meddpicc-post-call
根据销售通话记录按 MEDDPICC 框架打分（8 个维度各 0-4 分），自动回填 Attio CRM、创建跟进任务与会议分析笔记，并支持多来源取数（Granola 转录、Attio 笔记、Gmail）。
Skill 广场
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更新于 10-29 00:09
营销与增长
9,960 个结果
hubspot-pipeline-cleanup
用于系统性清理 HubSpot 或其他 CRM 管道，按活动时间与阶段停留时长将商机分为健康、待跟进、卡住、已死四类，并给出清理、预测与复盘建议。
moloco-ads
通过官方 Moloco Ads API 查询、分析、导出并安全管理 Moloco Ads 的技能，适用于提及 Moloco Ads 或 Moloco 广告系列时使用。
sms
面向短信与彩信营销的技能，指导 DTC 电商、移动应用等规划、搭建与优化短信流程，涵盖欢迎、弃购、购后、唤回与促销，并强调 TCPA、A2P 10DLC 等合规要求。
Newsletter Writing
Newsletter Writing 是一个用于撰写电子邮件通讯的技能，帮助持续为订阅者提供价值、建立信任与权威、为自有平台引流，并把读者转化为客户。适用于每周通讯、产品发布、欢迎序列和唤醒冷线索等场景。
seo-optimization
面向搜索引擎与 AI 发现场景的 SEO 技能，强调信息增益、可抓取技术底线与实体一致性。不承诺排名、流量或 AI 引用，注重可测量的产出与假设明确的预测。
Social Media Management
Social Media Management 是一个用于为 Twitter/X、LinkedIn、Instagram 和 FarCaster 生成平台优化社交内容的技能，覆盖选题、钩子、帖子结构与发布节奏，帮助建立思想领导力并引流到自有渠道。
competitive-ads-extractor
Competitive Ads Extractor 是一款竞品广告提取与分析技能。它可以从 Facebook Ad Library、LinkedIn 等广告库中抓取竞争对手正在投放的广告，保存广告截图，分析其传递的信息、针对的问题、使用场景与价值主张，并按主题、受众或形式归类，识别其中反复出现的成功模式，最后给出为什么某些广告可能效果更好的解读。该技能适用于竞品广告策略调研、寻找自身广告灵感、理解市场定位、发现新的使用场景与痛点、以及基于已验证概念规划广告活动。使用时可通过自然语言指令，例如指定竞争对手名称、平台或分析重点来完成提取和分析。资料显示其输出包括截图、Markdown 分析报告、CSV 及演示文稿等格式，并强调仅用于研究和灵感，不得直接抄袭广告文案或设计。
domain-name-brainstormer
Domain Name Brainstormer 是一个用于为项目生成创意域名并检查多个顶级域名（如 .com、.io、.dev、.ai 等）可用性的技能。它通过分析项目定位、目标受众和关键特征，产出易记、可发音、可品牌化的域名建议，并标注哪些域名可注册、哪些已被占用或属于溢价域名。适用于新项目、公司、产品或个人品牌启动阶段，帮助用户快速获得域名候选并减少头脑风暴时间。
app-preview-video
app-preview-video 是一项面向 App Store Preview 与 Google Play 宣传视频的策划与制作技能，主要帮助开发者规划、撰写脚本、制作并优化应用商店自动播放预览视频。该技能面向 iOS App Preview（每个语言版本最多 3 条）和 Google Play 宣传视频（通过 YouTube 链接展示），输出包含分镜脚本、海报帧建议、制作清单、常见拒审原因及本地化与 A/B 测试策略。技能强调 iOS 预览视频需全部使用应用内画面、不得出现营销片头、真人或下载类 CTA，时长 15–30 秒、30fps、H.264 编码；Google Play 视频则允许真人、旁白和营销片头，推荐 30 秒、最长 2 分钟。技能提供 30 秒分镜模板（钩子、问题、核心功能演示、社交证明、结果与 CTA）、3 个变体策略（结果导向、演示、社交证明）、制作前检查清单及平台规格表，并可衔接截图优化、商品页 A/B 测试与本地化等技能。
business-case
用于构建或审阅内部商业论证、投资论证、试点论证或决策提案的技能，在撰写汇报材料前先建立决策模型，处理不确定性下的经济与决策逻辑。
news-to-video-monetizer
一键将全网热点新闻变成可赚钱短视频的编排型 Skill：自动采集抖音、微博、B站等平台热搜，按赛道关键词筛选并做15天语义去重，AI生成剧本与视频后发布到 X2C 平台获取流量分成。支持7种风格、7种分类，触发词包括一键制作、查看热点、查看收益等。
gr-competitor
gr-competitor 是一个竞品深度扫描技能，可批量抓取对手落地页（title/h1/intro/pricing）、定价页、博客 top 10 及 Wayback 变更历史，底层调用 actionbook 实现 30 tab 并发并节省约 90% token。适用于分析对手、寻找对标、扫描 top 10 等场景。
pmf-validate
pmf-validate 是一个用于压力测试产品市场契合（PMF）风险假设的技能，通常在 /pmf-research-synthesis 识别出最高风险维度后使用。它从给定维度或商业想法中提取 9 条可证伪假设，按重要性对证据进行映射，并为最关键假设设计结构化实验简报。
competitor-teardown
