营销服务提案生成器
在 Claude Code 中输入一条命令，即可生成定位清晰、含分层定价与 ROI 测算的客户就绪营销服务提案文档。
该技能为纯文本生成型，无脚本执行、无外部网络调用、无敏感数据读写指令，越权风险低；但输入收集流程未说明客户数据如何处理、无确认机制与回滚说明，且依赖仓库级 install.sh（本次未审），未达最小权限与数据流披露的完整标准。
指令内部自洽，触发命令与输出格式（CLIENT-PROPOSAL.md）明确，主路径静态可读；但对异常输入（用户拒绝提供信息、审计数据缺失格式不符）仅有部分兜底，无测试、无失败反馈设计，静态审评封顶。
目标受众（代理机构/自由顾问）与场景（发现电话后生成提案）清晰，触发条件 /market proposal 明确，与其他子技能（audit/competitors）的联动定义良好；但未声明能力边界与不适场景，无中文支持或中文用户环境适配说明。
文档结构清晰、渐进式披露较好（输入收集→框架→模板→原则），仓库有 MIT 许可证和卸载脚本；但该技能本身无版本号、无变更记录、无已知局限披露、无FAQ，维护责任与更新路径不明确。
作为提案生成模板价值较高：章节结构完整、话术框架具体、可直接产出可编辑的 Markdown 文档；但输出为模板填充，与市场上成熟提案模板的边际优势证据不足，ROI 数字由模型生成存在虚构风险，静态无法验证最终产出可用性。
仅作者主张：'数据支持的提案成交率高2-3倍'、'40-60%线索增长' 等数据无任何引用来源；无测试、无示例产出物、无第三方执行证据，可验证性薄。
- ROI 预测数字由模型生成，直接发给客户前必须人工核实，避免虚构业绩承诺
- '提案成交率高2-3倍' 等效果数据无来源，属营销话术
- 技能无版本号与变更记录，更新后行为可能变化
- 无中文支持；若面向中文客户使用需自行本地化模板与话术
- 发布者身份未经验证，维护持续性不确定
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 AI Marketing Suite 15 个技能中的一个（位于 skills/market-proposal/SKILL.md），专用于生成面向潜在客户的营销服务提案。它从收集客户背景与服务范围入手，按固定结构生成完整提案：执行摘要、现状分析、策略与阶段计划、工作范围、时间线、三档定价、ROI 预测、团队介绍、案例与后续步骤。输出保存为 CLIENT-PROPOSAL.md。它还内置了 10 个发现电话提问框架、发送后的 21 天跟进邮件序列和常见异议应对话术。该技能是纯提示词指令，不依赖脚本；若此前运行过 /market audit，会自动引用审计数据支撑分析部分。
读取用户提供的客户信息（公司、痛点、目标、预算、决策周期等）和自身服务范围；若存在此前 /market audit 或 /market competitors 的结果文件则自动纳入现状分析；按 11 个固定章节生成提案文档并保存为 CLIENT-PROPOSAL.md，包含 Good-Better-Best 三档定价表（Growth/Accelerate/Dominate）、ROI 计算框架、里程碑时间线和条款要点清单；另外提供发现电话的 10 个问题、Day 0 至 Day 21 的跟进邮件节奏，以及 8 类常见异议的应对框架。
- 代理机构或自由顾问在完成发现电话后，需要把口头结论快速转成正式提案发给客户。
- 刚起步的营销顾问缺乏提案模板，想按成熟结构（定价锚定、分层报价、ROI 测算）起草第一份提案。
- 已用 /market audit 对潜在客户网站做过审计的代理，希望把审计评分和数据直接写进提案的现状分析以提升成交率。
- 销售团队需要在提案中准备应对『太贵了』『我们自己能做』等常见异议的话术。
- 发送提案后没有跟进纪律的个人创业者，想要一套 Day 2 到 Day 21 的邮件跟进节奏。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提案结构完整专业：11 个章节覆盖从执行摘要到条款要点，含模板文本可直接填空。
- 定价指导具体：三档定价表模板、定价心理学技巧和五种收费模式的适用场景与行业价格区间都写明了。
- 超出文档生成的部分同样实用：发现电话问题清单、跟进邮件序列、异议应对表都是可直接执行的销售资产。
- 能自动复用同一套件中 /market audit 的审计结果，使提案有数据支撑。
- ROI 预测的数字完全依赖用户输入和通用模板，技能本身不验证数据的真实性，过度承诺风险由使用者承担。
- 模板以英语和西方市场为默认语境（美元定价、Net 15/30 条款），其他市场需自行调整。
- 没有内置 PDF 导出——PDF 能力属于套件中其他技能（且依赖可选的 reportlab），本技能只输出 Markdown。
- SKILL.md 未附带测试或示例输出，实际生成质量取决于模型对长指令的遵循程度。
如何安装这个 Skill？
先安装整套技能集合：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。安装脚本会把技能放入 ~/.claude/skills/。仓库未单独说明仅安装这一个子技能的方法，需查看 install.sh 确认。
如何使用这个 Skill？
在 Claude Code 中输入 /market proposal 或 /market proposal <客户名>。首次使用时按提示提供客户名称、行业、痛点、目标、预算区间以及你拟提供的服务与收费模式。若还没做发现电话，可让技能给出内置的 10 个问题清单。生成结果写入 CLIENT-PROPOSAL.md。若希望现状分析有数据支撑，先在同一环境运行 /market audit <url>。