Founder Marketing Skills 是一套面向自己动手做营销的创始人的开源营销技能集，由 ScaleBrick 提供，属于 ara.so 的 Marketing Skills 集合。它以结构化的营销方法论封装为 SKILL.md 文件，供 AI 智能体执行，适用于 Claude Code、Codex、Cursor 以及任何能读取 SKILL.md 文件的智能体。
主要能力 该技能集包含四个 AI 驱动的技能：
- 社交搜索审计（/audit）：评估 TikTok/Instagram 搜索对你的业务是否可行。
- 增长策略（/strategy）：生成包含关键词和内容支柱的完整营销策略。
- 关键词研究（/keywords）：寻找人们在社交平台上搜索的高意图关键词。
- 竞品审计（/competitors）：分析竞品的 SEO、内容和社交媒体表现。
核心洞察是约 40% 的 Z 世代把 TikTok 和 Instagram 当作搜索引擎，这些技能用于帮助捕捉这部分高意图流量。
安装方式 一次性将四个技能安装到智能体的技能目录： npx skills add ScaleBrick/founder-marketing-skills 通常安装到 ~/.skills/ 或智能体配置的路径，无需 API 密钥或账号。
手动安装： git clone https://github.com/ScaleBrick/founder-marketing-skills.git cp founder-marketing-skills/*.md ~/.skills/
使用方式 每个技能通过特定命令调用。使用前建议提供最低限度的信息：业务名称、一到两句简介、目标受众；推荐补充：网站 URL、具体竞品（做竞品审计时）、当前营销情况、已知痛点或挑战。提供越具体的信息，输出越有针对性。
示例：运行社交搜索审计时，提供业务名、描述、网站、目标受众，预期输出包括：细分竞争分析、搜索需求评估、内容类型匹配评估、10 个带意图分类的起步关键词、转化潜力评级、用于验证的 TikTok/Instagram 直接搜索 URL。
集成方式
- 在 Claude Code 中安装后技能自动可用。
- 在 Cursor 中技能出现在技能菜单或可通过聊天调用。
- 在 Codex/自定义智能体中，智能体解析 SKILL.md 格式（含 YAML frontmatter 的 name、triggers）。
输出解读 技能按搜索意图分类关键词：教育型（漏斗顶部）、问题意识型（漏斗中部）、工具对比型（漏斗底部）、直接型（漏斗底部）。转化潜力评级分为高、中、低。内容类型建议包括问题优先型、教育型、向往型，依据细分领域分析给出。
常见用法模式
- 全漏斗设置：/audit 验证渠道 → /strategy 获取核心主题和关键词 → /competitors 找差距 → /keywords 获取具体内容创意。
- 快速验证：用业务想法运行 /audit，在构建前判断社交搜索是否可行。
- 竞争情报：每季度运行 /competitors 跟踪定位变化和新机会。
- 内容规划：/keywords 过滤高转化潜力关键词，映射到内容日历。
支持迭代优化和细分钻取：越具体的输入产生越可执行的洞察。
项目结构 founder-marketing-skills/ 目录下包含 social-search-audit.md、growth-strategy.md、keyword-research.md、competitor-audit.md、README.md 及 docs/images。每个技能是独立的 SKILL.md 文件，含 YAML frontmatter、结构化方法论、分析框架和输出格式规范。
配置限制 无需配置文件，开箱即用。可选环境变量：SKILLS_DIR 自定义技能目录，SKILL_NAMESPACE 用于支持命名空间的智能体。
贡献与许可 技能只是结构化 markdown 文件，添加新技能需创建带 YAML frontmatter 的 .md 文件、加入方法论、指定输出格式、测试后提交 PR。采用 MIT 许可证，永久免费，可自由修改。
资料中提到的真实结果框架源自：一家 YC 支持的 AI 医疗应用实现 47 天 353K 观看、5,300 次页面访问、0 广告支出；AIFlyer 在 3 个月内从 0 到 15,000 注册，在 TikTok LLM 回答中与 Canva 并列，全部为自然流量。这些结果来自资料原文，未提供独立验证。资料中提及 ScaleBrick 还提供全服务替代方案 Morgan（AI 营销副总裁），但使用这些技能并不需要它。