这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个用于研究市场叙事地形的品牌策略技能，属于 TALE Trace 阶段。它识别品类中的主流故事、观点、惯用语言和框架陈词，并逐一拆解竞争者的叙事弧线、声称的独特性、证明模式和主要框架。它还通过当前页面与带日期的历史存档比较竞争者的 messaging 漂移。该技能只生成品类叙事地图，不负责建立定位画布、捕捉受众信念或裁定产品声明。
确认待研究的品类和竞争者集合；必要时读取已有的竞争者分析；通过 Firecrawl 抓取竞争者公开页面、通过 Tavily 获取标注为 proxy 的搜索信号、通过 Wayback 比较历史页面；归纳两至四个主导品类叙事及其语言惯例；为每个竞争者记录叙事弧线、声称的 onlyness 句子、证明模式和主要框架；输出当前文案与历史文案的漂移说明，并将数据点标记为 Measured、User-provided 或 Estimated。结果写入 memory/narrative/category-narrative-mapper/，但持久化前需征得用户同意。
- 品牌团队在设计新品牌叙事前，需要了解品类已经使用的主流框架。
- 市场研究人员需要拆解多个竞争者如何讲述产品故事及其证明方式。
- 定位负责人需要比较竞争者当前主页文案与历史存档中的定位变化。
- 内容策略团队需要识别市场中必须使用的表述与已经饱和的陈词。
- 产品营销团队需要为后续定位真相追踪准备竞争替代方案和品类框架候选。
如何安装这个 Skill？
- 抓取和搜索可能向 Firecrawl/Tavily 等第三方发送目标 URL 与查询；不要提交机密竞品线索或未公开信息。
- Wayback 或抓取服务不可用时，漂移分析无法满足完成条件，应明确标记缺失证据，不要推断历史变化。
- 技能要求询问后写入记忆，但“完成”又要求保存；应以用户确认作为任何持久化写入的前置条件。
- 未提供技能专门测试和运行记录，当前分数不代表已验证的执行可靠性或营销结论准确性。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python standard-library connector scripts
可直接克隆整个仓库：git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。使用 Claude Code 时，可执行 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，然后执行 /plugin install aaron-marketing@aaron。README 也支持通过 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills 安装到兼容 Agent Skills 的主机；单技能安装语法有示例，但本技能的具体命令未在提供的材料中单独展示。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/narrative/trace/category-narrative-mapper" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- Map the category narrative for [product/category]. Competitors: [names]
- Tear down how [Competitor A], [Competitor B] tell their story — arc, claimed onlyness, proof pattern.
- Show how [competitor]'s messaging has shifted over the last 2 years — scrape their site now and compare against the archive.
在兼容主机中输入类似“Map the category narrative for [product/category]. Competitors: [names]”或“Tear down how [Competitor A], [Competitor B] tell their story — arc, claimed onlyness, proof pattern.”。如需比较历史变化，可输入“Show how [competitor]'s messaging has shifted over the last 2 years — scrape their site now and compare against the archive.”。使用前应提供品类、产品以及竞争者名称或 URL。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 输出结构明确，覆盖主导叙事、语言惯例、竞争者拆解和文案漂移。
- 要求区分 Measured、User-provided 和 Estimated，且将搜索结果标为 proxy。
- 支持当前公开页面与 Wayback 历史快照的时间比较。
- 有清晰的范围边界，并将结果交给 positioning-truth-tracer 等后续技能。
- 集合采用 Apache-2.0 许可，并支持 Claude Code 和兼容 Agent Skills 的主机。
- 需要竞争者公开页面或用户提供的材料；闭合平台只能使用用户粘贴的摘录或 proxy 信号。
- 该技能不会建立定位画布、裁定声明或计算 TALE 评分。
- 抓取和历史比较依赖 Firecrawl、Tavily、Wayback 等连接器；材料未提供这些连接器的逐项测试结果。
- 保存到持久化 memory 前必须先获得用户确认。
- 源材料没有展示该单技能的独立测试套件。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确要求将抓取内容视为不可信数据，执行 robots.txt 预检，标记代理信号，竞争者声明不得当作事实，并在写入记忆或升级声明前请求确认；但 Firecrawl/Tavily 会向第三方传递目标 URL 与查询，且 registry proposal 的实际权限边界依赖外部协议文件，缺少本技能内完整的数据流、回滚和敏感数据处置说明，故扣分。
技能契约、步骤、完成条件和终止规则较一致，且明确区分 Measured、User-provided、Estimated 和 proxy；但依赖多个连接器、归档服务及共享协议，未提供本技能关键路径的专门测试、异常输入行为或可诊断失败消息。静态评估按上限给分。
触发语义、输入参数、输出组成、竞品集合、相邻类别和非适用范围均描述清楚，并提供中文名称和中文说明；但核心漂移分析依赖当前抓取与 Wayback 可达性，连接器在中国大陆的可用性未说明，且代理或用户粘贴数据会降低覆盖度，故扣分。
具备 frontmatter、版本、许可证、兼容宿主、Quick Start、输入输出契约、数据源、步骤、保存确认、交接和下一技能说明，结构清晰；但维护责任、更新路径、变更日志、依赖版本和故障排查没有在该技能自身明确，且大量关键规则外置到未提供的引用文件，故扣分。
预期输出覆盖类别主叙事、语言惯例、逐竞品拆解、时间漂移和交接摘要，理论上可直接支持定位工作；但静态材料无法证明抓取、归档对比或最终文档在真实输入下完成，且结果质量高度依赖竞品 URL、归档存在性和用户提供的信息，不能超过静态上限，故扣分。
要求每条数据标注来源类型，Measured 行需有 URL，并区分代理搜索与事实，具备一定审计性；但没有本技能专门的测试、第三方复现结果或多源核验记录，现有仓库测试主要覆盖共享架构和审计验证器，不能证明该技能关键路径，故扣分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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