这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Momentum Planner 面向发布后的第二周断崖，规划 T+1 到 T+30 的后续发布时刻。它将里程碑、产品迭代和徽章或奖项机会整理为日期日历，并为变更日志设置公告分级。它还判断某次更新是否足以构成重新发布，设计从流量峰值到自有资产的交接简报，并检查下一次 Tier-1 发布时刻与既有日历的间隔。它只负责时机编排，不负责内容分发、完整下一次发布计划或资产制作。
读取用户提供的发布数据、发布周与当前周的衰减数据、路线图或变更日志，以及发布注册表中的阶段和日期间隔信息；在可用时读取发布复盘和徽章或榜单回声。输出带日期的 T+1→T+30 发布时刻日历，并将每个时刻归类为里程碑、已交付循环或徽章；按 major、medium、minor 路由公告；给出重新发布判断；为比较页、SEO 内容改造和邮件捕获分别生成交接简报；提出下一次 Tier-1 时刻及其间隔检查。写入注册表或记忆前需要用户确认，并通过授权的 proposal 请求提交事件。
- 产品团队在发布后一周流量开始下降，需要安排未来 30 天的里程碑和版本发布时刻。
- 持续每周发版的团队希望判断哪些更新值得全渠道公告，哪些只应进入变更日志。
- 产品刚发布新功能，负责人需要判断它是否构成合法的重新发布机会。
- 增长团队希望把发布流量交接到比较页、SEO 内容和邮件订阅捕获。
- 发布负责人需要为下一次 Tier-1 发布选择候选日期，并检查与上一次关键发布的距离。
如何安装这个 Skill？
- 本评估未执行技能、连接器或注册表操作；不得将静态契约视为已验证的运行结果。
- 使用前应确认 analytics、launch-registry 日历和 roadmap/changelog 数据真实存在；缺失时应保留 NEEDS_INPUT，不要自行补日期、指标或重启依据。
- 若启用外部连接器，应再次确认其网络可达性、数据外传边界和用户授权；技能本身未证明中国大陆网络可稳定访问这些服务。
- 注意版本治理不一致：技能/README 为18.0.0，而 SECURITY.md 的支持版本表仍为17.x。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python standard-library connector scripts
先安装整个仓库：在 Claude Code 中执行 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，然后执行 /plugin install aaron-marketing@aaron。在其他 Agent Skills 兼容主机上可执行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，或直接克隆仓库。该技能位于 launch/prove/momentum-planner/SKILL.md；单技能安装的具体主机步骤未在来源中单独说明。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/launch/prove/momentum-planner" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
直接提供发布名称、发布周数据和当前周数据，例如：Plan the T+1→T+30 momentum window for [launch]. Launch-week spike: [traffic/signups]. Week 2 so far: [numbers]. 也可以询问：We ship weekly — set a changelog / release-notes-as-GTM cadence for [product]. Which upcoming releases deserve an announcement? 若缺少发布状态、日期日历或关键数据，技能会要求补充，而不是自行假设。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 输出结构具体，包含日期日历、公告分级、重新发布判断和下一次 Tier-1 候选。
- 明确区分时机安排与内容分发、资产制作和完整发布规划的职责。
- 要求指标标注为 Measured、User-provided 或 Estimated，并对公告中的数字执行 claims hygiene。
- 默认支持无密钥 Tier-1 数据路径，MCP 不是必需条件。
- 不能独立完成内容复用、付费放大、完整下一次发布计划或自有资产制作。
- 缺少发布注册表日历时，下一次 Tier-1 的间隔检查只能标记为 NEEDS_INPUT。
- 输出质量依赖用户提供可信的分析数据、路线图和变更日志。
- 来源没有提供该单项技能的独立测试套件或跨平台验证细节。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 发布势能规划器 本页 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 发布窗口规划器 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 发布分级规划器 | 63 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 媒体与分析师关系 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| RAMP 发布就绪审计员 | 61 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
它与 content-amplifier 的边界是：Momentum Planner 决定发布时刻，content-amplifier 负责内容复用和分发。它与 launch-tier-planner 的边界是：Momentum Planner 规划发布后的后续节点，launch-tier-planner 负责从头规划下一次完整发布。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确要求将导入数据视为不可信、标注指标来源、在写入记忆前请求确认，并通过 operation: propose 交由注册表正式化；数据读取、写入、晋升和外部连接器路径也有披露。扣6分：仍涉及分析导出、可选网络连接器、记忆写入提案和跨技能交接，回滚、失败后的恢复边界及敏感数据最小化在本技能中未完整说明；发布者身份未知但不作额外扣分。
契约、输入输出、步骤、NEEDS_INPUT 条件、停止规则和异常时不假设数据均较清楚。扣11分：静态阅读未复现关键路径；依赖 launch-registry、registry-events.py、多个下游技能和可选连接器，缺少本技能专属测试、确定性示例及具体错误反馈，因此按静态上限不超过10。
触发语义、目标用户场景、T+1→T+30 输入输出、与 content-amplifier 和 launch-tier-planner 的非适用边界均明确。扣4分：对输入字段完整性的要求、无分析数据或无日历时的替代流程、中文输出与大陆网络可达性的证据不足；核心能力虽默认可用用户提供数据，但部分可选服务依赖外部连接器。
具备规范 front matter、版本、Apache-2.0 许可、Quick Start、Skill Contract、数据源、引用资料、交接和下一技能说明，信息架构清晰。扣4分：未见本技能 changelog、明确维护责任人或更新路径；跨文件引用较多，且仓库 SECURITY.md 的支持版本为17.x而技能和 README 为18.0.0，存在治理版本不一致。
预期产物具体，包括日期化动量日历、公告分层、重启合法性判断、资产交接简报和下一 Tier-1 时刻，且限制内容分发范围、要求来源标签，理论上可直接指导规划。扣9分：没有本技能代表性实际输出或执行证据，连接器、注册表查询和下游交接的可用性未在静态材料中证明，结果仍需用户确认和后续技能落地。
技能要求区分 Measured、User-provided、Estimated，并给出部分来源归属；仓库还提供真实 CI 与回归测试，但这些测试主要覆盖架构和审计验证器，不覆盖本技能关键路径。扣6分：缺少本技能专属可复现实例、第三方 corroboration 和执行记录；按静态上限不超过5。
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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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