multilingual-support
用于构建或改进销售机器人多语言能力的技能：检测潜在客户语言、按置信度用对应语言回复，或在能力不足时转接合适团队，并给出语言能力矩阵、本地化内容、文化差异与实现流程参考。
Skill 广场
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更新于 10-17 00:11
营销与增长
9,168 个结果
app-store-optimization
面向 Apple App Store 与 Google Play 的应用商店优化（ASO）技能，提供关键词研究、竞品分析、元数据优化、A/B 测试、评论分析、评分与评论管理、上线与更新策略、本地化以及 ASO 健康评分等能力。该技能附带多个脚本，覆盖关键词分析、元数据优化、竞品分析、ASO 评分计算、A/B 测试规划、本地化辅助、评论分析和上线清单生成，并列出 Apple 与 Google 两个平台各自的字段字符限制。适用于移动应用开发者、发行与增长团队在应用上线前、上线后及持续迭代阶段使用。技能说明其数据依赖公开评论与估算关键词数据，不包含付费用户获取、应用开发、分析工具实现及提交技术问题，且不适用于网页应用或企业内部分发应用。
qiaomu-seo
面向网站自然搜索的 SEO 审计与实施技能，覆盖 Google、Bing 及 AI 搜索等平台，强调用可复现证据诊断爬取、索引、内容与迁移问题，并区分审计建议与授权后的最小改动。
customer-referrals
Customer Referrals & Partner Sales 是一套面向销售人员的客户推荐与合作伙伴渠道开发技能，旨在帮助销售专业人士系统性地从客户、合作伙伴及人脉网络中获取暖介绍，加速销售管道增长。该技能涵盖推荐时机判断、直接与间接请求话术、结构化请求流程、推荐类型（直接介绍、姓名授权、人脉网络映射、参考电话）、推荐激励计划设计、合作伙伴与渠道推荐、基于 LinkedIn 及过往关系的网络销售、推荐追踪与衡量指标、常见错误及配套邮件模板等内容。核心原则包括：先通过价值交付赢得请求推荐的权利、让推荐过程尽量简单、将推荐请求系统化嵌入销售流程、以及互惠互利。该技能适用于需要从现有客户和合作伙伴处获取新商机的销售场景，帮助建立可重复、可衡量的推荐获取机制。
sales-process-optimization
该技能用于优化销售流程与购买旅程，减少各阶段摩擦、压缩销售周期并提升转化。资料给出从初始响应、需求发现、演示、技术验证到提案、签约的分阶段优化方法，也涵盖多决策人并行推进、流程指标分析与自动化取舍。
timezone-awareness
timezone-awareness 是 louisblythe/sales-skills 下的技能，用于构建和改进销售机器人按潜在客户时区进行触达的能力，涉及时区探测、最佳发送时间计算、夏令时处理与合规限制。
deal-upselling
用于销售过程中扩大单笔交易、追加销售与账户扩展的技能，帮助识别增购机会、提升客单价与客户价值，涵盖席位、套餐、交叉销售、服务与合约期等方向。
decision-maker-identification
用于构建和改进销售机器人识别决策者与把关人（gatekeeper）能力的技能，通过头衔、语言、提问模式与权威信号判断对方权限层级，并据此调整对话策略；资料还涵盖多利益相关方映射、BANT权威提问与升级触发条件。
community-strategy
社区策略技能，用于设计贴合业务目标、同时为成员创造真实价值的社区方案，覆盖社区市场契合、定位、文化架构、治理设计与成员旅程规划。
ai-discoverability-audit
用于审计品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 等 AI 搜索与推荐系统中可见度的技能。支持快速扫描、标准审计和深度竞争分析，通过结构化查询、评分与差距分析，输出改进建议和再审计时间表。
reelclaw
