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更新于 10-19 00:11

营销与增长

9,261 个结果

entity-optimizer

Entity Optimizer 是一个面向机器可读实体权威信息的登记与维护技能,用于审计和优化实体在知识图谱与 AI 系统中的识别状态。它记录实体的身份与识别事实并保留证据来源,但不负责定位、品牌语调、主张审批或页面文案。主要用途包括:审计组织或实体的识别情况、审查待处理的实体提案并合并重复 ID、记录已验证的 Wikidata QID 与 sameAs 集合、诊断 AI 系统将本实体与其他组织混淆的原因。该技能以非 PII 的稳定实体聚合 ID 为单元,读取实体事件流与投影、叙事与主张投影、已验证来源记录等;写入授权实体事件。完成标准为六类信号类别均出具 Pass/Partial/Fail/Unknown 观察结论并附证据,身份冲突得到解决或保持开放,每项变更均有事件 ID/偏移/修订,且 verify entities 通过。NDJSON 流为权威数据,JSON 与 Markdown 投影为可重建视图,不得作为权威编辑。姓名、域名、标志相似不足以合并记录,需有验证的交叉链接或用户确认。

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team-assign

team-assign 是数字营销插件 digital-marketing-pro 中的团队任务分配技能,用于把营销任务按角色匹配度、渠道专长、区域对齐和当前工作量智能分配给团队成员。它支持三种操作:assign(分配新任务)、get-assignments(查看和筛选现有任务)、check-workload(生成团队利用率看板与容量预警)。分配时会检查成员利用率(超过85%标记风险,超过95%视为不可用,紧急任务可例外)、估算任务工时、校验依赖任务状态,并检测48小时内多个高优先级截止日期的排期冲突。输出包含分配确认、匹配理由、备选成员、冲突与依赖提醒、工作量看板、再平衡建议、跨品牌冲突、逾期升级清单和历史分配记录。适用于营销团队或代理机构管理多品牌任务分配与产能。

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developer-audience-context

developer-audience-context 是一个面向开发者营销场景的技能,用于创建和维护 .agents/developer-audience-context.md 文件。该文件是一份基础文档,用于记录目标开发者受众的完整信息,供其他开发者营销技能优先引用,从而避免重复定义受众。技能支持两种构建方式:一是从代码仓库自动起草,通过分析 README、文档、落地页、依赖清单、GitHub Issues、博客等内容生成初稿;二是从零开始,逐节提问直到当前章节完成后再进入下一节。文档涵盖十个部分:产品概述、开发者画像、常出现的渠道、问题与痛点、当前替代方案、关键差异化、开发者原话、技术信任信号、转化动作、语气与风格。文档保存在 .agents/developer-audience-context.md,并需随用户研究、引语、定位变化或新开发者细分而更新。

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