用途：帮助研究者从研究想法出发，完成面向营销旗舰期刊（Marketing Science、JMR、JM、JCR、JAMS、IJRM、QME、Marketing Letters）的定量营销科学论文，走完从选题到成稿的 0-to-draft 流程。
主要能力：分为六个使用模式。一是全流程，依次完成选题定位（差距分析、期刊选择、贡献框定）、消费者效用建模（微观基础需求系统、记号、效用设定）、识别与估计（DID/RDD/IV 因果策略，BLP/GMM 结构估计）、反事实与实验（模拟设计、联合分析、田野实验）、LaTeX 手稿组装。二是单阶段深挖，如只设计效用模型。三是识别策略设计，含平行趋势检验、稳健性检验。四是 BLP 估计实现，使用 pyblp，支持随机系数、微矩、合并模拟。五是反事实模拟，如统一价格管制下的纳什均衡与福利分解。六是期刊选择与定位。技能自带 journal-characteristics.md、modeling-conventions.md、identification-guide.md、estimation-guide.md、counterfactual-guide.md、conjoint-analysis.md、field-experiments.md、marketing-implications.md、reviewer-expectations.md、writing-patterns.md 等参考文件，以及 INFORMS LaTeX 模板和 BLP 估计示例代码。
使用方式：该仓库为技能参考库，不是安装的软件包。AI 编程代理可复制到对应技能目录，例如 OpenCode 用 cp -r marketing-science-writing ~/.config/opencode/skills/，Claude Code 用 cp -r marketing-science-writing ~/.claude/skills/，Codex 用 cp -r marketing-science-writing ~/.agents/skills/，Cursor/Windurst 用 cp -r marketing-science-writing ~/.cursor/skills/。手动集成时引用 SKILL.md 与 references/ 目录，或将 markdown 拼入系统提示。
适用场景与限制：适合营销科学定量论文的选题、建模、估计与写作辅助。资料未提供具体的收费、价格或效果数据；技能不替代真实数据、识别假设与同行评审。分类无法明确归入既有类目，故归为通用与其它。