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”这个词很多人会下意识以为它是一个营销课程合集或者某个培训机构的品牌名。但结合它出现在 Claude Code、AI agents、SEO、CRO 这些关键词的语境里我的判断是这大概率是一个围绕“用 AI 代理来执行营销任务”的技能库或提示词工程集合。换句话说它不是在教人做营销而是在教 AI 怎么做营销。这个区别非常关键。教人做营销核心是方法论和案例教 AI 做营销核心是任务拆解、上下文注入、工具调用和输出约束。前者靠人的理解力兜底后者必须靠结构化的指令和可验证的流程来兜底。如果你把一份写给人类营销人员的 SOP 直接丢给 AI agent大概率会得到一堆看起来正确但完全没法落地的废话。这就是 marketingskills 这类项目存在的意义它把营销工作中那些重复性高、判断标准相对明确的环节拆成 AI 可以稳定执行的技能单元。从热搜词来看围绕 Claude Code 的讨论集中在安装、配置、接入第三方模型、在 VS Code 中使用、执行终端命令等工程化问题上。这说明当前阶段真正在用 AI agents 做实际工作的人关注的重点已经不是“AI 能不能写文案”而是“怎么让 AI 稳定地、可复现地完成一串具体操作”。marketingskills 如果定位在这个方向上那它的价值就不在于内容有多全而在于每个 skill 的边界是否清晰、输入输出是否可控、失败时是否容易排查。我个人的判断是这类项目最适合三类人一是独立开发者或小团队里兼顾增长的人没有预算养专职 SEO/CRO 团队但需要有人持续产出和优化二是已经在用 Claude Code 或其他 AI 编程代理的工程师想把手里的代理能力延伸到营销场景三是对 AI agent 工作流感兴趣、想找一个具体领域练手的人。营销这个领域的好处是很多任务的成败有相对客观的指标——排名、点击率、转化率——反馈快适合用来验证 agent 到底靠不靠谱。接下来的内容我会围绕“如何把营销任务拆成 AI agent 可执行的技能”这个核心结合 Claude Code 的实际使用场景把选型逻辑、拆解方法、实操步骤和踩坑经验完整展开。不会只讲概念每个环节都会给出可以直接参考的做法。2. 为什么营销任务特别适合做成 AI agent 的 skill2.1 营销工作的“可结构化程度”比大多数人想象的高很多人觉得营销是创意工作没法标准化。这个判断只对了一半。营销里确实有大量依赖直觉和审美的部分比如品牌调性、campaign 创意、公关话术。但另一大半工作其实是高度结构化的关键词调研、竞品页面分析、meta 标签生成、结构化数据标记、落地页元素检查、A/B 测试方案设计、FAQ 内容抽取。这些任务的共同特征是有明确的输入、有相对固定的处理逻辑、有可验证的输出格式。以 SEO 里的 FAQPage 结构化数据为例。这个任务听起来很技术但拆开来看就是几步从页面内容里识别出问答对、把问答对转成 JSON-LD 格式、把 JSON-LD 嵌入页面、用工具验证是否被正确解析。每一步都有明确的判断标准AI agent 完全可以胜任。你不需要它“理解”这个页面在讲什么只需要它按照规则抽取和格式化。这就是 skill 化的前提任务边界清晰成功标准可定义。CRO 也是类似。一个落地页的转化率优化拆开来看包括首屏信息是否清晰、CTA 按钮是否显眼、表单字段是否过多、信任元素是否到位、移动端体验是否正常。这些检查项大部分可以写成规则让 agent 逐项核对并给出修改建议。真正需要人类判断的是“改哪一项优先级最高”以及“改成什么样符合品牌调性”但前面的排查和初稿生成完全可以交给 agent。2.2 Claude Code 这类工具改变了 skill 的落地方式在 Claude Code 出现之前想让 AI 执行多步任务通常要自己写脚本调 API或者用 Zapier 这类自动化工具拼流程。前者门槛高后者灵活性差。Claude Code 这类工具的价值在于它把“自然语言指令”和“实际执行动作”之间的桥搭好了。你可以用接近日常说话的方式描述任务它来负责调用工具、读写文件、执行命令。这对 marketingskills 这类项目意味着什么意味着 skill 不再只是一段提示词而是一个可以真正“做事”的单元。比如一个“生成 FAQPage 结构化数据”的 skill它不只是让 AI 输出一段 JSON而是可以让 AI 读取指定 HTML 文件、抽取问答对、生成 JSON-LD、写入文件、再调用验证工具检查。整个过程可以在一个对话里完成不需要人工在多个工具之间切换。热搜词里频繁出现“claude code如何直接执行终端命令”“vscode配置claude code”“ubuntu配置claude code”这些问题说明大量用户正在把 Claude Code 当作一个可以操作本地环境的代理来用。