夯爆了，一整套神级营销Skills，让你的AI秒变营销团队

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你有没有过这种体验。让 AI 写一段落地页文案，它出得飞快，读起来也像模像样，可你换个产品名再看，那段话发给隔壁公司同样成立。

问题通常不在文笔，在于它不知道你是谁。每次开新对话，背景都得重讲一遍，我们做什么、卖给谁、跟谁竞争、平时什么语气。讲完这次，下次还得再来。

GitHub 上有个叫 coreyhaines31/marketingskills 的开源仓库，专门堵这个口子。它现在有五万多 Star，装着 50 个营销技能，MIT 许可，全是 Markdown 文件。

仓库首页实时截图，Star 与 Fork 计数同时可见

AI 写的营销文案，为什么总像发给别人的

先把痛点说透。

我们可以让 AI 写一句广告语，可以让它改一个标题。但营销不是单点动作，它是一条链子，从你怎么定位自己，到你写什么、发给谁、在哪投、怎么算账。

链子上任何一环出问题，后面全歪。而 AI 缺的恰好是链子开头那一段，也就是关于你的全部背景。于是它只能靠通用知识去猜，猜出来的东西不会错，但也不会对，放在谁身上都差不多。

这个问题靠一句更长的提示词解决不了。提示词是你这次讲清楚了，下次它还是不知道。

一份产品档案，替你把背景只讲一遍

这个仓库的解法，是把背景变成一份文件。

它里面有个叫 product-marketing 的技能，地位和其他技能不一样。第一次用它的时候，它会一步步引导你把五件事讲清楚，产品定位、目标用户、竞品情况、品牌语气、客户案例，然后落成一个上下文文件，放在项目的 .agents/product-marketing.md。

之后不管你调哪个技能，写文案也好，审落地页也好，它都会先把这份档案读一遍再动手。哪天定位变了，改这一个文件，其他技能的输出全都跟着变。

提示词是你每次都把背景再说一遍。产品档案是你只说一遍，以后所有技能都替你记得。

这份档案本身也有讲究。

它带版本号和变更记录。每次实质修改都会升一个版本，并追加一条变更条目，写清楚改了什么、为什么改。也就是说它是一份可以追溯的活文档，不是一次性输入。

一份产品档案，喂给所有营销 Skill

第一版还能自动起草。技能会读你的 README、落地页、营销文案和 package.json，先生成初稿交给你改。对开发者来说，这些材料本来就在仓库里躺着。

它要采集的九个部分里，有两个很少有人会主动问自己。一个是反画像，也就是谁不是你的客户；另一个是切换动力学四力，推动、吸引、惯性和焦虑。这两块来自 Jobs to be Done 框架，正是营销顾问会问、开发者通常不会问自己的问题。

最近这份档案又多了一件事。新版本给它加了学习账本，copywriting 和 ads 动手前会先读它。上次投放踩过的坑写进档案，下次写文案时自动带上。

五十个技能，各自管哪一段都写清楚了

正因为共用一份背景，它才敢把营销拆得这么细。

拿转化率优化来说，它不是一个技能，是五个排成一整条路径。

cro 审任意页面和表单，最后给你一份按优先级排好的修改清单
signup 管注册和试用激活这一段
onboarding 管注册之后的新手引导
popups 管弹窗、浮层和横幅
paywalls 管应用内的付费墙和升级提示

转化率优化被拆成一条完整路径

文案那边也是五个。copywriting 用 PAS、AIDA 这些经典框架写首页和落地页，一次出好几版；copy-editing 逐段润色，每处改动都给理由；cold-email 管 B2B 冷邮件和跟进序列；emails 管自动化邮件流的节奏和分支；social 管 LinkedIn 和 Twitter/X 的社媒内容。

搜索那层同样五个。seo-audit 做技术和页面审查；ai-seo 专门优化内容，让 ChatGPT、Perplexity、Gemini 这类 AI 搜索引擎愿意引用；programmatic-seo 用模板加数据批量铺页面；schema 做结构化数据；competitors 生成竞品对比页去吃「某某 alternatives」这类搜索词。

