这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Aaron Marketing Skills 中 Narrative 纪律 Trace 阶段的一个技能，专门记录品牌当前在官网、定价页、文档、演示文稿、社交简介和邮件签名等触点上的实际表述。它将每条信息标记为 Measured、User-provided 或 Estimated，并依据既定意图或现有叙事规范判断各触点是 aligned、drifted、contradictory 还是 silent。它还会列出需要来源支持的不可验证声明，并冻结带来源和日期的漂移基线。它不负责编写品牌规范、评分或执行质量否决。
读取用户粘贴的页面内容、用户拥有的页面抓取结果、可选的 Wayback 历史内容，以及项目中的现有叙事规范；按触点提取当前标题、价值主张或声明；为数据标注 Measured、User-provided 或 Estimated；将当前表述与用户提供的意图或既有规范进行逐项差距判断；标记未获批准或不可验证的产品及比较性声明为 [needs source]；生成逐触点基线、差距说明和冻结的漂移基线。需要保存时，先询问用户确认。
- 品牌团队准备重新定位，需要先盘点官网、定价页和文档目前各自传达了什么。
- 营销负责人发现不同渠道的价值主张不一致，想用原文证据定位漂移或矛盾。
- 产品发布前，团队需要冻结所有 owned surface 的“发布前”叙事快照。
- 品牌已有一条 intended message，希望逐个触点检查是否一致。
- 团队需要把现场出现但尚未有来源支持的产品声明整理出来，交给后续 claims registry 处理。
如何安装这个 Skill？
- 本次仅基于静态源文件，未执行技能、连接器或写入流程；不要将文档中的安全与可用性声明视为已验证事实。
- 使用 Firecrawl 等委托抓取前，应确认目标内容可外发、用户拥有或获授权，并检查服务可达性及 robots 规则。
- 仓库安全策略的支持版本与技能声明版本存在不一致，部署前应确认维护状态和兼容性。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python standard library connector scripts
安装整个仓库：先在 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。也可以直接 git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。该技能位于 narrative/trace/narrative-baseline-mapper/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 "$tmp/narrative/trace/narrative-baseline-mapper" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 盘点 Acme 当前官网、定价页、文档和社交简介的叙事，并显示它们与‘帮助小团队更快完成财务结算’之间的差距。
- 帮助小团队更快完成财务结算
- no canon yet
提供品牌或产品名称、要盘点的 owned surface URL 或粘贴内容，以及已知的 intended message。例如：“盘点 Acme 当前官网、定价页、文档和社交简介的叙事，并显示它们与‘帮助小团队更快完成财务结算’之间的差距。”如果没有 intended message 或现有 canon，技能会明确记录“no canon yet”，不会自行发明基准。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 范围清晰，只处理当前叙事盘点、差距读取和漂移基线。
- 要求逐触点保留原文、来源和 as-of 日期，便于复核。
- 支持用户粘贴内容和无密钥抓取，默认 Tier 1，不要求付费工具。
- 明确区分事实、用户提供内容和估算内容。
- 与后续 category-narrative-mapper、narrative-drift-monitor 等技能有标准化交接。
- 不会替用户编写品牌 canon、message house 或最终文案。
- 不会对触点或 TALE 结果评分，也不会自行裁决声明是否真实。
- 闭合平台的社交简介只能使用用户粘贴的内容，不能直接抓取。
- 实际抓取、历史查询和记忆写入依赖仓库中对应的脚本、项目记忆和授权流程。
- 源材料没有提供该单项技能的独立测试套件或平台覆盖验证。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 叙事基线盘点 本页 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 品牌语言规范器 | 63 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 定位真相校准器 | 61 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 发布消息屋构建器 | 59 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 战略叙事设计 | 54 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
与 message-system-architect 相比，本技能盘点现状而不编写 canon 或 message house；与 narrative-quality-auditor 相比，本技能不评分、不运行 TALE 否决；与 category-narrative-mapper 相比，本技能只分析品牌自有触点，不负责类别或竞争叙事；与 positioning-truth-tracer 相比，本技能不把定位主张逐项追溯到产品现实和 substantiation。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确要求将粘贴和抓取内容视为不可信数据，限制抓取到用户拥有的表面，执行 robots 预检，并对写入、提案和用户确认设门槛；但 Firecrawl 等第三方抓取会产生数据外发，运行时权限边界、回滚机制和敏感数据处理仍未在本技能中完整说明，因此扣分。
Skill Contract、Done when、终止规则、异常来源标记和歧义停止条件较完整；但本次仅静态阅读，未复现连接器、写入路径或关键流程，且实际脚本失败反馈和依赖可用性未由该文件证明，按静态上限保守扣分。
触发场景、输入形式、输出结构、非适用范围和下游技能均明确，并支持用户粘贴内容以降低工具依赖；但核心抓取路径依赖外部服务，中文主要体现在元数据和说明，缺少对中文语义质量及中国大陆网络可达性的具体保障，因此扣分。
文档分层清晰，含版本、许可证、参数提示、快速开始、数据来源、限制、保存确认和后续技能；但维护责任与更新路径不明确，仓库安全策略称当前支持17.x而技能版本为18.0.0，且发布者身份未验证，因此扣分。
目标任务、逐表面盘点、证据标签、差距分类、基线冻结和交付格式定义明确，理论上可直接形成可用基线；但未有该技能关键路径的执行证据或代表性产物验证，抓取、写入和主张提案仍需环境支持与人工复核，按静态上限保守给分。
技能规定来源、as-of日期、Measured/User-provided/Estimated标签和原文引用，具备一定审计性；但没有独立复现结果、第三方验证或针对该技能的专门测试证据，仓库测试主要覆盖共享架构和验证器，因此扣分。
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 →