1. 从marketingskills这个标题说起它到底想解决什么问题第一次看到marketingskills这个标题我脑子里冒出来的第一个念头是这大概率不是一个单纯的营销理论合集而是一套把营销动作拆成可执行技能单元的东西。结合热搜词里反复出现的 Claude Code、AI agents、SEO、CRO 这几个词基本可以判断这个项目想做的事情是把传统上依赖人肉经验和直觉的营销工作拆解成一个个可以被 AI agent 调用、执行、复盘的技能模块。为什么我这么判断因为营销这件事有个很尴尬的特点它看起来门槛很低谁都能写两句文案、发几条内容但真正做得好的和做得差的差距大到离谱。差距在哪不在创意灵感而在那些被反复验证过的标准动作——关键词怎么挖、落地页怎么排、转化路径怎么设计、数据怎么归因。这些动作如果只存在某个资深营销人的脑子里那它就永远无法规模化。而 marketingskills 这个思路本质上是把这些隐性经验显性化、结构化变成 AI 能理解、能执行的技能包。所以这篇文章我想聊的不是营销有多重要这种废话而是如果你手上有一堆营销任务想借助 Claude Code 这类 AI agent 工具把它们自动化、半自动化地跑起来你该怎么设计这套技能体系中间会踩哪些坑哪些环节 AI 真的能帮上忙哪些环节它只会给你添乱。适合的读者是做独立站、做内容营销、做增长的技术型营销人或者想用 AI 提效但不知道从哪下手的运营同学。哪怕你完全没接触过 Claude Code我也会把该补的基础知识补上保证你能看懂、能上手。2. 把营销拆成技能之前先搞清楚 AI agent 能接住什么2.1 营销工作的三种颗粒度决定了 AI 的介入方式我在实际拆解营销流程的时候习惯把它分成三种颗粒度来看这个分法直接决定了 AI agent 能帮你到什么程度。第一种是策略级比如这个季度我们要主攻哪个市场品牌调性往哪个方向走。这种活儿 AI 基本接不住因为它需要的是对业务全局的理解、对竞争格局的判断、对资源的权衡这些信息往往不在文档里而在老板和操盘手的脑子里。你硬要 AI 做它给你的就是一堆正确的废话。第二种是流程级比如一篇 SEO 文章从选题到发布要走哪些步骤一个落地页从设计到上线要经过哪些检查。这种活儿 AI 可以帮你梳理、可以帮你检查有没有遗漏但最终的决策还得人来拍板。第三种是执行级比如根据这批关键词生成 20 个标题把这段文案改写成三个不同语气版本检查这个页面的 meta description 有没有超长。这种活儿才是 AI agent 真正的主场因为它有明确的输入、明确的输出、明确的判断标准。marketingskills 这个项目最有价值的地方我判断就是它把大量原本属于流程级和执行级的动作固化成了标准化的技能。你想想一个 SEO 专员每天要做的事情里有多少是真正需要创造力的挖词、分组、写 meta、内链规划、结构化数据标记这些动作 80% 都是重复劳动。把这些做成 skillAI 就能批量执行人只需要做最后的审核和策略调整。2.2 Claude Code 这类工具为什么适合承载营销技能这里得先给不熟悉的朋友补个课。Claude Code 是 Anthropic 推出的一个命令行 AI 编程助手它的核心能力是你给它一个任务描述它能自己规划步骤、读写文件、执行终端命令、调用外部工具最后把结果交付给你。它和普通的聊天式 AI 最大的区别在于——它能动手不只是动嘴。那它为什么适合跑营销技能我总结了三个原因。第一营销工作大量涉及文件操作。你有一批关键词 CSV要清洗、去重、分组输出成新的表格你有一堆文章草稿要批量检查标题长度、关键词密度、内链数量。这些在 Claude Code 里就是几行脚本的事它可以直接读写你本地的文件不用你复制粘贴来回复制。第二营销工作有明确的判断规则。