很多人现在已经开始用 AI 做 marketing 了，但大多数人最常见的用法就是：

• 帮我写几句文案

• 帮我润色一下落地页

• 帮我想几个标题

• 帮我出几个营销点子

这些当然也有用。但问题是，这种用法本质上还是把 AI 当成一个“会生成内容的工具”。

它能写，但它不一定真的懂 marketing。

它能给你一段文案，但它未必知道你的用户是谁、你真正卖点是什么、用户为什么会犹豫、什么表达更容易转化。

所以很多人会有一种感觉：明明 AI 很强，但一落到真实营销任务里，结果还是容易平、容易泛、容易“不像真会做这件事的人写出来的”。

最近在 GitHub 上看到一个30.5k收藏的项目，叫 Marketing Skills。

研究完之后，我脑子里只有一句话：

这个东西，本质上是在给 AI 装上一个 marketing 营销大脑。

它不是一个普通的 prompt 合集，也不是把一堆零散 marketing 模板打包扔给你。更像是：把资深 marketing 会做的那些事，拆成一块块 AI 可以调用、可以复用、可以协同的能力模块。

如果你现在：

• 已经在用 AI，但主要还是停留在问问题、写文案

• 本身在做营销、增长，但还不知道 AI 到底能帮你干到什么程度

• 想把 AI 真正接到工作里，而不是只当一个聊天工具

那这个项目非常值得你认真看一眼。

Marketing Skills 是什么

简单说，它是一套专注于营销任务的 AI agent skills 系统。

它面向的不是“随便试试 AI 的人”，而是希望把 AI 真正用到营销、增长、转化优化、用户研究、内容策略这些任务里的人。

比如：

• 你想让 AI 帮你优化落地页转化

• 你想让 AI 帮你写更像样的营销文案

• 你想让 AI 帮你做用户研究和竞品分析

• 你想让 AI 帮你想增长创意、梳理策略方向

Marketing Skills 整体框架

你可以先把它理解成 8 个层次：

1. product-marketing：底层上下文层

2. SEO & Content：搜索和内容获客

3. CRO：转化率优化

4. Content & Copy：内容与文案

5. Paid & Measurement：投放与测量

6. Growth & Retention：增长与留存

7. Sales & GTM：销售与市场进入

8. Strategy：策略和方法

这里最关键的不是“它有很多分类”，而是：

这些 skill 不是孤立存在的。

它们之间会共享上下文，也会互相引用。比如：

• 你做文案，不应该脱离用户研究

• 你做 CRO，不应该脱离产品定位

• 你做竞品分析，不应该脱离用户痛点

而这套系统做的，就是尽量把这些本来散落在资深 marketing 脑子里的连接关系，也交给 AI。

所以你可以把它看成一张 marketing 能力地图。不是“我今天随机调一个 skill 来玩”，而是：

我现在遇到的，是哪一类营销任务；AI 应该调用哪一层能力；它需要先补什么上下文。

几个代表性 skill

1. product-marketing：先把产品和用户搞清楚

这个 skill 可以说是整个体系的地基，它解决的问题是：

AI 经常一上来就开始写，但它其实并不理解你到底在卖什么。

它适合的场景包括：

• 你要写营销文案之前

• 你要做 SEO、CRO、定价、发布策略之前

• 你希望后续所有输出都尽量贴合你的产品和用户

它最后输出的不是一句文案，而是一整套产品营销上下文。比如：

• 目标用户是谁

• 他们为什么需要这个产品

• 你的价值主张是什么

• 竞品和替代方案哪里不足

• 你和别人到底差在哪里

• 最终想推动什么转化动作

我这里为了测试 skill，给一个统一的产品案例，产品叫 Melo，是一款 AI 情感陪伴产品。先把melo的相关信息发给ai，确认ai理解。

产品名：Melo  Melo 是一款面向年轻用户的 AI 陪伴与情绪记录产品。  

它可以： 1. 和用户进行自然、低压力的日常聊天 2. 提供不同性格和关系设定的 AI 角色 3. 帮助用户记录每天的情绪状态和生活片段 4. 在用户压力大、低落、无人倾诉时，提供陪伴式回应 5. 根据长期对话形成用户偏好记忆，让陪伴更连续 6. 支持文字、语音、情绪日记、睡前陪伴等场景  

产品边界： 1. Melo 不是心理咨询工具 2. 不提供医疗、诊断或治疗建议 3. 不替代真实人际关系 4. 它定位为日常陪伴、自我表达和情绪记录工具  

目标用户： 1. 一线和新一线城市中，工作压力较大的年轻职场人 2. 独居、异地生活、社交圈较窄的人 3. 有表达欲，但不一定愿意把所有情绪告诉熟人的用户 4. 喜欢 AI 角色互动、虚拟陪伴、情绪记录的年轻用户 5. 想在睡前、通勤、低落时获得轻量陪伴的人  

