这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Proof Point Packager 面向品牌叙事的 Land 阶段，把已获 claims ledger 批准的证据整理为统计卡、案例片段、证言模块和对比证明。每个模块都绑定消息支柱与对应的主张 ID，并标注 Measured 或 User-provided 及截至日期。它会列出没有获批证据支持的主张，但不会裁定主张、编造数据或评估叙事质量。
读取消息支柱、已批准的 claims ledger 条目、故事库和用户提供的案例数据、基准导出或获授权引语；将证据整理到 memory/narrative/proof-point-packager/；为每个模块添加支柱、主张 ID、来源标签和截至日期；把缺少证据或尚未进入 ledger 的项目标记为 [needs source]，通过 registry-events.py 提交候选；输出证据缺口清单与交接摘要。
- 品牌团队已有消息屋和获批主张，需要为每个支柱制作可复用统计卡。
- 营销人员有客户案例和授权引语，需要整理成可放在主张附近的叙事资产。
- 内容团队想找出哪些消息支柱仍缺少获批证据。
- 叙事资产准备进入 TALE 审核，需要先检查证据是否绑定到具体主张。
如何安装这个 Skill？
- 使用前必须确认 claims ledger 中的 claim ID、批准状态、证据权限和 as-of 日期；本技能不会替你完成主张核实。
- 写入 memory 或提交 registry proposal 会产生持久状态变化，应按宿主授权流程和用户确认执行，并核查 registry-events.py 的实际部署。
- 该评估仅基于静态文件，未验证输出格式、跨技能引用路径或异常输入处理。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
registry-events.py
安装整个仓库：Claude Code 使用 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，再运行 /plugin install aaron-marketing@aaron；兼容 Agent Skills 的主机可运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，或直接 git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。本仓库没有提供该技能专属的单技能安装命令。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/narrative/land/proof-point-packager" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
确保消息屋、故事库和 claims ledger 已存在，然后输入：Package proof points for [product] from the approved claims ledger. Pillars: [list or all three]. 也可以使用：Build reusable stat cards and case snippets for each message-house pillar, each pinned to its claim ID. 如果缺少消息屋，技能应停止并返回 NEEDS_INPUT。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 边界清晰，只打包已批准证据，不负责主张裁定。
- 输出类型具体，包括统计卡、案例片段、证言模块和对比证明。
- 强制绑定消息支柱、ledger 主张 ID、来源标签和截至日期。
- 会显式报告无证据支柱，避免用虚构数据填补缺口。
- 依赖已有消息屋、故事库和获批准的 claims ledger，不能独立完成从零的证据核验。
- 缺少证据时只会标记和转交候选，不会自动补全。
- 保存到长期记忆需要用户确认。
- 来源材料中的授权、数据真实性和主张批准状态仍需由相应流程负责。
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 |
|---|---|---|---|---|
| 证据模块打包器 本页 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 品牌故事库构建器 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 路演叙事构建器 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 品牌叙事质量门 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 叙事赋能包 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
与 offer-claims-registry 相比，本技能只包装已批准主张的证据，不裁定或 substantiates 主张；与 narrative-cascade-planner 相比，它不负责把证据映射到具体渠道表面；与 narrative-quality-auditor 相比，它不计算 TALE 结果或评分 E/L。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确限制为打包已批准证据，要求将输入视为不可信数据，禁止编造，并通过授权 proposal、询问后写入记忆，且不直接修改规范文件；数据来源、写入位置和外部影响较透明。扣5分：静态材料未证明宿主确实强制执行授权、回滚或权限隔离，也未提供具体敏感数据最小化处理机制。
触发条件、输入缺失时的 NEEDS_INPUT、模块字段、自检和终止条件较明确，失败反馈路径可诊断。扣12分：依赖多个上游技能、记忆目录和 registry-events.py，静态材料未复现本技能关键路径，也未提供针对该技能的测试或异常输入覆盖；按静态校准不超过10分。
目标用户、场景、非适用范围、输入和输出均有较清晰定义，并提供中英文术语；Tier-1、用户粘贴数据和无付费工具要求有利于环境适配，核心功能不依赖海外服务。扣4分：依赖既有 message house、claims ledger、story bank 和权限流程，独立使用边界及不同宿主的可达性证据有限。
具备 frontmatter、版本号、Apache-2.0 许可证、Quick Start、Skill Contract、数据源、步骤、交接、限制和下一技能说明，结构清晰。扣4分：未在给定材料中看到该技能专属示例输出、FAQ、变更记录、明确维护责任人或更新流程；publisher 身份也未验证。
预期产物、字段约束、证据缺口清单和交接对象定义具体，若前置数据齐全，输出可直接用于后续审计。扣9分：静态文件没有代表性生成结果或执行证据，且缺少前置状态时无法独立完成；按静态校准不超过7分。
claims ledger claim ID、来源标签、as-of 日期、权限和 gap 路由提供了可审计结构；仓库还提供通用 CI 与测试材料。扣6分：给定测试未覆盖该技能关键行为，没有第三方执行结果或多源独立 corroboration，因此静态证据只能支持有限验证。
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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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