先说清楚：什么是Skills？

不是HR口中”员工技能”的那个意思。

在AI Agent的语境里，Skills是一段标准化的工作指令——把”怎么做一件事”写清楚，存成一个文件，AI下次遇到同类任务，直接调用，不用重新教。

类比一下：就像给新员工写SOP操作手册，写完之后谁都能按步骤做。Skills就是给AI写的SOP，区别在于——AI真的会严格照做，而且不会离职。

先说一个被广泛引用的数据：据相关行业报告统计，营销人员平均约30%-40%的工作时间花在重复性任务上——写推广文案、整理竞品信息、做周报、排内容日历、回复常见客户问题。

这些事有价值，但每次都在从零开始做。

更深的问题是：人走了，经验也走了。 上一个月薪两万的营销主管，写了一百篇推文，离职之后，他的写作逻辑、风格把握、选题判断——全部带走，公司从头再来。

如果有Skills，这些经验是可以沉淀的。

这不是玄学，是有步骤的。

第一步：梳理高频重复任务

不是所有事都值得做成Skill。判断标准很简单：这件事你每周至少做两次，每次步骤差不多——它就值得被标准化。

营销团队的高频任务清单通常是：

第二步：抽象成标准步骤

把”我怎么做的”变成”任何人（或AI）照着能做出来”的步骤。

以”写公众号推文”为例，标准步骤是：

1. 确定选题和核心观点
2. 搜索3-5篇相关素材
3. 按固定结构写作（引子-现象-分析-建议-结尾）
4. 生成标题选项（3个）
5. 输出校对版本

第三步：写成SKILLs.md

这是最关键的一步。Skills文件有固定结构：

---name: wechat-article-writerdescription: 根据选题撰写公众号推文---# 任务目标撰写一篇1200字左右的公众号推文# 执行步骤1. 接收选题，搜索相关背景信息2. 按引子-现象-分析-建议-结尾结构写作3. 生成3个标题选项...# 输出格式- 正文：Markdown格式- 标题：提供3个选项- 字数：严格控制±50字

第四步：测试 → 迭代

写完第一次跑，一定会出问题。步骤描述不清晰、输出格式不对、遗漏了关键约束——这些都是正常的。迭代2-3轮，Skills就稳定了。

关键原则：一个Skills解决一个问题。 不要试图在一个Skills里解决”品牌营销”这么宏大的命题，它会失效。越小越好用。

三个原因：

第一，营销任务最标准化。 写文案有结构、做分析有框架、排期有模板——这些都是天然适合Skill化的场景。

第二，营销结果最可量化。 推文阅读量、转化率、线索数——Skill效果好不好，数据说话，迭代方向清晰。

第三，营销团队最愿意试新工具。 这是人的原因：营销人对新工具、新方法的接受度普遍高于财务、法务等职能团队。

企业建AI技能库，本质是把个人经验变成组织资产。

营销只是入口。等这套逻辑跑通了，销售、客服、运营……都可以用同样的方法沉淀Skills。

问题是：

你们团队的营销工作里，有哪些事是每次都在重复做的？

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