这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 AI Marketing Suite 仓库的主编排 Skill，位于 market/SKILL.md。它将 /market 前缀的 15 条命令路由到对应的子技能，旗舰命令 /market audit 会同时启动 5 个并行子代理，从内容、转化、竞争、技术与策略五个维度给网站打分（0-100 加权总分）。输出保存为 Markdown 文件，可选生成 PDF 客户报告。该 Skill 深度依赖 Claude Code 的子代理与斜杠命令机制，面向创业者、代理机构和个人营销从业者。
接收 /market <command> 形式的斜杠命令并路由到 skills/ 下的子技能；/market audit 并行启动 market-content、market-conversion、market-competitive、market-technical、market-strategy 五个子代理，按六个加权维度（内容25%、转化20%、SEO 20%、竞争15%、品牌10%、增长10%）计算营销总分；先检测业务类型（SaaS、电商、服务商、本地商家、创作者、平台）以调整分析重点；用 WebFetch 抓取页面做 60 秒快速评估（/market quick）；将详细结果写入 MARKETING-AUDIT.md、COMPETITOR-REPORT.md 等文件，/market report-pdf 可生成 PDF（需安装 reportlab）。
- 代理机构销售人员在客户电话前对目标网站运行 /market audit，拿到有评分的审计报告作为话术依据
- 自由职业者用 /market copy 优化自己的落地页文案，并获得改写前后的对比示例
- 产品发布者用 /market emails 和 /market launch 生成完整的邮件序列与发布清单
- 内容创作者用 /market competitors 调研竞品定位，用 /market social 生成 30 天内容日历
- 顾问用 /market proposal 结合已有审计结果生成客户提案，再以 /market report-pdf 交付专业报告
如何安装这个 Skill？
- 该技能会对任意 URL 发起抓取与并行分析，使用前请确认目标站点授权与合规性，尤其是代表客户审计他人网站时。
- README 中的示例输出为宣传演示，实际报告质量未经独立执行验证；PDF 功能需额外安装 reportlab。
- 核心功能依赖访问外部网站，未评估中国大陆网络可达性；无中文输出承诺。
- 发布者未经验证，无版本号与变更日志，更新与维护无明确承诺。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python + reportlab (optional, for PDF reports)WebFetch tool access
整套装件（含本 Skill）安装：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/ai-marketing-claude/main/install.sh | bash，或手动 git clone 后运行 ./install.sh。如需 PDF 报告，运行 pip install reportlab。Skill 本体位于仓库 market/SKILL.md。卸载可运行 ./uninstall.sh。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/zubair-trabzada/ai-marketing-claude.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/market" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
在 Claude Code 中输入 /market <command> <url>，例如 /market audit https://calendly.com 或 /market quick https://example.com。审计会启动并行子代理并输出到当前目录的 Markdown 文件；/market quick 只在终端输出不超过 30 行的快照评分卡。注意：源材料未说明单个 Skill 是否可以脱离整套件单独安装。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 命令覆盖面广：从快速快照到完整审计、邮件序列、广告创意、客户提案和 PDF 报告
- 评分方法论透明：六个加权维度与 0-100 分制直接写在 Skill 文档里
- 输出标准明确：要求可执行、按影响力排序、附改写前后示例、客户可直接使用
- 按业务类型（SaaS、电商、本地商家等）自动调整分析重点
- 强依赖 Claude Code 专属机制（子代理编排、斜杠命令、WebFetch），移植到其他平台需要重写
- 仓库未提供测试套件或基准评测，评分的可信度没有独立验证
- 分析质量取决于抓取到的页面内容，对需登录或重 JS 的站点效果未说明
- PDF 功能需要额外安装 Python reportlab；Python 脚本的实际依赖仅由 requirements.txt 说明，文档未逐一列出
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 |
|---|---|---|---|---|
| AI 营销套件（market 编排器） 本页 | 48 · 谨慎使用 | ★ 2.8k | 7 个月前 | MIT |
| 市场营销审计编排器（Market Audit） | 49 · 谨慎使用 | ★ 2.8k | 7 个月前 | MIT |
| 营销报告生成器（Markdown 版） | 47 · 谨慎使用 | ★ 2.8k | 7 个月前 | MIT |
| 落地页 CRO 转化率分析技能 | 49 · 谨慎使用 | ★ 2.8k | 7 个月前 | MIT |
| 邮件序列生成技能（Market Emails） | 49 · 谨慎使用 | ★ 2.8k | 7 个月前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
编排文件声明了命令路由、并行子代理和文件输出，行为透明，无恶意指令或隐蔽数据外传迹象；但未声明对目标网站的抓取授权、用户确认机制、回滚方式或数据流披露，WebFetch 外部请求的影响与边界未说明，扣分。
命令表、路由逻辑、评分权重在文档内部一致，快速模式明确说明不启动子代理；但关键路径（并行子代理、Python 脚本）仅有声明，无测试、无边界/异常输入处理与失败反馈说明，静态审查下不可验证执行，扣分。
目标受众（创业者、代理机构、solopreneur）与 15 个场景清晰，业务类型检测逻辑明确；但未声明能力边界与不适用范围，触发条件依赖 `/market` 前缀尚可，依赖 WebFetch 抓取海外网站与 reportlab，未评估中国大陆网络可达性与中文支持，扣分。
结构分层清晰（编排器/子技能/代理/脚本/模板），有 MIT 许可与卸载脚本，命令命名稳定；但该 SKILL.md 无版本号、变更日志、已知限制披露，维护责任仅隐含于个人仓库，扣分。
输出标准具体（可执行、排序、示例驱动、客户可用），评分方法权重明确，模板与脚本架构可信可产出 Markdown/PDF 报告；但无代表性输出样本验证其直接可用性，宣传性 README 示例（calendly 评分）为演示而非证据，扣分。
评分方法、文件结构、依赖清单可审计，README 有安装与卸载路径；但示例输出为宣传性演示，无测试套件或第三方执行证据，声称的 69/100 审计结果不可复现，扣分。
点击维度查看打分理由
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。
查看完整评分方法 →