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更新于 10-20 00:13

营销与增长

9,326 个结果

tgstat

TGStat Research 是一个用于公开 Telegram 频道与群组调研的技能，基于 TGStat 进行公开数据研究。它通过调用 Python 标准库脚本 scripts/tgstat.py 获取 TGStat 页面数据，底层借助平台渲染服务（无头 Chromium）绕过公开站点的机器人防护，因此每次查询可能耗时数秒。主要能力包括：按主题发现公开频道/群组、浏览公开排行榜、查看已知频道或群组的公开信息与统计、检查连接配置的公开用户名。脚本支持 search、rankings、info、stat、profile 等命令，可返回公开身份的标题、描述、订阅者/参与者数量，以及排行榜卡片中的单帖触达、引用指数、MAU 等公开快照指标。该技能为只读工具，不会加入频道/群组、导入邀请链接、发送消息、添加成员或下载成员列表，并拒绝处理私有邀请链接和消息链接。适用于需要按主题发现 Telegram 社群、比较公开受众触达与活跃度、核查已知频道或群组信息，以及开展外联或合作调研的场景。公开网络发现并不完整，区域 TGStat 页面可能存在差异，部分指标在公开页面未暴露时为空或缺失，不能视为完整统计。

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afa-brand

AFA DTC 品牌定位与识别引擎，面向 DTC（直接面向消费者）电商品牌，覆盖品牌定位画布、品牌声音、品牌故事、视觉识别、品牌健康审计和品牌规范文档生成等模块。触发词包括品牌定位、brand positioning、品牌声音、品牌故事、视觉识别、品牌规范、品牌升级、brand voice、brand story、visual identity、rebrand 等。该技能支持从 0 到 1 的品牌建设与 1 到 100 的品牌升级，可执行定位构建、声音构建、故事构建、视觉识别构建、五维品牌健康审计和品牌规范文档生成等工作模式。复杂问题先经 afa 上层战略统筹模块处理。本技能不直接制作设计稿，仅提供设计简报与规范，由设计师或创意生产引擎协同执行。

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afa-convert

afa-convert 是一个面向 DTC（直接面向消费者）电商的全链路转化率优化（CRO）技能模块，定位为「全链路转化率优化师与落地页架构师」。它覆盖转化审计、落地页架构设计、产品详情页（PDP）深度优化、CRO 增长飞轮、结账流程优化和微转化漏斗分析等方向，触发词包括转化率、CRO、加购、结账、弃单、落地页、A/B 测试、转化漏斗等。该模块并非独立入口，执行前需承接上层变现统筹层已编译的共享上下文，并加载 Brand Brain 文件（必需 products.md，可选 objections.md、guardrails.md、audience.md、learnings.jsonl）。它提供六种工作模式，按用户意图路由到对应参考文档，并通过 ICE 评分对优化建议排序，输出预期营收影响区间、成本/时间/技能标签和数据基础声明。涉及量化计算时优先执行脚本（如 A/B 测试样本量脚本），脚本不可用时回退文字框架。模块设有边界与越界处理机制，超出 CRO 范围的需求会结构化回交上层。

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afa-foundation

afa-foundation 是 AFA DTC 系统中的「品牌与产品基建 Supervisor」，属于中层路由器（Supervisor），版本 v2.6。它本身不执行具体业务逻辑，而是在上层完成高层意图识别后，接管从市场洞察到产品上市全链路的二级路由与多 Worker 协调。其核心使命是确保品牌定位、竞品情报、产品策略、市场验证与冷启动这五个基建环节按正确顺序执行，并让上下游数据无缝流转。它管辖五个 Worker：afa-explore（市场探索）、afa-compete（竞争情报）、afa-brand（品牌策略）、afa-product（产品策略）、afa-launch（产品上市）。触发词包括：品牌基建、foundation、从零开始、from scratch、品牌规划、产品上市、brand building、market validation、go-to-market。它通过路由决策表、阶段适配路由、诊断路由和多 Worker 协调工作流（如从零起步、品牌升级、溢价能力构建、测试店快速测品）来组织任务推进，并在多个 Worker 建议冲突时以用户阶段与溢价层级为裁决依据。用户可见输出需遵循四段式结构并隐藏内部模块代号。

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afa-gg

afa-gg 是一个面向 Google Ads 的优化技能模块，覆盖购物广告（Shopping）、搜索广告、效果最大化广告（PMax）、AI Max、关键词、商品 Feed 与否定词等投放环节。它通过承接上层付费投放统筹流程传入的共享上下文（如主问题、目标、市场范围、证据充分度、季节性、Feed 与追踪健康度），在 Google Ads 范围内完成账户架构设计、广告创建、效果诊断、扩量规划、GEO 策略、PMax 优化、Feed 优化与转化追踪等任务。模块内置上下文矩阵、启动加载协议、五阶段核心工作流（边界检查与意图路由、数据收集与基线建立、诊断、框架应用与执行、防护与质量检查）以及完成回传协议，并强调不凭记忆编写平台事实、不暴露内部代号、优先给出保守可执行版本。适用于需要系统化诊断与优化 Google Ads 账户的电商与 DTC 投放场景。

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afa-scale

AFA DTC 系统中的运营与扩张统筹层（Supervisor，v2.6），负责在高层意图识别完成后，接管运营效率优化与业务扩张规划的二级路由与协调。它本身不直接执行供应链管理或渠道拓展操作，而是统筹三个下级 Worker：运营效率引擎（afa-ops，含单位经济审计、库存健康、履约优化、团队架构、自动化蓝图、供应链风险、财务运营等 7 种模式）、全渠道扩张引擎（afa-expand，含渠道评估、Marketplace 入驻、批发计划、国际化进入、线下零售、渠道健康审计等 6 种模式）以及支付风控引擎（afa-payments，含争议率与 VAMP 自查、chargeback 反驳、冻结应对、支付组合与欺诈过滤等模式）。核心使命是确保供应链运营与渠道扩张两个规模化引擎协同工作，在运营基础稳固的前提下推动扩张，避免扩张速度超过运营能力。触发词包括扩张、scale、运营优化、供应链、渠道扩张、规模化、多市场运营等。

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afa-seo

afa-seo 是面向 DTC（直接面向消费者）品牌的 SEO 与有机搜索增长技能模块，属于 afa-dtc-skills 技能集，版本 v2.6。它覆盖技术 SEO、关键词研究、页面优化、内容策略、外链建设，以及在目标市场已确定前提下的国际 SEO（自然搜索与站内可见度层）。该模块以工作流方式运行：先做分诊与诊断（排名下降、流量异常、索引问题、技术问题、内容差距、链接概况六种模式），再按用户意图匹配六种工作模式（全面审计、关键词研究、页面优化、内容策略、链接建设、国际 SEO），随后应用 E-E-A-T 权威框架与 Shopify SEO 专项，最后按模板输出交付物并附 ICE 评分、预期影响与数据依据。执行前需加载 Brand Brain 文件（必需 products.md，可选 brand-master.md、learnings.jsonl、audience.md、keywords.md、store.md），并承接上游 Hub/Supervisor 编译的共享上下文。模块明确划出边界：AI 搜索可见度、GEO/AEO 方法论与 AI 引用优化由 afa-geo 主责，本模块仅提供关键词、内容骨架、页面语义与自然搜索优先级等协同输入；付费广告、社交媒体、邮件营销、转化率优化、品牌定位等超出范围的需求会结构化回交上层重新路由。输出遵循四段式结构，并附 90 天行动路线图建议。

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