别再手搓提示词了,18 个营销岗位已经被人打包成开源 AI 团队了
很多人现在用 AI 做内容和增长，焦虑的其实不是模型不够强。
而是每次开新对话，都要重新解释背景、重新交代口径、重新补流程。
看起来你在用 AI 提效，实际上更像在反复训练一个失忆的临时工。
`agency-agents` 这个开源项目，把市场营销部门里常见的 18 个岗位，拆成了可调用的 AI 角色。
它更像是把岗位目标、工作流程、交付标准和量化指标，一起封进了角色文件里。
说白了，通用 AI 像一个脑子很快、但边界感很差的全能实习生。
角色化 agent 更像已经写好 SOP 的专业岗，SOP 就是标准作业流程，意思是每次干活都按同一套顺序和标准走。
但如果你要的是稳定产出、团队协作，或者一个人顶几个人干活，后者明显更值钱。
这种资源最容易被用错的地方，不是看不懂，而是入口选太多。
因为你真正缺的，从来不是“再多几个角色”，而是先把自己最卡的一段流程接起来。
如果你本来就在做内容矩阵，最该先看的不是增长黑客，而是 `Content Creator`、`WeChat Official Account Manager`、`Xiaohongshu Specialist` 这一组。
这组解决的是你每天都在重复发生的事：选题怎么定，内容怎么拆，平台怎么改写，公众号、小红书、知乎、B 站这些渠道怎么各说各的话。
项目里给公众号运营的角色，连内容配比都写到了 `60/30/10`。
也就是 60% 提供价值，30% 做互动，10% 才做推广。
直接看 `Growth Hacker`、`SEO Specialist`、`Baidu SEO Specialist`、`TikTok Strategist` 这组。
这里面最有价值的，不是每个岗位名字听起来多专业，而是它们把衡量结果的标准也一起写进去了。
比如增长黑客的目标是月增长 20% 以上，Day30 留存做到 20%，实验胜率 30%。
Day30 留存，说白了就是用户 30 天后还愿不愿意继续回来用。
指标一旦被写死，AI 才不容易一路聊飘，最后给你一堆热闹但没法判断好坏的建议。
如果你做的是中国市场，这套东西反而更值得认真看一眼。
因为很多海外项目一讲营销，默认就是 Twitter、Instagram、Google 这一套。
但这个项目里专门把小红书、微信公众号、知乎、B 站、快手、百度 SEO、中国电商这些角色单独拆出来了。
同样一篇内容，能在公众号接住搜索和私域，不代表也能在小红书种草，不代表也能在 B 站拿到三连。
你不把平台逻辑拆开，最后就会得到一种很常见的假提效：内容产量上去了，结果转化和反馈反而更乱。
所以这类资源，第一步千万别从“我喜欢哪个岗位”开始。
如果你卡在不会定内容计划，就先拿内容创作者或公众号运营来跑。
如果你卡在不会承接搜索流量，就从 SEO 或百度 SEO 开始。
如果你卡在多平台改稿效率低，就去看社媒策略师和对应平台岗。
一个真正能用的 agent，不该只有一句人设描述。
这个角色追什么结果、按什么流程做、最后交什么东西、用什么指标判断好坏。
这四样一旦补齐，AI 才有机会从聊天工具，变成作业系统。
所以这篇东西如果你只想拿一句结论，我的判断很简单。
真正值得沉淀的，不是 prompt 数量，而是岗位逻辑。
从你现在最卡的那个岗位里挑一个，把它的目标、流程、交付物、判断指标，先手动整理成你自己的 agent 文件。
如果输出开始稳定，你再考虑扩成第二个、第三个角色。
这样比继续堆新的 prompt 收藏夹更容易沉淀出可复用流程。
GitHub 仓库：agency-agents https://github.com/msitarzewski/agency-agents
WeChat Official Account Manager 角色文件：https://github.com/msitarzewski/agency-agents/blob/main/marketing/marketing-wechat-official-account.md
Growth Hacker 角色文件：https://github.com/msitarzewski/agency-agents/blob/main/marketing/marketing-growth-hacker.md
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