比如标题不超过 60 个字符、meta description 控制在 155 字符以内、H1 只能有一个、图片要有 alt 属性。这些规则是死的写成 skill 之后 AI 每次都能严格执行不会像人一样今天记得明天忘。第三营销工作需要串联多个步骤。一个完整的 SEO 内容流程可能是挖词 → 筛选 → 分组 → 生成大纲 → 写初稿 → 优化 → 检查 → 发布。每一步的输出是下一步的输入。Claude Code 的 agent 模式天然适合这种链式任务它可以自己决定先做什么后做什么。提示如果你还没装 Claude Code基础流程是先装 Node.js 环境然后通过 npm 全局安装再在项目目录里初始化配置。具体命令各平台略有差异Windows、macOS、Ubuntu 都有对应的安装方式装完之后在 VS Code 里也有对应的插件可以配合使用。这部分网上教程很多我就不展开占篇幅了重点放在技能设计上。2.3 一个反直觉的结论技能不是越多越好我见过不少人一上来就想搞一个营销技能大全把能想到的动作全塞进去。结果呢AI 每次执行都要在一堆技能里挑挑错了就白干挑对了也可能因为技能之间边界模糊而互相干扰。我的经验是技能的数量控制在 10 到 15 个以内每个技能只干一件事输入输出格式固定死。比如关键词分组就是一个技能标题生成就是另一个技能不要让一个技能既分组又生成标题。这样做的原因是AI agent 在执行的时候技能描述越聚焦它判断该不该用这个技能的准确率就越高。3. SEO 类技能的设计从关键词到结构化数据的完整链路3.1 关键词挖掘与分组技能别让 AI 自由发挥关键词这块很多人以为直接让 AI给我生成一批关键词就行了。实测下来这么干出来的词质量极差要么太泛要么跟你的业务八竿子打不着。正确的做法是AI 负责处理和分组人负责提供种子词和判断标准。我的做法是设计一个关键词分组技能输入是一个 CSV 文件里面至少包含关键词和搜索量两列输出是按主题聚类后的分组结果。技能描述里我会写清楚分组的原则比如按用户搜索意图分组分为信息型、导航型、交易型、商业调研型四类并且给出每一类的判断示例。这里有个细节特别重要一定要在技能里规定输出格式。我一般要求输出成 Markdown 表格列分别是关键词、搜索量、意图分类、建议页面类型、优先级。优先级怎么算我会给一个简单的公式比如搜索量除以竞争难度再乘以意图权重交易型权重最高。这样 AI 算出来的优先级就有据可循而不是拍脑袋。注意AI 分组的时候偶尔会把明显属于交易型的关键词分到信息型里尤其是那些带bestreview这类词的。我的处理办法是在技能描述里加一条遇到包含 best、top、review、vs 等词的关键词优先归入商业调研型用明确的规则去约束它比让它自己理解要靠谱得多。3.2 内容大纲生成技能结构比文采重要关键词分好组之后下一步是给每个关键词生成内容大纲。这个技能的设计要点是大纲必须服务于搜索意图而不是服务于写作者的表达欲。我在技能里会强制要求 AI 做三件事。第一先判断这个关键词对应的搜索意图是什么是想要一个快速答案还是想要一个深度教程还是想要一个对比清单。第二根据意图决定文章结构信息型的关键词适合用问答式结构交易型的关键词适合用对比表格加购买建议。第三大纲里必须包含至少一个 FAQ 区块因为热搜词里提到了谷歌 SEO 的 FAQPage 结构化数据这个区块不只是给读者看的更是给搜索引擎看的。FAQ 这块我要多说两句。FAQPage 结构化数据的作用是让你的问答内容有机会直接出现在搜索结果里占据更多展示面积。但很多人做 FAQ 的时候犯一个错误把 FAQ 写成凑数的问一些没人会问的问题。我的经验是FAQ 的问题应该来自真实的用户搜索你可以从People also ask里扒也可以从你自己的客服记录里找。