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更新于 10-30 00:12

营销与增长

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market-segments

该技能用于识别并分析3到5个潜在客户细分市场,输出包含人口统计特征、待办任务(JTBD)、痛点、期望收益和产品契合度评估的结构化分析。它依据资料中的市场研究、用户研究或已有细分文档进行归纳,适用于评估市场机会、确定目标受众优先级或拓展新市场。如果用户提供研究数据,它会直接读取分析;未提供时则依据通用框架推演,并标注需补充市场调研的细分。该技能强调细分需可衡量、可触达且互不重叠,并考虑新兴机会与未被充分服务的市场。

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market-sizing

该技能用于估算产品市场规模,核心是计算 TAM(总可服务市场)、SAM(可服务可获取市场)和 SOM(可获取市场),并同时采用自上而下与自下而上两种测算方法进行交叉验证。技能会界定市场边界,分析客户群体与地理约束,给出增长预测、市场汇总表、关键假设与风险,并标注需要验证的不确定项。适用场景包括评估市场机会、估算可触达市场、制定增长预测等。用户可提供市场调研、行业报告、财务或竞品资料,技能也可借助网络搜索获取行业数据与增长预测。输出结构化分析,并建议数据来源以改进估算。

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pestle-analysis

PESTLE 分析技能用于从政治、经济、社会、技术、法律和环境六个维度评估宏观环境,适合市场进入风险评估与战略规划场景。技能会按六大类别各识别3至5个相关因素,评估其影响程度与发生概率(高、中、低),按“影响×概率”排序,并据此提出战略应对:可利用的机会、需规避或缓解的威胁、需合规或适应的要求,同时给出需持续监测的关键指标或先行指标,并为高影响因素制定应急预案,记录待研究的假设与未知项。适用于市场进入可行性评估、宏观风险识别、外部机会发现、情景规划与合规路线图梳理。使用前需提供行业与市场背景、目标地理区域、产品或业务类型、当前战略挑战或问题、已知监管或市场变化。该技能与 SWOT 互补(宏观对微观),部分因素可能跨类别重叠,需结合地理与行业背景,并建议每年或市场重大变化时重新评估;宜在战略制定早期使用以避免盲区。

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pricing-strategy

这是一个用于分析和设计定价策略的 AI 技能,覆盖定价模型选择、竞品价格分析、支付意愿估算与价格弹性评估。它会先读取用户提供的竞品价格、调研数据、财务模型或使用数据,必要时通过网络搜索调研竞品定价,再围绕价值交付、竞争定位与客户支付意愿给出建议。技能内置平摊定价、按席位定价、按用量定价、分层定价、免费增值、免费增值加用量、价值定价等模型的适用场景对照,并可输出分层结构、功能分级、计价单位、锚定价格、年付折扣及定价实验方案,最终形成包含推荐模型、价值指标、分层价格表、关键假设与风险的 Markdown 定价建议。

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product-vision

该技能用于头脑风暴一个鼓舞人心、可实现且富有情感的产品愿景,帮助团队对齐方向、激励成员并协调利益相关者。适用于定义或完善产品愿景、围绕北极星目标对齐团队,或创建愿景声明。使用时需提供公司与产品信息、当前状态或市场定位等上下文,技能会基于这些资料识别核心问题、设想理想未来状态,并产出3至5个愿景方案供选择,最终给出最强方案及理由,并说明其与公司价值观和市场机会的契合度。输出强调愿景应鼓舞人心、现实可行且能引发情感共鸣,尽量用一句话表达,避免术语,兼顾客户、员工和投资者视角。

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value-prop-statements

该技能根据已有的价值主张,为营销、销售和客户引导场景生成针对不同目标群体或使用场景的价值主张陈述。每条陈述会面向特定细分市场,突出主要收益与期望结果,并说明支撑这些收益的关键功能与能力,适合用于撰写营销文案、制作销售演示材料以及设计客户引导信息。使用时需提供现有价值主张、目标群体及其痛点、产品功能与差异点、分发渠道和品牌语气等信息。

