这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
List Growth Designer 是 Aaron Marketing Skills 中 Email/SEND 体系下的 Setup 技能。它帮助用户选择邮件列表获客渠道、设计 lead magnet 或订阅激励、规划单重或双重确认流程，并建立推荐环。技能还会定义订阅增长率、每次订阅成本和确认率等目标，但目标必须标注为 Estimated 或 User-provided。它不负责搭建注册页面、编写确认邮件、记录同意凭证或计算 SEND 评分。
读取用户的增长目标、受众、优惠、现有注册入口、列表规模、增长历史和合规辖区；盘点 owned、earned 和 paid 获客渠道；提出与实际邮件内容匹配的 lead magnet 或激励方案；规范单重或双重确认流程及时间戳、来源、法律依据、复选框文案和可选 IP/UA 等同意证据；设计推荐激励、分享机制和归因方式；输出列表增长计划、捕获流程规格、推荐环机制、标注后的增长指标，以及交给 consent-registry 或 email-sequence-designer 的交接摘要。用户确认后，可保存增长计划到指定 memory 路径，并通过授权 propose 请求提交同意捕获规格。
- 希望扩大自有邮件列表的创业者，需要比较网站、内容、社交简介、合作和付费获客渠道。
- 准备推出订阅激励或 lead magnet 的营销团队，需要把激励与后续邮件内容匹配。
- 面向美国、欧盟、加拿大或其他辖区运营的团队，需要规划合规的单重或双重确认捕获流程。
- 运营 newsletter 的团队，需要设计推荐奖励、分享机制和防止低质量订阅的控制措施。
- 已有 ESP 导出数据但缺少基线的团队，需要根据自身历史数据设定订阅增长和每次确认成本目标。
如何安装这个 Skill？
- 上线前应明确IP/UA等同意证据的最小化、保存期限、访问控制和删除/回滚流程。
- 不要把该技能的合规提示当作法律结论；应按具体司法辖区复核单选/双重确认、推荐激励和营销邮件要求。
- 确认共享引用文件和registry-events.py在目标宿主中可达且版本一致，否则提案与交接可能无法落地。
- 发布者身份未经过FollowSkills企业注册表验证。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
Python standard-library runtime for registry-events.py
安装整个仓库：在 Claude Code 中运行 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，再运行 /plugin install aaron-marketing@aaron；或在兼容 Agent Skills 的主机中运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。技能文件位于 email/setup/list-growth-designer/SKILL.md。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/email/setup/list-growth-designer" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
直接提交类似以下请求：Plan how to grow my email list for [audience]. Current signup: [where/how]. Goal: [+N subscribers / rate] over [period]. 也可以请求：Design a lead magnet + a compliant double-opt-in flow for [offer]. Jurisdiction: [US / EU / Canada]. 提供目标、受众、当前注册来源、列表规模、增长历史和辖区；确认后才允许写入 memory。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 职责边界清晰，专注于获客策略、订阅激励、确认流程规格和推荐增长。
- 要求区分 Measured、User-provided 和 Estimated，避免凭空引用行业基准。
- 强调在注册时捕获同意证据，并把正式记录交给 consent-registry。
- 默认可使用用户粘贴的 ESP 和网页分析数据，不要求付费 API 或 MCP。
- 不搭建注册页或弹窗 UX，也不记录 opt-in 记录。
- 不编写欢迎邮件或双重确认邮件，不计算 SEND/EQS 评分。
- 需要用户提供当前列表和增长数据；没有数据时不能建立真实基线。
- 合规内容只是指导而非法律意见，且源材料未提供平台级测试结果或独立测试套件证据。
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。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 邮件列表增长设计师 本页 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 流失召回专家 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 邮件偏好与降频管理器 | 61 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 邮件质量审计员 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| Newsletter 变现规划器 | 61 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
与 landing-optimizer 相比，本技能负责注册页面之前的获客策略，而不是页面或弹窗 UX；与 consent-registry 相比，本技能提出同意证据规格，但不写入正式同意记录；与 email-creative-builder 和 email-sequence-designer 相比，本技能不负责确认邮件文案或欢迎流程。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确限定范围，要求确认后写入记忆，禁止直接写 consent 注册表，并将导入数据视为不可信；数据流、授权提案和外部副作用有说明。扣7分，因缺少明确的敏感数据最小化、保留期限、撤销/回滚方案，且IP/UA等信息的处理边界不完整；发布者身份未获验证，来源归属有限。
合同、完成条件、输入输出、交接和歧义停止规则较清晰，且声明不需要密钥API。扣12分，静态审查上限为10；未提供该技能关键路径的专门测试、异常输入示例或可复现执行证据，引用的共享文件也未在材料中展开。
触发语义、目标用户、输入参数、输出范围和明确的非适用场景均有描述，并支持中文和多种司法辖区；核心路径默认使用用户提供的数据，不依赖海外服务。扣3分，司法辖区仅粗略分为US/EU/Canada/other，环境差异、中文合规实践和更细的误触发边界证据不足。
具备完整前置元数据、版本号、许可证、Quick Start、契约、数据源、保存规则、限制、交接和后续技能说明。扣4分，缺少明确维护责任人、变更日志和更新路径；材料中的安全策略支持版本为17.x，而技能标为18.0.0，存在治理信息不一致。
预期输出覆盖渠道、lead magnet、双重确认捕获规范、推荐环和增长指标，且指标要求标注Estimated/User-provided，直接支持后续工作。扣9分，静态证据未验证代表性输出，实际结果依赖用户提供数据及其他技能完成页面、邮件和登记，比较优势和成本收益未被证实。
技能描述了可审计的数据来源、指标标签和交接结构，仓库还提供一般性CI测试。扣7分，未见该技能专门测试、第三方佐证或独立复现结果；仓库级测试不能证明本技能关键路径有效。
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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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