技能里我会要求 AI 生成 FAQ 时每个问题都要标注这个问题对应的搜索意图是什么逼它想清楚再写。3.3 页面元素检查技能把规则变成自动化这个技能是我用得最频繁的因为它省事。输入是一个 HTML 文件或者一个 URL 列表输出是一份检查报告列出所有不符合规则的地方。检查规则我一般包括这些title 标签长度是否在 50 到 60 字符之间、meta description 是否在 120 到 155 字符之间、H1 是否唯一、H2 到 H6 的层级是否连续、图片是否都有 alt 属性、内链数量是否在合理范围、是否有结构化数据标记、页面加载相关的资源引用是否规范。为什么这些规则要写成技能而不是每次手动检查因为人检查会累、会漏、会偷懒。我试过连续检查 30 个页面到第 20 个的时候眼睛就花了后面基本是走马观花。AI 不会累你给它 300 个页面它也是同样的标准。提示这个技能的输出我建议做成问题清单 修复建议的格式而不是只列问题。因为发现问题容易知道怎么改才是关键。比如title 超长这个问题修复建议应该是当前 78 字符建议压缩到 60 以内可考虑删除品牌名后缀或简化修饰词。3.4 结构化数据生成技能让 AI 写 JSON-LD结构化数据这块手写 JSON-LD 是真的烦字段多、格式严、错一个逗号就废。让 AI 来生成就轻松多了但前提是你要把 schema 的类型和必填字段讲清楚。我设计的技能是这样的输入是页面类型文章、产品、FAQ、教程等和页面内容输出是对应的 JSON-LD 代码。技能描述里我会列出每种页面类型对应的 schema 类型和必填字段比如文章用 Article必填 headline、author、datePublished、imageFAQ 用 FAQPage必填 mainEntity 数组每个元素包含 Question 和 Answer。这里有个坑我得提醒你AI 生成的 JSON-LD 一定要用验证工具跑一遍。我遇到过好几次 AI 生成的代码看起来没问题但字段类型不对比如把日期写成了2024年1月1日而不是 ISO 8601 格式。这种错误人眼很难发现但验证工具一跑就露馅。4. CRO 类技能的设计转化率优化不是玄学4.1 落地页诊断技能用清单代替直觉CRO转化率优化这个领域很多人觉得是玄学觉得全靠 A/B 测试碰运气。其实不是CRO 有大量已经被验证过的规律比如首屏必须说清楚你是谁、你提供什么、为什么选你CTA 按钮要和背景有足够对比度表单字段越少转化越高。这些规律完全可以做成检查清单让 AI 来跑。我的落地页诊断技能输入是一个落地页的截图描述或者 HTML 结构输出是一份诊断报告按首屏价值主张信任元素CTA表单移动端适配几个维度打分每个维度列出具体问题和改进建议。这个技能的价值在于它把资深 CRO 专家的检查逻辑固化下来了。你不需要自己成为 CRO 专家只要跑一遍技能就能拿到一份 80 分水平的诊断报告。剩下的 20 分才是需要人来判断的比如品牌调性、目标用户心理这些。4.2 文案变体生成技能A/B 测试的弹药库A/B 测试最大的瓶颈不是测试本身而是想不出足够多的变体。你只有一个标题测什么所以这个技能的作用是给定一个原始文案批量生成不同角度的变体。我在技能里会规定变体的生成维度比如利益点角度省钱、省时间、更安全、更专业、情绪角度紧迫感、好奇心、信任感、归属感、格式角度问句、陈述句、数字开头、否定式。每个维度生成 3 到 5 个变体一次就能产出几十个候选。但这里有个重要的注意事项AI 生成的变体不能直接上线测试必须人工筛选。因为 AI 有时候会生成一些语法正确但语义奇怪的句子或者生成一些夸大其词的承诺这些上线了会有合规风险。我的做法是让 AI 生成完之后自己再过一遍把明显不合适的删掉剩下的才进入测试队列。4.3 转化漏斗分析技能把数据翻译成人话转化漏斗的数据很多人看得懂数字但看不懂问题。