价格,并标注哪些措辞来自访谈。逐行分析部分要求逐句自问读者当下的想法与感受,据此判断保留、改写还是删除,并优先处理标题、副标题、开头段落以及定价与风险逆转部分。该技能与 copywriting、ugly-ads、positioning-basics、copy-editing、de-ai-ify、interview-me 等技能相关。适合需要在主页、服务页、落地页或邮件中撰写营销文案的场景。关于平台限制、具体价格与收费方式、安装命令等事实,资料暂未提供。

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keyword-research

这是 soborbo/claudeskills 中的 keyword-research 技能,面向英国本地服务型企业的关键词研究,生成按内容筒仓(silo)组织、且与 heading-tree 和 internal-linking 技能兼容的关键词地图。其核心目标不是堆砌更多关键词,而是聚焦交易型意图的定向覆盖:每页只设定一个规范关键词,用于 H1 和 Meta 标题;同时按页分配支持关键词与长尾词,并遵守每页关键词预算。输出可直接作为 heading-tree(H1 取自规范关键词)、internal-linking(筒仓结构)和 lead-gen-copy(页面文案)技能的绑定输入。技能不提供搜索量、不做竞争分析、不追踪排名、不按流量排序;若缺少规范关键词、单页多个规范词、近我词出现在标题或超出预算,则停止输出。

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llm-optimization

LLM Optimization 是一个面向 AI 助手推荐与引用的网站优化技能,目标不是传统 SEO,而是让网站更容易被 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude 等大模型解析、推荐和引用。它强调结构化内容优于散文、Schema.org 结构化数据(Speakable、FAQPage、HowTo)至关重要、首段直接回答用户意图、引用权威来源、实体信息清晰、提供内容新鲜度信号,并确保内容可被爬取而非仅靠 JavaScript 渲染。技能还给出需要支持的 LLM 爬虫清单及 robots.txt 配置示例,以及内容结构模板和禁止事项清单。

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instagram-reel-to-script

Instagram Reel to Script 是一个用于把短视频拆解成完整脚本、并进一步重制为原创视频的技能。它支持 Instagram Reel、TikTok 和 YouTube Shorts,能输出带时间戳的文字记录、每一镜头的屏幕文字,以及逐拍的节拍表(beat sheet),帮助理解视频结构。技能分两种模式:仅出脚本(分析、转录、拆解原始视频)和重制(按同一叙事机制换主题、换素材、换文案与音频,做成用户自己的原创视频)。它通过捆绑的 scripts/video-eyes.py 观察视频帧、剪辑点和转录内容,并结合外部数据(播放量、点赞、评论、粉丝数、发布时间)判断原视频是否为异常爆款,从而决定是否值得复制其机制。重制完成后可通过 WoopSocial 发布到 Instagram、TikTok 和 YouTube Shorts,并在发布后回读数据形成复盘。技能强调原创性:不重用原片素材、音频、画面或逐字文案,只保留结构与节奏;重制需经过原创性检查才能交付。对仅有链接、无文件、无命令行等场景,技能也会明确说明可达到的观察层级与无法观察到的部分,不臆造内容。

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