初步假设的用户痛点： 1. 有情绪想表达，但不想打扰朋友 2. 很多感受说给熟人听会有负担或羞耻感 3. 普通聊天机器人太工具化，没有连续陪伴感 4. 情绪记录 App 太冷冰冰，缺少回应 5. 人际关系有成本，但用户又希望被理解、被回应 6. 用户希望有一个低压力、随时可用、不评判自己的表达空间  请先不要调用任何 skill，只确认你已经理解这个产品案例。

ai理解后，可以让它使用product-marketing skill，生成一份产品营销上下文。

这一层非常重要。因为你后面看到的所有“文案写得更像样”“策略更贴业务”，很大程度上都不是某个文案skill 自己突然变聪明了，而是它前面先有了正确上下文。

2. customer-research：用户研究

很多人让 AI 做 marketing 时，最容易跳过的一步就是用户研究。

直接写文案、直接想 campaign、直接做转化优化，看起来很快，但其实很容易建立在错误理解上。

customer-research 这个 skill 的价值就在于：它会先帮你把“用户到底是谁、他们怎么说话、他们真正卡在哪”这件事做一轮结构化整理。

它适合的场景包括：

• 你还不够理解用户

• 你想补用户痛点、购买动机、使用场景

• 你想给后续文案、策略、产品表达打基础

它的输出通常会非常完整，比如：

• 研究综合报告

• 用户原话库

• 用户画像

• JTBD 地图

• 竞品与替代方案情报

• 后续还需要补哪些研究

（基于melo这个产品，继续让skills帮助做用户研究）

研究方法说明

用户原生部分联网搜集了reddit的用户反馈

报告里还给了非常详细的用户画像，也很有启发，非常适合在做产品营销方案的时候作为参考

这类 skill 的价值，不在于“替你把研究结论一下子做完”。而在于：

它能先帮你把原本很散的用户理解，快速整理成一个可继续往下用的结构。

对于很多没有专门用户研究流程的小团队来说，这已经很有用了。

3. competitor-profiling：竞品分析

竞品分析很多人也会做，但常见问题是：

• 看了几个产品页面就结束

• 只记住功能，不记住定位

• 看了不少，最后不知道自己该怎么用

competitor-profiling 更像是在帮你做一份结构化竞品画像。

它适合的场景包括：

• 你想更系统地理解竞品定位

• 你想对比功能、定价、表达和打法

• 你想找到差异化机会

它最终给到的，不只是“这个竞品做了什么”，而是：

• 它核心定位是什么

• 主要产品形态是什么

• 对你有什么威胁

• 你可以怎么错位竞争

竞品还是挺全面的

每个竞品都有详细的分析，核心定位、主要产品形态、对melo的威胁、差异化机会等等

整体的一个交叉比对，非常清晰，最后还有策略建议

我很喜欢这一类 skill 的地方在于：它不是只帮你“查”，而是帮你“整理成可判断的形式”。这比单纯联网搜资料更像一个真正能进入工作流的能力。

4. marketing-ideas：当你脑子空时， AI 帮你把可能性铺开

这类 skill 对内容、增长和 campaign 设计都很实用。

它适合的场景包括：

• 脑子里暂时没有新打法

• 已有渠道用得太单一

• 想给产品找更多营销创意和切入角度

它给你的不是“一条唯一正确答案”，而是一组可以继续筛选和组合的创意方向。

看下结果，里边有创意、值得尝试的方案还挺多，场景类的，睡前情绪一句话、下班说两句、匿名真实瞬间等等

睡前情绪一句话内容矩阵 围绕“睡前、低落、不想打扰别人”做高频短内容，作为冷启动的自然流量入口。

通勤 / 下班后“说两句”系列 围绕下班后和通勤时的短时表达需求，打造低门槛内容和产品入口。

情绪记录结果卡片 将“记录+回应”做成轻量结果卡片（如情绪关键词），便于用户分享和二次传播。

匿名真实瞬间征集 发起“那些没发出去的话”匿名征集，将用户真实表达转化为内容资产和共鸣入口。

这类东西最有价值的地方不是“立刻拿去发”，而是它能先把思路打开，让你从“完全没想法”进入“我知道可以从哪些场景和情绪切”。

这套 skills 值不值得用

我的判断是：

非常值得。

但它的价值不是“装上之后，AI 就突然无敌了”。更准确地说，它的价值至少有两层：

1. 它先补上了 AI 最缺的那层 marketing 上下文 很多 AI 在做营销任务时，最大的问题不是不会写，而是不理解你的产品、用户、卖点和定位。Marketing Skills 先用 product-marketing 这一层把这些底层信息统一起来，再让后续 skill 在这个上下文上工作，所以输出会明显更贴业务，而不是泛泛地“生成一段还行的内容”。

2. 它把 marketing 这件事拆成了一整套可调用的技能包 它不是只给你一个总原则，而是把用户研究、竞品分析、文案、SEO、CRO、营销创意、GTM、定价等任务拆成一个个具体 skill。你遇到什么问题，就可以调用对应能力，而不是每次都从零开始和 AI 重新解释一遍。这相当于把很多原本只存在于资深 marketing 脑子里的经验，整理成了 AI 能理解、能复用、能协同的模块。

所以它真正有价值的地方，不只是“让 AI 更懂你”，而是：

一边给 AI 补 marketing 判断结构，一边给 AI 配上一整套 marketing 技能包。

如果你以前用 AI 做 marketing，总觉得结果不够贴业务、不够懂转化、不够像一个真正干这行的人做出来的东西，

那 Marketing Skills 至少提供了一种很值得试的方向：

不要只让 AI 生成内容，而是先给它 marketing 上下文，再让它调用对应的 marketing skill 去完成任务。

这和单纯让 AI“帮我写一段文案”，差别非常大。

怎么安装和使用

安装这件事本身不复杂。

你可以直接把 GitHub 地址丢给 agent，让它帮你装。

装完之后，建议做一次可用性验证，比如：

• 让它检查当前 workspace 是否识别到这些 skills

• 列出前几个已识别 skill

• 先跑一个最简单的 product-marketing 测试输出

如果你想要这个项目的 GitHub 地址，或者我后面整理一版更适合普通人上手的使用方法，

可以在评论区告诉我～