这个使用方式恰好是 marketingskills 落地的理想土壤。因为营销任务往往需要读写文件、调用外部工具、处理批量数据纯对话式 AI 做不了必须有一个能操作环境的代理。2.3 一个反直觉的结论skill 越窄价值越高我见过不少人类似的尝试写一个“全能营销助手”的提示词希望它既能写文案又能做 SEO 还能分析数据。结果通常是它在每个方向上都表现平庸而且一旦出错你根本不知道是哪一步出了问题。正确的做法恰恰相反把 skill 切得足够窄。一个 skill 只做一件事输入输出定义清楚失败模式可枚举。比如“从页面中抽取 FAQ 问答对”是一个 skill“把问答对转成 JSON-LD”是另一个 skill“验证 JSON-LD 是否有效”是第三个 skill。三个窄 skill 串起来比一个宽 skill 稳定得多。因为每个窄 skill 都可以单独测试、单独替换、单独优化。当最终结果不对时你能快速定位是抽取错了、格式错了、还是验证环节漏了。这个思路和软件工程里的“单一职责原则”是一回事。营销人员可能不熟悉这个概念但只要你用过一次窄 skill 串联的流程再回头看那个“全能助手”就会明白为什么后者不可靠。3. 把营销任务拆成 skill 的具体方法3.1 先画任务流程图再写提示词很多人上手就写提示词写到一半发现逻辑乱了又回头改。更高效的做法是先用纸笔或白板把任务流程画出来。以“优化一个落地页的 SEO 和 CRO”为例流程大致是抓取页面内容 → 分析关键词覆盖 → 检查 meta 标签 → 检查标题层级 → 检查结构化数据 → 检查首屏信息 → 检查 CTA → 检查表单 → 检查移动端适配 → 汇总问题清单 → 按优先级排序 → 生成修改建议。画完流程图你会发现其中大部分步骤是独立的可以并行处理只有最后的汇总和排序需要等前面全部完成。这个结构直接决定了 skill 的设计方式前面每个检查项做成一个独立 skill最后做一个汇总 skill。每个 skill 的输入是页面内容或页面 URL输出是结构化的检查结果。提示画流程图时把“需要人类判断”的环节单独标出来。这些环节不要硬塞给 AI而是让 AI 输出候选方案由人来选。比如“改成什么文案”可以交给 AI 生成三个选项但“选哪个”由人决定。3.2 定义输入输出的“契约”每个 skill 必须有明确的输入格式和输出格式。这不是形式主义而是为了保证 skill 之间能串联。如果第一个 skill 输出的是自由文本第二个 skill 就没法稳定解析。我的习惯是所有 skill 的输出都用 JSON 格式字段名固定这样下游 skill 可以直接读取。举个例子“抽取 FAQ 问答对”这个 skill输入可以是一个 HTML 文件路径输出可以是{ faqs: [ {question: ..., answer: ...}, {question: ..., answer: ...} ], source: page.html, extracted_at: 2025-01-01T00:00:00Z }字段名一旦定下来就不要随意改。下游的“生成 JSON-LD”skill 直接读faqs数组不需要关心这个数组是怎么来的。这种解耦让每个 skill 都可以独立替换。哪天你觉得抽取逻辑不够好换一个 skill 实现只要输出格式不变下游完全不受影响。3.3 用 Claude Code 的上下文管理来隔离 skillClaude Code 这类工具通常有上下文窗口限制。如果你把所有 skill 的说明都塞进一个对话里很快就会超出限制而且 AI 容易混淆不同 skill 的职责。更好的做法是每个 skill 单独一个文件或单独一段对话需要串联时通过文件系统传递数据。具体操作上我会在项目目录下建一个skills/文件夹每个 skill 一个 markdown 文件里面写清楚这个 skill 的用途、输入、输出、示例。然后在 Claude Code 里通过引用文件的方式调用。比如# 在 Claude Code 对话中 请读取 skills/extract-faq.md按照其中的说明处理 page.html这样做的好处是skill 的定义和对话历史分离不会因为对话变长而丢失。而且 skill 文件可以版本控制改了什么一目了然。3.4 给每个 skill 配一个“验收用例”这是最容易被忽略但最重要的一步。每个 skill 写完后准备一个已知正确答案的测试用例。比如“抽取 FAQ 问答对”这个 skill找一个包含 5 组问答的页面人工确认这 5 组是什么然后让 skill 跑一遍看输出是否一致。如果不一致是抽取多了、少了、还是答案截断了一目了然。没有验收用例的 skill就像没有测试的代码你永远不知道它什么时候会坏。而且营销场景里页面结构千变万化今天能跑的 skill 明天可能就因为页面改版失效了。有验收用例你至少能快速发现失效并修复。4. 