1. 这个项目到底在解决什么问题第一次看到“把 50 多种营销 Skill 装进 AI Agent”这个标题我脑子里蹦出来的第一个念头是终于有人把营销这件事拆成可复用的模块了。做过增长的人都知道营销最痛苦的地方不在于创意枯竭而在于流程碎片化——写文案的不管投放数据做投放的不懂用户分层搞用户分层的又不知道内容节奏怎么排。每个环节都像一座孤岛工具换了一茬又一茬真正沉淀下来的方法论少之又少。这个开源项目的核心思路是把营销工作中高频出现的任务抽象成一个个独立的Skill然后通过AI Agent的调度能力把它们串联起来。你可以把它理解成一个营销领域的“技能工具箱”每个 Skill 负责一件具体的事比如写小红书种草文案、生成 Google Ads 标题、做竞品 SWOT 分析、设计邮件营销序列、优化落地页转化率等等。Agent 则扮演“营销总监”的角色根据你给的目标自动判断该调用哪些 Skill、以什么顺序调用、中间结果怎么传递。它解决的核心问题是让不懂 prompt engineering 的营销人员也能用上 AI 的能力同时让懂 AI 的人不必重复造轮子。适合三类人参考一是中小团队的运营负责人想用 AI 提效但不知道从哪下手二是独立开发者或自由职业者需要快速给客户交付营销方案三是对 Agent 架构感兴趣的技术人想看看 Skill 编排在垂直领域怎么落地。我花了大概两周时间把这个项目的核心逻辑跑了一遍下面把我理解的架构设计、关键实现细节、实操踩坑记录完整分享出来。2. 项目整体架构与设计思路拆解2.1 为什么选择 Skill 化而不是单体 Prompt很多人做 AI 营销工具的第一反应是写一个“万能 Prompt”把品牌背景、目标受众、渠道特性、输出格式全部塞进去。我早期也这么干过结果就是 Prompt 越写越长模型注意力被稀释输出质量极不稳定。更致命的是当你需要调整某个环节时整个 Prompt 都要重写维护成本指数级上升。这个项目选择 Skill 化路线本质上是把关注点分离原则引入 Prompt 工程。每个 Skill 是一个独立的 Markdown 文件包含三部分元数据名称、描述、触发条件、指令正文具体做什么、怎么做、输出格式、示例few-shot 样例。这样做的好处非常明显可组合一个“写邮件”Skill 可以搭配不同的“用户画像”Skill 使用产出完全不同的结果可测试每个 Skill 可以单独验证效果出问题能快速定位可复用社区贡献的 Skill 可以直接拿来用不必从零写起可版本控制Skill 文件用 Git 管理改动有记录回滚方便我实测下来把原来一个 2000 字的万能 Prompt 拆成 5 个 Skill 后输出质量的稳定性提升了至少一个档次。因为每个 Skill 的指令更聚焦模型不需要在多个任务之间“分心”。2.2 Agent 调度层的设计逻辑Skill 有了谁来决定什么时候用哪个这就是 Agent 调度层的职责。项目采用的是意图识别 任务规划的两段式架构。第一段是意图识别Agent 先分析用户的自然语言输入判断这属于哪类营销任务。比如你说“帮我给新品写一套上市推广方案”Agent 会识别出这涉及“产品定位”“目标受众分析”“渠道策略”“内容日历”等多个子任务。第二段是任务规划根据识别出的子任务Agent 从 Skill 库中检索匹配的 Skill然后排出一个执行顺序。这里有个关键设计——Skill 之间可以传递上下文。比如“目标受众分析”Skill 的输出会自动成为“文案撰写”Skill 的输入不需要你手动复制粘贴。我拆过它的调度逻辑核心是一个轻量级的规划器用规则引擎加语义匹配实现。规则引擎处理明确的流程性任务比如“先分析再写”语义匹配处理模糊需求比如“帮我提升转化率”可能触发多个相关 Skill。这种混合方案比纯 LLM 规划更可控也比纯规则更灵活。2.3 50 多个 Skill 的分类体系项目把 Skill 分成了六大类我整理成表格方便你对照类别典型 Skill适用场景策略分析竞品分析、SWOT、市场定位项目启动前的调研阶段内容创作小红书文案、公众号推文、短视频脚本日常内容产出广告投放Google Ads 标题、Facebook 受众、投放预算分配付费推广用户运营用户分层、生命周期管理、召回话术私域运营数据分析转化漏斗、A/B 测试设计、ROI 计算效果复盘品牌建设品牌故事、视觉规范、公关稿长期品牌资产这个分类不是拍脑袋定的而是按照营销工作的实际流程来划分。从策略到执行到复盘基本覆盖了一个营销人 80% 的日常工作。我数了一下内容创作类的 Skill 最多有 15 个左右这也符合实际——内容产出确实是营销人耗时最多的环节。3. 核心 Skill 的细节解析与实操要点3.1 Skill 文件的标准结构一个标准的 Skill 文件长这样我拿“小红书种草文案”举例--- name: xiaohongshu-seeding description: 为产品生成小红书风格的种草文案包含标题、正文、标签 trigger: 当用户需要小红书内容、种草文案、笔记撰写时触发 --- # 角色 你是一位小红书爆款笔记写手擅长用真实体验感的语言打动年轻女性用户。 # 任务 根据产品信息生成一篇小红书种草笔记。 # 输入要求 - 产品名称与核心卖点 - 目标人群特征 - 使用场景 # 输出格式 1. 标题20字以内带emoji有悬念或痛点 2. 正文300-500字第一人称包含使用前后对比 3. 