PDF 营销报告生成器
把网站营销审计数据汇编成一份带评分仪表盘、图表和行动计划的客户级 PDF 报告。
技能仅生成本地PDF，数据流透明（写入/tmp后清理），依赖仅reportlab且预检安装，未见敏感数据外传或越权操作，扣分点：脚本本体未提供无法核验其实际行为，安装脚本curl|bash方式未在本技能内说明，无显式用户确认环节。
文档对JSON结构、字段、前置检查、故障排查表描述详尽且自洽，含demo模式和输出验证步骤；扣分点：generate_pdf_report.py源码未随评审材料提供，无法静态核验关键路径与异常输入下的失败反馈质量，测试证据缺失，故不超过10。
触发条件明确（/market report-pdf命令、'client-ready report'等语义触发），有PDF vs Markdown适用边界表和降级路径（无前置数据时自行分析）；扣分点：未声明非适用范围细节，全英文输出，无中文支持说明，依赖reportlab/Pip在部分环境可能不可达。
结构清晰、渐进式披露良好（用途→数据收集→JSON规范→执行→排障），MIT许可证明确；扣分点：无版本号/变更日志，维护责任与更新路径仅依赖未验证的仓库归属，README含社区引流营销内容。
声称产出可直接交付客户的品牌化PDF，字段级组装指南和评分方法论具体，边际价值高于手写Markdown；扣分点：静态评审无法验证脚本实际输出质量，文件大小/页数为声称值，未经执行证实，故不超过7。
评分方法论、颜色映射、JSON schema均为可审计的一手规格材料；扣分点：无测试套件、无CI证据、无第三方执行记录，样例输出仅为文档内声称，覆盖面薄，故不超过5。
- generate_pdf_report.py 源码未在评审范围内提供，PDF实际产出质量与失败行为未经静态或执行验证
- 安装脚本采用 curl | bash 模式，建议改用克隆后本地执行以降低供应链风险
- 输出与文档均为英文，无中文支持；依赖pip安装reportlab在受限网络环境可能失败
- README含外部社区引流链接，与技能功能无关，注意甄别
- 报告中的'预估收入影响'等结论由模型生成，交付客户前应人工核实数据真实性
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 AI Marketing Suite for Claude Code 中的 15 个技能之一，位于 skills/market-report-pdf/。它读取同套件其他审计技能产出的 Markdown 文件（如 MARKETING-AUDIT.md、SEO-AUDIT.md 等），把它们整理成固定结构的 JSON，然后调用 Python 脚本 generate_pdf_report.py 生成一份带品牌配色的 PDF。报告包含总分仪表盘、六类评分条形图、按严重程度排序的发现、三级行动计划和可选的竞争对手对比表。适合需要向客户交付专业文件的营销顾问和代理机构。
1) 收集项目目录中已有的审计输出文件（MARKETING-AUDIT.md、LANDING-CRO.md、SEO-AUDIT.md、BRAND-VOICE.md、COMPETITOR-ANALYSIS.md、FUNNEL-ANALYSIS.md、SOCIAL-AUDIT.md、EMAIL-AUDIT.md、AD-AUDIT.md）；若没有数据，建议先运行 /market audit <url>，或用 scripts/analyze_page.py 直接分析目标网址。2) 按规定结构组装 JSON：总网址、品牌名、按权重（内容25%、转化20%、SEO20%、竞争定位15%、品牌信任10%、增长战略10%）计算的总分、执行摘要、按严重程度（Critical/High/Medium/Low）排列的5-10条发现、三级行动计划（本周速赢、1-3个月、3-6个月）、最多3个竞争对手。3) 写入临时 JSON 文件，确认 reportlab 已安装，运行 python3 scripts/generate_pdf_report.py 生成 PDF，验证输出文件后清理临时文件。产物为项目根目录下的 MARKETING-REPORT-<domain>.pdf，通常5-7页、200-500KB。无竞品数据时会自动跳过竞品章节。
- 代理机构顾问在销售电话前，把对潜在客户网站的完整审计结果打包成可打印、可发邮件的专业 PDF 交付物。
- 自由营销人完成付费审计项目后，需要一份比 Markdown 更体面、带图表和评分可视化的最终报告交给客户。
- Claude Code 用户已运行过 /market audit、/market seo 等命令，想把散落的多个 Markdown 结果汇总成一份综合报告。
- 销售场景中想给意向客户一份'免费诊断报告'：报告的发现和行动计划写得具体、有说服力，本身就是销售工具。
- 想在无任何先前审计数据时快速出一份演示/样例报告——脚本不带参数即可生成占位数据样本。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 输出是真正客户级的成品：封面页带环形评分仪表盘和 A+ 到 F 等级、彩色条形图、严重程度标色的发现表、编号行动计划，配色和排版由脚本统一控制。
- JSON 数据结构有逐字段说明，包括六个评分维度的打分标准和总分加权公式，评分可追溯、可向客户解释。
- 有明确的 PDF vs Markdown 选型指引（给客户用 PDF、内部迭代用 Markdown），且竞品数据缺失时优雅降级、自动跳过该章节。
- 脚本支持演示模式（无参数运行生成样本），方便安装后立刻验证效果。
- 依赖 Python 和 reportlab，非 Python 环境需先装依赖；官方故障排查表也列出了缺模块、JSON 解析错误等常见失败模式。
- 报告质量完全取决于输入数据——技能自己强调'垃圾进，垃圾出'，跳过审计直接生成会明显降低报告可信度。
- 字体固定为 reportlab 内置的 Helvetica，无法使用自定义品牌字体；配色方案也是预设的，不支持定制。
- 源材料中没有测试套件、版本历史或用户反馈等质量证据；六类评分权重是硬编码的，不适用于想自定义评估框架的用户。
如何安装这个 Skill？
本技能属于 ai-marketing-claude 整套集合，随集合一起安装：
bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/ai-marketing-claude/main/install.sh | bash
或手动安装：
bash
git clone https://github.com/zubair-trabzada/ai-marketing-claude.git
cd ai-marketing-claude
./install.sh
PDF 生成需要额外的 Python 依赖：
bash
pip install reportlab
仓库未单独说明只安装这一个子技能的方法。
如何使用这个 Skill？
推荐流程：先依次运行 /market audit <url>、/market competitors <url>、/market seo <url>、/market landing <url> 积累数据，然后运行 /market report-pdf <url>，技能会自动查找并整合这些输出文件生成 PDF。也可以直接说'给我一份客户级的 PDF 报告'触发。无先前数据时，技能会建议先做审计，或用 scripts/analyze_page.py <url> 现场收集数据。生成结果为项目根目录下的 MARKETING-REPORT-<domain>.pdf。