几个具体 skill 的实现思路与实操细节4.1 FAQPage 结构化数据生成 skill这个 skill 在热搜词里被单独提到说明需求很集中。实现思路是三步抽取问答对、生成 JSON-LD、嵌入页面并验证。抽取环节的难点在于FAQ 内容在页面上的呈现方式很多样。有的是dl列表有的是div加标题和段落有的是手风琴组件。我的做法是让 AI 先分析页面结构识别出最可能的 FAQ 区域再从中抽取。提示词里要明确告诉它问答对的特征是“一个问题后面紧跟一个回答”问题通常以问号结尾或包含疑问词。生成 JSON-LD 环节相对固定按照 schema.org 的 FAQPage 规范来就行。但要注意几个细节acceptedAnswer的text字段里不能有 HTML 标签需要先清洗如果答案很长要确保完整保留不要截断多个问答对放在mainEntity数组里。嵌入和验证环节我通常让 skill 输出 JSON-LD 后再用一个独立的验证 skill 检查。验证的方式可以是调用 Google 的 Rich Results Test如果有 API或者本地用解析器检查 JSON 是否合法、字段是否齐全。本地验证更快适合批量处理。注意FAQPage 结构化数据不是加上去就一定会显示在搜索结果里。搜索引擎会根据页面质量和查询意图决定是否展示。所以这个 skill 的产出应该被视为“必要条件”而非“充分条件”不要指望加上就立刻有效果。4.2 落地页 CRO 检查 skillCRO 检查的核心是把“转化率优化”这个模糊目标拆成可核对的清单。我的清单包括首屏是否在 3 秒内传达核心价值、CTA 按钮是否在首屏可见、CTA 文案是否具体“免费试用”优于“提交”、表单字段是否超过 5 个、是否有社会证明客户 logo、评价、数据、是否有信任标识安全认证、退款保证、移动端按钮是否足够大、页面加载速度是否达标。让 AI 逐项检查并输出结果时关键是要给它明确的判断标准。比如“CTA 是否在首屏可见”标准可以是“在 1080p 分辨率下不滚动页面就能看到 CTA 按钮”。这样 AI 才能给出确定的答案而不是“可能可见”这种模糊判断。输出格式我建议用表格每项检查结果包含检查项、状态通过/不通过/警告、具体问题、修改建议。这样汇总起来一目了然也方便按优先级排序。4.3 关键词覆盖分析 skill这个 skill 的输入是一个页面内容和一组目标关键词输出是每个关键词在页面上的出现情况出现次数、出现位置标题、H1、正文、meta、是否在首段出现、是否有同义词变体。实现上先让 AI 读取页面内容然后逐个关键词检查。这里要注意不要只看精确匹配。搜索引擎理解语义所以“营销技能”和“marketing skills”应该被视为相关。让 AI 同时报告精确匹配和语义相关匹配的情况。输出结果可以用来判断页面是否过度优化或优化不足。如果某个关键词出现 20 次大概率是堆砌如果目标关键词一次都没出现那就是完全没覆盖。合理的范围通常是核心关键词出现 3-8 次具体取决于页面长度。4.4 竞品页面差异分析 skill这个 skill 稍微复杂一些需要抓取竞品页面并与自己的页面对比。输入是两个页面的内容输出是差异清单竞品有而我没有的内容模块、竞品的关键词覆盖情况、竞品的结构化数据类型、竞品的 CTA 策略。这个 skill 的价值在于它能帮你快速发现“别人做了但我没做”的事情。但要注意竞品做了不代表你也应该做。有些差异是合理的品牌选择。所以这个 skill 的输出应该定位为“参考信息”而不是“行动指令”。最终决策还是需要人来判断。5. 在 Claude Code 里跑通第一个 marketing skill 的完整过程5.1 环境准备不要一上来就折腾配置热搜词里大量关于安装和配置的问题说明很多人在环境这一步就卡住了。我的建议是先用最简方式跑通一个 skill再考虑优化环境。如果你在 VS Code 里用 Claude Code 插件确保插件版本和 Claude Code 版本匹配。如果在终端里用确保 Node.js 版本符合要求。Ubuntu 和 Mac 上的安装流程基本一致主要差异在权限管理和路径。Windows 用户要注意热搜词里提到“与64位版本的windows不兼容”这类问题通常是因为安装包架构不对或者依赖缺失。遇到这类问题先检查系统架构再确认安装包版本。提示如果你只是想测试 marketingskills 的思路不一定非要装 Claude Code。任何能读写文件、执行命令的 AI 代理都可以。关键是理解 skill 的拆解方法和串联方式工具只是载体。5.2 创建第一个 skill 文件在项目目录下建skills/文件夹新建extract-faq.md内容大致如下# Skill: 抽取 FAQ 问答对 ## 用途 从 HTML 页面中识别并抽取 FAQ 问答对。 ## 输入 - HTML 文件路径 ## 输出 JSON 格式包含 faqs 数组每个元素有 question 和 answer 字段。 ## 处理逻辑 1. 读取 HTML 文件 2. 识别 FAQ 区域特征问题后紧跟回答问题含疑问词或以问号结尾 3. 抽取问答对 4. 清洗答案中的 HTML 标签 5. 输出 JSON ## 示例 输入page.html 输出{faqs: [{question: 什么是SEO, answer: SEO是搜索引擎优化...}]}这个文件就是 skill 的“说明书”。Claude Code 读取它之后就知道该怎么处理。5.3 跑通并验证在 Claude Code 对话里输入请读取 skills/extract-faq.md按照说明处理 test-page.html输出 JSON。然后检查输出是否符合预期。如果不符合先看是 skill 说明不够清楚还是页面结构太特殊。调整 skill 说明再跑一遍。这个过程可能要重复几次但每次调整都是在让 skill 更稳定。验证通过后把这个 skill 的输出保存成文件作为下一个 skill 的输入。这样就形成了串联。5.4 串联多个 skill假设你已经有了“抽取 FAQ”和“生成 JSON-LD”两个 skill串联方式可以是第一步读取 skills/extract-faq.md处理 page.html输出保存为 faqs.json 第二步读取 skills/generate-faq-jsonld.md处理 faqs.json输出保存为 faq-schema.json 第三步读取 skills/embed-jsonld.md把 faq-schema.json 嵌入 page.html每一步的输出都是下一步的输入中间结果落盘方便排查。如果最终结果不对你可以单独检查每一步的中间产物快速定位问题。6. 实操中容易踩的坑和我的处理方式6.1 页面结构变化导致 skill 失效这是最常见的问题。今天能抽取的页面明天改版后可能就抽不到了。我的处理方式是在 skill 里加入“结构识别失败”的处理逻辑如果找不到符合特征的 FAQ 区域输出明确的错误信息而不是硬抽一堆无关内容。这样至少你知道是 skill 失效了而不是被错误结果误导。另外定期用验收用例跑一遍所有 skill发现失效及时修复。如果页面改版频繁可以考虑用更通用的抽取逻辑比如基于文本模式而非 DOM 结构。6.2 AI 输出格式不稳定即使你要求输出 JSONAI 有时还是会加一些解释性文字导致 JSON 解析失败。我的做法是在 skill 说明里明确要求“只输出 JSON不要任何其他文字”并且在后续处理时先用正则提取 JSON 部分再做解析。这样即使 AI 多说了几句也不影响流程。如果格式问题反复出现可以考虑用更严格的输出约束比如让 AI 输出到指定文件而不是直接在对话里返回。文件内容更容易控制格式。6.3 上下文超限导致 skill 被“遗忘”在长对话里AI 可能会忘记前面定义的 skill 规则。我的处理方式是每个 skill 单独一个对话或者用文件引用代替对话历史。Claude Code 支持读取文件所以把 skill 说明放在文件里每次处理时重新读取比依赖对话记忆可靠得多。6.4 过度依赖 AI 判断导致结果不可控有些环节 AI 的判断确实不如规则可靠。比如“CTA 按钮是否足够大”与其让 AI 目测不如用规则判断按钮高度是否大于 44px、宽度是否大于 120px。能写成规则的就不要交给 AI 判断。AI 适合处理模糊的、需要理解的任务比如“首屏是否传达了核心价值”规则适合处理明确的、可量化的任务。6.5 忽略验证环节导致错误累积多个 skill 串联时如果中间某个环节出错错误会一路传递到最终结果。所以每个 skill 的输出都应该有验证。验证可以是自动的比如 JSON schema 校验也可以是人工抽查。我通常会在关键节点加一个“验证 skill”检查上一步输出是否符合预期不符合就中止流程并报错。7. 关于 marketingskills 这类项目的个人体会我最初接触这类思路时也走过弯路。一开始总想做一个“大而全”的营销 agent结果发现它在每个方向上都只能做到 60 分而且出了问题很难定位。后来把任务拆窄每个 skill 只做一件事反而整体效果提升明显。窄 skill 的好处是你可以针对每个环节单独优化而且替换某个环节不会影响其他部分。另一个体会是营销场景的反馈速度是这类项目的最大优势。SEO 和 CRO 的效果虽然不像广告投放那样即时但相比很多其他领域反馈周期已经算短了。你可以快速验证一个 skill 是否有效无效就调整或替换。这种快速迭代的节奏非常适合 AI agent 的落地。最后分享一个小技巧在写 skill 说明时多用“如果……则……”的句式。比如“如果页面中没有找到 FAQ 区域则输出空数组并标记 warning”。这种条件分支的写法能让 AI 在处理边界情况时更稳定减少意外输出。这个技巧是我在反复调试中总结出来的比单纯描述“正常流程”有效得多。