比如首页到产品页的转化率是 30%这个数字是好是坏问题出在哪这个技能就是让 AI 帮你把数据翻译成可执行的洞察。输入是一份漏斗数据每个环节的进入人数和转化人数输出是一份分析报告包含每个环节的转化率、与行业基准的对比、可能的问题原因、建议的优化方向。行业基准这个数据从哪来我会在技能里内置一份常见行业的基准值比如电商首页到产品页的基准是 40% 到 60%SaaS 落地页到注册的基准是 5% 到 10%。这些数据不一定精确但能给 AI 一个判断的锚点避免它对着 30% 的转化率说表现良好。注意漏斗分析技能最容易犯的错误是归因过度。AI 看到某个环节转化率低就会列出一堆可能原因但其中很多是它猜的。我的处理办法是要求 AI 在每条原因后面标注置信度高置信度的原因是有数据支撑的低置信度的只是假设需要进一步验证。这样你拿到报告的时候就知道哪些该信、哪些该查。5. 技能之间的协作单打独斗不如串起来跑5.1 用技能链代替技能堆前面说了技能不要太多但技能少不代表能力弱关键在于技能之间能不能串起来。我习惯把相关的技能串成一条链比如 SEO 内容链就是关键词分组 → 大纲生成 → 初稿撰写 → 元素检查 → 结构化数据生成。每一步的输出自动成为下一步的输入中间不需要人工搬运。这种链式设计的好处是你只需要在链的起点提供原始素材在链的终点审核结果中间过程全自动。我实测下来一条完整的 SEO 内容链跑一篇 2000 字的文章从关键词到可发布状态大概 15 到 20 分钟其中人工介入的时间不超过 5 分钟。但链式设计也有个坑中间任何一步出错后面全错。比如关键词分组分错了后面的大纲、初稿、检查全都会跟着错。所以我的做法是在每个关键节点设置检查点AI 跑完一步之后先输出结果摘要我确认没问题了再让它继续下一步。虽然多了一次确认但比跑完发现全错要省时间。5.2 技能之间的数据格式要统一这个是我踩过的最大的坑。一开始我设计技能的时候每个技能的输入输出格式都是独立定的结果串起来跑的时候上一个技能输出的 CSV下一个技能读不了因为列名对不上。后来我强制规定所有技能之间的数据交换统一用 Markdown 表格或者 JSON列名和字段名提前定义好谁都不能改。举个例子关键词相关的技能统一用这样的字段keyword、search_volume、intent、priority、suggested_page_type。不管哪个技能只要涉及关键词就必须用这套字段。这样技能之间才能无缝衔接。5.3 用配置文件管理技能参数技能里有很多参数比如 title 长度限制、meta description 长度限制、优先级计算公式里的权重。这些参数如果写死在技能描述里改起来很麻烦。我的做法是单独搞一个配置文件把所有可调参数集中管理技能执行的时候去读这个文件。这样做的好处是不同项目可以用不同的参数。比如 A 项目的 title 限制是 60 字符B 项目因为品牌名长限制放宽到 70 字符只需要改配置文件就行不用动技能本身。6. 实测中那些文档不会告诉你的坑6.1 AI 会过度自信你必须给它装刹车这是我最想强调的一点。AI 在执行技能的时候经常会表现出一种我什么都懂的姿态生成的内容看起来头头是道但实际上有些是它编的。比如它会给你的关键词标注一个搜索量但这个数字可能是它猜的不是真实数据。我的应对策略是在技能里明确要求 AI 标注信息来源。如果某个数据是从输入文件里读的标注来自输入如果是它根据经验估算的标注估算值需验证如果是它不确定的标注不确定。这样你拿到结果的时候一眼就能看出哪些能直接用哪些要核实。6.2 中文和英文的处理逻辑不一样做独立站 SEO 的时候经常会遇到中英文混合的情况。我发现 AI 处理中文关键词和英文关键词的逻辑是不一样的。英文关键词的分组相对简单因为词根清晰中文关键词因为分词的问题经常会出现分组混乱。