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从零构建你自己的Claude Code营销技能：参考ai-marketing-claude实现的开发者完整指南

【免费下载链接】ai-marketing-claudeAI Marketing Suite for Claude Code. 15 marketing skills with parallel subagents — audit any website, generate copy, email sequences, ad campaigns, content calendars, competitive intelligence, and client-ready PDF reports.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-marketing-claude

ai-marketing-claude 是一个为 Claude Code 打造的AI 营销技能套件，内置 15 个营销技能与 5 个并行子代理，可以在终端里完成网站营销审计、文案生成、邮件序列、广告投放、内容日历、竞品情报和客户级 PDF 报告等全部工作。如果你想从零构建自己的 Claude Code 营销技能，这个项目就是最佳参考实现——本文将带你完整拆解它的架构，并给出一套可复用的构建步骤 🔧

为什么选 ai-marketing-claude 作为参考？

在动手之前，先看看这个开源项目（MIT 协议）能提供什么：

输入一条/market audit <网址>命令，它就会并行启动 5 个分析代理，从 6 个维度打分，最终输出一份 0-100 分的营销评分报告。这正是我们要复刻的核心体验。

一分钟上手：先跑通参考项目

建议先体验再动手。在终端执行以下命令即可克隆并安装：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-marketing-claude cd ai-marketing-claude ./install.sh

安装脚本 install.sh 会自动把技能、代理和脚本复制到 Claude Code 的~/.claude/skills与~/.claude/agents目录。需要 PDF 报告功能时，额外执行pip install reportlab即可（依赖清单见 requirements.txt）。

安装完成后，在 Claude Code 中试试这些命令（完整列表见 README.md）：

• /market quick <url>— 60 秒营销快照
• /market copy <url>— 生成优化文案（附改前/改后对比）
• /market emails <主题>— 生成完整邮件序列
• /market social <主题>— 30 天社媒内容日历
• /market report-pdf <url>— 专业 PDF 营销报告

拆解架构：一个营销技能套件由什么构成

理解 market/SKILL.md 里的"总调度器"模式，是构建自己的技能套件最关键的一课。整体结构如下：

market/SKILL.md # 主调度器：负责路由所有 /market 命令 skills/ # 14 个子技能，每个技能一个 SKILL.md agents/ # 5 个并行子代理（Markdown 提示词） scripts/ # 4 个 Python 工具脚本 templates/ # 6 个营销模板

核心设计思路只有一条：主技能只做路由，子技能各自独立。用户在 Claude Code 输入/market audit <url>时，主调度器识别命令，把任务交给对应的子技能（如 skills/market-audit/SKILL.md），由子技能再决定是否启动并行子代理。这种"路由 + 拆分"的方式让每个文件职责单一、易于维护。

几个值得细看的参考文件：

• 主调度器：market/SKILL.md — 定义命令表、路由逻辑、业务类型识别与输出规范
• 审计编排器：skills/market-audit/SKILL.md — 三阶段流程（发现 → 并行分析 → 汇总评分）
• 子代理示例：agents/market-content.md — 内容质量打分的评分标准
• 工具脚本示例：scripts/analyze_page.py — 提取页面 SEO 元素、CTA、表单等信号

从零构建你的营销技能：6 步实操指南

下面是参考本项目后，构建自己的营销技能套件的完整路径。每一步都给出了对应的参考文件，可以直接对照学习。

第 1 步：编写主调度器 SKILL.md

在你的项目根目录创建market/SKILL.md，明确三件事：

1. 命令参考表— 列出所有/market xxx命令及对应输出文件
2. 路由逻辑— 用户输入什么命令时，交给哪个子技能
3. 输出规范— 统一要求"可执行、按影响排序、附收入估算"

参考 market/SKILL.md 中的路由段落：简单命令（如 60 秒快照）直接在主技能内完成，复杂命令才路由到子技能——不要每个命令都启动并行代理，这是控制成本的关键。