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value-proposition

这是一个面向产品策略场景的价值主张设计技能,基于六部分 JTBD(Jobs to Be Done)模板,帮助团队围绕目标客户、核心问题、现状痛点、解决方案、改善结果与替代方案,逐项梳理产品所交付的客户价值,并输出一句话价值主张与营销定位陈述。该模板强调以客户为先、每次只聚焦一个客户细分,并明确列出替代方案;资料还将其与 Strategyzer 的价值主张画布做了对比,说明适用差异。文中提供 Canva 示例,并给出输入要求、输出步骤、领域说明、模板文件(PPTX)及延伸阅读链接。

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crash-test

Crash-test 是一个用于商业想法或计划压力测试的 Claude 技能。用户输入一个商业想法后,主控程序(crash driver)会将其载入为一辆“测试车”,然后并行启动七个“碰撞假人”子代理,每个假人仅携带测试车信息和一种灾难场景(衰退、抄袭、诉讼、差评、价格战、无人购买、关键依赖断裂)进行独立冲击。每个假人给出“存活/受损/报废”判定、计划断裂点、后续步骤和最便宜的验证测试。之后由“首席工程师”子代理汇总去重、按严重程度排序,并给出修复计划和“防弹版”计划。最后对受损或报废的假人进行重测,生成报告文件。该技能强调不鼓励想法、不编造事实、不使用真实市场数据,仅作为思维辅助工具,不预测商业成败,也不构成财务、法律或税务建议。

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ai-decision-authority

AI Decision Authority 是一个用于营销与 GTM(go-to-market)决策的治理技能:按决策的利害程度与可逆性,把 AI 输出分配到三个治理区域(AI-Primary、Collaborative、Human-Primary),以决定哪些 AI 输出可由智能体直接执行、哪些必须经人工审批、哪些必须由具名人类最终决策。适用于单个决策判定,也可批量审计多条工作流。该技能强调“按边界治理而非整条工作流治理”,并提示误分类的代价。资料未提供安装命令、收费方式或具体平台支持信息。

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devtool-launch-video

该模板用于为开发者工具、CLI、AI 智能体产品或安全产品渲染一段 34 秒的 16:9 发布短片,输出规格为 33.8 秒、30 fps、1920×1080、共 11 个场景。影片按“问题 → 揭示 → 证明 → 功能 → 安装 → 行动号召”的顺序推进,面向从未听说过该产品的观众:先展示痛点,再展示产品如何接住这些痛点,最后说明如何获取。整部影片由一份 JSON brief 驱动,示例为 examples/prismor/brief.json(Prismor,一款 AI 智能体运行时安全工具),分镜脚本位于 references/storyboard.md。

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feature-explainer-video

该技能用于为用户自己的应用制作带旁白的、与产品真实功能一致的解释视频,基于 Remotion 生成。支持两种形式:功能走查(16:9,40 至 120 秒,含桌面应用舞台、镜头推进与光标点击)和产品广告(9:16 或 1:1,25 至 60 秒,含手机框、卡片与蒙太奇)。两种形式都以“钩子”开场,先呈现产品要解决的问题,再引入产品。流程分为六个阶段:理解产品、项目搭建、本地语音合成、重建界面、编排动画、校验与渲染。旁白默认使用免费的本地 Kokoro-82M 模型,无需 API 密钥。

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analyze

这是一个用于拆解短视频内容的 AI 技能:输入 TikTok、Instagram Reels 或 YouTube Shorts 的链接,它会下载视频、提取元数据并用 Groq Whisper 转录音频,然后分析视频为什么有效,包括钩子、脚本结构、风格标签、爆款原因和改写方向。适合内容创作者、运营和研究者做竞品拆解与选题复盘。运行需 yt-dlp、ffmpeg、groq Python 包和 Groq API key,首次需执行 setup 脚本;数据缺失时标注 N/A,不编造指标。

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