这是一个结构化的竞品分析技能，提供功能矩阵、SWOT、定位图和用户体验审查等框架。它通过 inference.sh CLI（belt）调用搜索、截图和 Python 执行等工具，帮助完成竞品研究、定价对比、评论挖掘和可视化输出。
product-hunt-launch
这是一套 Product Hunt 发布优化技能，围绕发布规格、时间安排与图库策略展开，涵盖标语（Tagline）、图库图片、Maker 评论以及发布日战术。文档给出各项列表元素的限制（如标语 60 字符、描述前 260 字符预览、图库最多 8 张、主题最多 3 个），并提供生成图库图片与竞品调研的 CLI 命令示例。发布时机建议选周二至周四，并强调在太平洋时间 12:01 AM 上线、5 分钟内发布 Maker 评论、发布当天分时段互动。同时列出常见错误与修正方法，以及发布后跟进的节奏。适合准备在 Product Hunt 上线的产品团队参考。
ad-management-intake
这是 Meta 广告流程中的“需求收集（Intake）”技能：先研究品牌，明确说出自己的假设，只询问无法推断且猜错会造成实际损失的问题。它适用于广告投放前的需求梳理，产出品牌档案、活动简报及决策记录等文件，并把后续工作交给策略阶段。
ad-policy-check
ad-policy-check 是一个用于付费广告合规检查的技能，属于 gooseworks-ai/goose-skills 技能集。它依据 Meta、TikTok、Google、LinkedIn 等广告平台的规则以及品牌所属品类的规则，检查广告文案、图片或屏幕上的文字、结尾卡、字幕、画面内容、出镜人物、投放平台与版位、品牌品类以及品牌过往被拒记录。该技能按品类优先、逐广告逐平台、素材披露、诚实修正和报告五个步骤执行，输出每条广告在每个平台上的合规结论（通过、已修正、需标记）以及集合级标记。它强调这是创作知识而非法律建议，政策会变化，涉及广告能否上线的规则需由人工在平台实时政策页确认；声明类问题由 claims-gate 技能单独处理，应先运行。
ads-north-star-strategy
ads-north-star-strategy 是 gooseworks-ai/goose-skills 中的一项广告策略技能，用于把品牌事实、投放简报和产品信息整理成一份可在一分钟内读完的 Meta 广告策略，并给出推理依据，涵盖目标、受众、广告目标与版位、预算、创意计划、测试框架、成功指标等。它只负责制定策略，具体投放由 launch-meta-ad-campaign 执行；支持 GooseWorks、直连 Meta、仅规划三种模式。
analyze-performance
analyze-performance 是营销绩效分析类技能，用于每周跨所有投放渠道读取营销表现，回答哪些有效、为什么有效以及接下来该做什么。它以业务真实数据（如店铺收入、合格线索）为判断口径，而不是把平台自报收入当作真相。产物包括保存到 reports/performance/<YYYY-MM-DD>.md 并在对话中展示的“周报”、写入 brand brain 的 learnings、供下周使用的运行记录（含各渠道与广告评分卡、趋势、决策负责人与复测日期），以及供 plan-campaign 使用的月度单位经济性读数。该技能只读取和给出建议，不移动预算、不修改或发布广告；是否采用由营销人员决定，具体执行交给 run-paid-campaigns。
analyze-performance-call-and-learn
这是 analyze-performance 剧本中的一个步骤，负责收尾测试、评分上周的投放建议，并撰写本周的 kill/scale/hold 决策与学习要点。它针对已结束的测试按既定标准判定 Win/Loss/Unclear，通过 run-memory 的结果检查评估上周建议的对错，输出本周的 kill/scale/hold 与 Google 否定词决策，并检查是否触发重规划阈值。学习要点以单行规则形式起草（最多 3 条），仅来自已结束测试、达到测试下限的 2 周以上模式、已确认的意外或失败。readout 需在营销人员在场时写入，学习要点须在营销人员回复决策块后、使用其原话通过 save-learning 技能写入。
analyze-performance-rank-and-read
这是 analyze-performance 剧本中的一个步骤（原子技能），用于对创意素材进行排名并撰写渠道解读。它按角度、钩子和格式对创意进行分组，依据花费排名并设置最低花费门槛，给出带置信度的结论和疲劳趋势。同时针对各渠道（邮件与短信、自然流量、Google、应用、本地）生成简短解读，并基于历史记录草拟“下一步制作什么”的建议，包括优先处理连续多轮表现疲软的赢家、淘汰失败项、对过早判断的项进行公平测试等。
analyze-performance-revenue-join
该技能是 analyze-performance 操作手册中的一个步骤（原子技能），用于将清洗后的店铺或 CRM 数据与广告花费进行关联，构建业务真相表，并计算 MER、新客获取成本（nCAC）及广告后贡献等指标。它支持对比本周、上周、4 周平均及去年同期数据，计算超额声明比率及其趋势，并分析边际新客收入与花费变化。当平台数据与混合数据指向不同时，会并列呈现两种叙事并给出建议与验证测试。适用于 B2B 场景时，改用管道链和每合格线索/机会成本。
answer-ads-questions
该技能用于回答关于品牌 Meta 广告的问题，包括花费、效果、哪条广告表现最好、是否暂停、Goose 为何做出某项决策等。所有数字必须来自同一轮对话中实际调用的读取工具，不能凭记忆或文档回答。每个数字需附带数据窗口和同步时间，并在数据不完整、过期或未连接时明确说明。该技能只读取数据，不会暂停、修改或写入任何内容。支持三种模式：GooseWorks、直连 Meta、仅规划。适用于查询广告花费、效果、投放状态、Goose 决策原因等场景。