第 2 步：为每个命令建立独立子技能

按"一个技能一个目录"的方式组织，例如skills/market-social/SKILL.md负责内容日历，skills/market-emails/SKILL.md 负责邮件序列。每个子技能内部采用清晰的"阶段式"写法：

• Phase 1 信息收集— 先抓取页面、理解品牌与受众
• Phase 2 策略制定— 选择框架（如邮件的 7 种序列类型）
• Phase 3 内容生成— 输出到指定文件（如EMAIL-SEQUENCES.md）

这样 AI 执行时不会"跳步"，输出质量稳定可预期。

第 3 步：设计并行子代理（可选但加分）

旗舰级命令（如全站审计）才值得用并行子代理。参考 agents/ 目录下的 5 个代理，每个代理只负责一个维度：

写作要点：给每个代理明确的 0-10 分打分标准（本项目对"标题清晰度""价值主张强度"等每个维度都写明了分数含义），并要求输出统一的 Markdown 结构。最后由编排器按加权平均合成 0-100 总分，评分公式就写在 skills/market-audit/SKILL.md 的 Phase 3 中。

第 4 步：补充 Python 工具脚本

纯提示词之外，本项目在 scripts/ 中放了 4 个只用标准库的小脚本，让确定性任务交给代码完成：

• scripts/analyze_page.py — 解析网页的 SEO 元素、CTA、信任信号
• scripts/competitor_scanner.py — 竞品网站扫描
• scripts/social_calendar.py — 社媒日历生成
• scripts/generate_pdf_report.py — 依赖 reportlab 生成 PDF 报告

经验法则：需要精确计算、文件读写、格式转换的任务写成脚本，需要判断和创意的任务留给提示词。

第 5 步：沉淀可复用的营销模板

把重复出现的产出结构沉淀为模板文件，存放在templates/下，例如 templates/email-welcome.md（5 封欢迎邮件）、templates/proposal-template.md（客户提案）、templates/launch-checklist.md（发布检查清单）。技能文件里引用模板，AI 的每次输出都会稳定在模板结构上。

第 6 步：写一个一键安装脚本

参考 install.sh 的极简模式：检测 Claude Code 是否存在 → 创建~/.claude/skills和~/.claude/agents目录 → 依次复制技能、代理、脚本、模板 → 打印已安装命令清单。再配一个 uninstall.sh 清理文件，你的技能套件就有了完整的"产品化"闭环。

进阶技巧：让审计结果"分业务类型"

一个容易忽略的细节：本项目在分析前先做业务类型识别——SaaS、电商、代理公司、本地商家、创作者、市场平台各有不同的分析重点（详见 market/SKILL.md 的 Business Context Detection 一节）。例如电商重点关注购物车放弃与评价，SaaS 关注试用到付费转化。在自己的技能中加入这层"先分类、再分析"的逻辑，会让结果的专业度上一个台阶 📈

总结：你的 Claude Code 营销技能构建清单

• 主调度器market/SKILL.md：命令表 + 路由逻辑 + 输出规范
• 每个命令一个子技能目录，采用"收集 → 策略 → 生成"三阶段写法
• 旗舰命令配并行子代理，每个代理有明确的 0-10 打分标准
• 加权平均合成 0-100 总分，按 A-F 分级
• 确定性任务写成 Python 脚本（优先只用标准库）
• 高频产出沉淀为templates/模板
• 提供一键安装与卸载脚本

照着 README.md 的架构图对照检查一遍，你就拥有了一个与 ai-marketing-claude 同级的营销技能套件。下一步可以挑你最需要的 2-3 个命令（比如审计 + 文案 + 报告）先做出来，跑通后再逐步扩展 —— 小步快跑，边用边长。

【免费下载链接】ai-marketing-claudeAI Marketing Suite for Claude Code. 15 marketing skills with parallel subagents — audit any website, generate copy, email sequences, ad campaigns, content calendars, competitive intelligence, and client-ready PDF reports.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-marketing-claude