SEO 已经延伸到 AI 搜索引用

投放和衡量四个，ads 管 Google、Meta、LinkedIn 的投放和预算，ad-creative 批量生成文案变体，ab-testing 做实验设计，analytics 管埋点和归因。

增长和策略那批更杂。marketing-ideas 收了 140 个 SaaS 营销点子，pricing 管定价和套餐，launch 管发布节奏，referrals 管推荐返利，churn-prevention 管流失挽回，销售侧还有 revops 和 sales-enablement。

它们之间不是平铺的。客户研究的结果会喂给文案、转化和竞品分析，搜索审查又和结构化数据、AI 搜索联动。

多数 AI 营销工具，你问它就是一句帮我优化这个页面。这里的每个技能都带一套自己的检查框架。

装起来一行命令，第一轮先跑这两步

安装没什么门槛。全量装用这条。

npx skills add coreyhaines31/marketingskills

只想装几个就点名。

npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill cro copywriting

它会装进项目的 .agents/skills/ 目录，同时软链一份到 .claude/skills/ 以兼容 Claude Code。装完去这两个目录看一眼，能看见一堆技能文件夹就算成了。

走 Claude Code 插件机制也行。

/plugin marketplace add coreyhaines31/marketingskills
/plugin install marketing-skills

这里有个官方标出来的坑。如果你在 agent 会话里让它自己装，命令行会非交互运行，可能只装进通用目录，而 Claude Code 不读那里。这时要显式指定宿主。

npx skills add coreyhaines31/marketingskills -a claude-code

装完直接用自然语言提需求就行，agent 自己会挑技能。说帮我优化这个落地页的转化率，它调 cro；说给我的 SaaS 写首页文案，它调 copywriting；说给注册流程配 GA4 埋点，它调 analytics。也可以用斜杠命令直接点名，比如 /cro、/seo-audit。

第一轮建议就跑两步。先跑 product-marketing 把档案建起来，再拿 cro 审一遍自己的首页。这一轮下来，它和裸问 AI 的差距就能感觉到。

快速开始，先建档案再审首页

还有一条升级提醒。v2.0 是破坏性改名版本，17 个技能改了名，page-cro 和 form-cro 合并成了 cro。装过老版本的话，升级完要把旧目录清掉，官方 README 直接给了清单，不然新旧并存，agent 会认混。

它是顾问不是执行手，但这条线在动

最后说说边界。

这些技能教的是 agent 怎么想问题，产出的是方案和文案。点按钮、发广告、调价格的还是我们自己。这一点官方和来源说得很一致，也是它和全自动营销工具的分界。

不过这条线正在移动，而且是官方自己在推。

仓库里有一份工具注册表，按类别列出可以经 API、MCP、命令行或 SDK 接入的营销工具，覆盖数据分析、搜索数据、客户信息补全、CRM、支付、邮件这些方向。2026 年 10 月 15 日的版本里，它接入了 Meta 官方的 Ads MCP。

所以准确的说法是，它现在仍然是顾问，但执行那半边已经有人在铺路。

这些 Skill 是顾问，不是执行手

它处理商业化的方式也值得一提。注册表里有带标记的付费合作方，规则写得很明确，合作方永远和中立选项并列展示、不替换、也不改变任何技能推荐什么。一个推荐清单愿意把收了钱这件事写成可审计的规则，本身就该记一笔。

国内用它，哪些能直接用，哪些要自己改

还有个现实问题要说清楚。

整套内容的底子长在英文营销语境里。框架通用，但不少具体做法是海外 SaaS 的路子。

能直接用，是那些偏框架和机制的部分。落地页与表单的转化审查、结构化数据、埋点归因、搜索审查、定价和套餐设计，换个市场照样成立。

需要动手改的，是渠道属性强的部分。冷邮件的打开话术、Product Hunt 式的发布节奏、目录提交这类动作，搬到国内得换一套对应物。你可以把它当骨架，往里填自己行业的经验。

顺便说个有意思的。作者 Corey Haines 是营销顾问出身，不是程序员，还专门写了一份面向非技术营销人的入门指南。仓库更新也不慢，2026 年 10 月 15 日一天里连发了几个版本。

仓库地址是 https://github.com/coreyhaines31/marketingskills。装之前看一眼当前版本号，这项目迭代得挺勤。