我的解决办法是中文关键词先做分词预处理再交给 AI 分组。分词可以用现成的工具分完之后把词根列表一起给 AI让它基于词根分组准确率会高很多。6.3 技能执行失败时的排查顺序技能跑不起来是常事我总结了一个排查顺序按这个顺序查基本能定位问题。排查顺序检查项常见问题1输入文件格式编码不对、列名不匹配、有空行2技能描述规则写得不明确、输出格式没规定3参数配置配置文件路径错、参数值超范围4权限问题文件读写权限、目录访问权限5模型能力边界任务太复杂、超出上下文长度大部分问题出在前两项。我遇到最多的情况是输入文件的列名和技能里写的对不上比如技能里写的是keyword文件里写的是关键词AI 就懵了。6.4 别指望 AI 帮你做判断它只擅长执行这个认知很重要。AI 可以帮你执行把标题压缩到 60 字符以内这个动作但它没法帮你判断这个标题到底吸不吸引人。前者是规则明确的执行任务后者是需要审美和经验的判断任务。所以我在设计技能的时候会把任务分成两类执行类任务交给 AI判断类任务留给自己。比如生成 20 个标题变体是执行类从 20 个里挑出最好的 3 个是判断类。这样分工效率最高质量也有保障。7. 从技能到体系怎么让这套东西持续产生价值7.1 技能需要迭代不是写完就完事我一开始以为技能写完就能一直用后来发现不行。因为业务在变、搜索引擎的规则在变、用户的偏好也在变。半年前好用的标题公式现在可能已经失效了。我的做法是每个月复盘一次技能的执行效果看看哪些技能的输出质量下降了哪些技能的规则需要更新。复盘的时候我会看两个指标一是 AI 输出的一次通过率不需要人工修改就能用的比例二是人工修改的主要类型是格式问题还是内容问题。如果一次通过率下降或者某类修改频繁出现就说明这个技能需要调整了。7.2 把踩过的坑写进技能描述这是我觉得最有价值的一个习惯。每次踩坑之后我都会把坑写进对应技能的描述里作为一条约束规则。比如生成 meta description 时不要使用感叹号因为多个感叹号会触发搜索引擎的垃圾内容判定这条规则就是我踩坑之后加进去的。时间长了技能描述会越来越厚但执行质量会越来越高。这就像老员工带新员工你把经验教训都告诉他他就能少走弯路。7.3 技能库的复用与迁移当你积累了一套成熟的营销技能库之后它的价值就不局限于当前项目了。换一个项目、换一个行业大部分技能都能直接复用只需要调整参数配置和少量的行业特定规则。我现在的做法是把技能库分成两层底层是通用技能比如关键词分组、元素检查、结构化数据生成这些跟行业无关上层是行业技能比如电商的转化漏斗分析、SaaS 的试用转化分析这些跟具体业务相关。迁移的时候底层直接搬上层改一改就能用。7.4 一个我常用的技能组合示例最后分享一个我日常用得最多的技能组合适合做独立站内容营销的朋友参考。第一步用关键词分组技能处理一批种子词输出分组结果和优先级。第二步挑出优先级最高的 5 个关键词用大纲生成技能产出大纲。第三步用初稿撰写技能把大纲扩写成文章。第四步用元素检查技能跑一遍修掉所有格式问题。第五步用结构化数据生成技能产出 JSON-LD贴进页面。第六步用内链规划技能把这篇文章和站内已有的相关文章连起来。这一套跑下来一篇合格的 SEO 文章从无到有大概 20 分钟。当然AI 写出来的初稿还是需要人来润色尤其是那些需要真实经验支撑的段落AI 写出来总感觉差点意思。但框架、结构、格式这些体力活它确实帮我省了大量时间。我在实际使用中最大的体会是别把 AI 当专家把它当执行者。专家需要判断力执行者只需要听话和手快。你把规则定清楚把格式定死把检查点设好它就是一个不知疲倦、不会偷懒、严格执行标准的好帮手。反过来你要是指望它替你做判断、替你想策略那大概率会失望。这个边界想清楚了marketingskills 这类项目的价值才能真正发挥出来。