ReelClaw 是一套 UGC 风格短视频（Reel）的自动化生产流水线，用于批量化创建、制作和发布竖屏短视频。它把 AI 素材来源、视频分析、专业剪辑与自动发布串成一条流程：从 DanSUGC 获取 UGC 反应类钩子片段，用 Gemini 分析应用演示录屏并切分出可用片段，再通过 FFmpeg 完成拼接、字幕叠加和配乐，随后用 Gemini 对成品做病毒传播潜力评分，最后经 DanSUGC 发布到 TikTok 和 Instagram 并做数据追踪。默认管线产出 7–15 秒的文字叠加型 Reel（钩子片段 + 演示 + 安全区文字 + 音乐），另提供 /talking-video 工作流产出 20–30 秒的口播广告（AI 配音 + 自动同步字幕 + 配乐 + 反应与演示画面）。工具对文字字体、安全区位置、单账号单视频、15 秒上限等有强制约束，并包含前置环境检查步骤。费用、价格等细节资料暂未提供。
ln-201-opportunity-discoverer
ln-201-opportunity-discoverer 是 Claude Code 技能，用于为已有产品寻找下一个增长方向。它采用 Traffic-First KILL 漏斗，先验证真实搜索需求与流量渠道，再筛选创意，最终输出一个推荐方向和一个流量渠道。
dynamic-script-generation
面向销售机器人开发者的技能资料，讲解如何为每条销售消息动态生成个性化话术，而非套用静态模板。涵盖组件库、基于上下文与表现的变体选择、LLM 生成提示、个性化与语气适配、A/B 变体、质量校验和效果追踪。
resilience
该技能面向销售人员，帮助其提升面对拒绝后的心理恢复能力，保持动力并长期维持高绩效。内容涵盖拒绝的重新定义、健康自我对话、恢复流程、动机与精力管理、应对丢单或未达标等具体挫折、成长型心态与自我关怀，以及长期韧性的日常、每周、每月和职业层面练习，并列出需要警惕的信号与求助时机。
linkedin-post-optimizer
LinkedIn 帖子优化技能，用于把内容改写成专业叙事风格，包含换行、话题标签策略，并把钩子放在前两行以避免被截断。
handoff-detection
用于设计销售机器人转人工（human handoff）策略的技能，帮助判断何时、依据哪些信号将对话升级给真人，并规范转接流程、上下文传递与路由方式。
sentiment-analysis
面向销售机器人的情绪分析技能，用于识别潜在客户的语气（如受挫、好奇、热情、怀疑），并据此调整回复。资料涵盖情绪分类、文本与上下文信号、词典/机器学习/混合三种检测方案、回复适配矩阵、负面情绪处理、渠道差异及实现与评估要点。
scroll-stopping-creative
一个用于生成广告创意的技能，目标是在前3秒抓住注意力。触发词包括“ad creative”“thumbstopper”“video ideas”。输出5个创意概念，每个包含钩子、视觉和脚本，并避免通用开场。
email-marketing-bible
面向 AI 智能体的邮件营销操作手册，内置严格的发送安全闸门。适用于规划、撰写、设计、审计或发送邮件营销活动时参考。作者为 Nitrosend 联合创始人 George Hartley，v2.8.0。
micro-commitment-stacking
micro-commitment-stacking 是一套用于构建销售机器人的技能指南，核心是通过一系列小承诺（微承诺）逐步引导潜在客户走向更大承诺，如预约演示或购买。资料介绍了承诺阶梯、承诺心理学、提问技巧、实现代码与对话流程。
post-meeting-follow-up-automation
面向销售机器人的会后跟进自动化技能，用于按会议内容自动发送个性化回顾邮件与相关材料。资料涵盖会议数据采集、跟进节奏、内容匹配、自动化与人工分工、CRM 集成及效果指标等要点。
re-engagement-sequencing
面向销售机器人的冷线索再激活技能：按线索变冷原因、质量与互动历史分层，结合时间与购买信号触发，设计多轮再触达序列与多渠道消息，并给出退出条件、指标与常见误区，帮助把沉寂线索重新带回对话。
scarcity-urgency-calibration
用于构建或改进销售机器人“稀缺与紧迫感”话术的技能：按阶段与线索成熟度校准时间压力，用真实、可验证的紧迫信息推动决策，同时避免虚假倒计时和操纵感。
spam-bot-detection-avoidance
该技能帮助开发者提升销售外发邮件与短信的可送达性，通过内容、发送节奏、模板变化和合规设置，降低触发运营商或邮箱垃圾过滤的风险，适用于规模化外联自动化场景。