标签5-8个混合热门标签和精准标签 # 示例 此处省略具体示例这个结构的关键在于元数据与指令分离。元数据供 Agent 检索和匹配指令正文供模型执行。我试过把元数据写进正文结果 Agent 检索时经常误判因为模型会把描述性文字也当成任务指令。注意description 字段要写得像“搜索关键词”而不是“功能介绍”。比如写“小红书文案生成”比写“帮助用户创作小红书内容”匹配准确率高很多。3.2 指令正文的写作技巧写 Skill 指令和写普通 Prompt 最大的区别是你要假设模型完全不了解你的业务背景。我踩过的坑是早期写 Skill 时用了很多行业黑话比如“品效合一”“心智占领”结果模型输出全是空话套话。后来我总结了一个“三要素法则”角色要具体不要写“你是一个营销专家”要写“你是一个在美妆行业做了 5 年小红书运营的资深编辑”任务要可验证不要写“写出吸引人的文案”要写“写出包含具体使用场景、有数据支撑、结尾有互动引导的文案”格式要明确用编号列表规定输出结构模型对编号的遵循度远高于段落描述还有一个细节在指令里加入“禁止项”。比如“禁止使用‘家人们’‘绝绝子’等过度使用的网络用语”“禁止编造不存在的产品功效”。实测加了禁止项后输出质量明显更可控。3.3 Skill 之间的上下文传递机制这是整个项目最精妙的部分。Skill 不是孤立执行的它们通过一个共享上下文对象传递数据。我画不了图用文字描述一下流程当 Agent 规划出“先执行受众分析 Skill再执行文案撰写 Skill”后受众分析的输出会被存入上下文对象的audience_profile字段。文案撰写 Skill 的指令里有一句“请参考上下文中的受众画像信息”模型就能自动读取并使用。这个机制的关键在于字段命名要统一。项目约定了一套标准字段名比如product_info、target_audience、channel、tone等。如果你自己写 Skill最好也遵循这套命名否则上下文传递会断掉。我实测发现上下文传递的准确率大概在 85% 左右。偶尔会出现模型“忘记”读取上下文的情况解决办法是在 Skill 指令里显式提醒“本次任务必须使用上下文中已有的受众信息不要自行编造。”4. 从零搭建一个营销 Agent 的完整实操4.1 环境准备与项目初始化项目基于 Node.js 运行我是在 Ubuntu 22.04 上操作的。前置依赖不多# 检查 Node 版本建议 18 以上 node -v # 克隆项目 git clone 项目地址 cd marketing-agent-skills # 安装依赖 npm install # 复制环境变量模板 cp .env.example .env.env文件里需要配置的主要是模型 API 的接入信息。项目默认支持多种模型后端我测试时用的是 Claude 系列模型因为 Skill 文件里的指令风格对 Claude 的遵循度最好。如果你用其他模型可能需要在 Skill 指令里做一些适配调整。提示环境变量文件千万不要提交到 Git。项目自带的.gitignore已经包含了.env但如果你自己新建配置文件记得手动加进去。初始化完成后运行npm run dev启动本地服务。默认端口是 3000浏览器打开http://localhost:3000就能看到交互界面。4.2 加载与验证 Skill 库项目自带了一个 Skill 加载器启动时会自动扫描skills/目录下的所有 Markdown 文件。我建议第一次使用时先跑一下验证脚本npm run validate-skills这个脚本会检查每个 Skill 的元数据是否完整、格式是否合规、有没有重复的 name。我跑的时候发现有 3 个 Skill 的 description 字段为空导致 Agent 检索时完全匹配不到。补上描述后就正常了。验证通过后你可以用npm run list-skills查看所有已加载的 Skill。输出是一个表格包含名称、类别、触发条件。我建议把这个列表打印出来贴在显示器旁边写需求的时候对照着看能快速知道哪些任务有现成 Skill 可用。4.3 编写你的第一个自定义 Skill假设你要加一个“知乎回答”Skill步骤如下第一步在skills/content/目录下新建zhihu-answer.md。第二步按照标准结构填写元数据和指令。第三步运行验证脚本确认格式无误。第四步重启服务让 Agent 重新加载。我写这个 Skill 时犯过一个错误把触发条件写得太窄只写了“知乎回答”结果用户说“帮我写个知乎上的专业回答”时匹配不到。后来改成“知乎、问答、专业回答、知识分享”等多个关键词匹配率就上来了。实操心得触发条件字段建议写 5-8 个相关词覆盖同义词和常见表达变体。太少了匹配不到太多了会误触发。4.4 跑通一个完整的营销任务流我拿一个真实需求测试给一款新出的咖啡豆写一套推广方案。输入是“帮我给这款云南日晒咖啡豆做一套小红书加公众号的推广内容”。Agent 的执行过程如下意图识别判断为“内容创作 渠道策略”复合任务任务规划拆解为“产品卖点提炼 → 小红书文案 → 公众号推文 → 内容日历”Skill 调度依次调用product-positioning、xiaohongshu-seeding、wechat-article、content-calendar上下文传递产品卖点输出传递给后续所有内容 Skill结果汇总四个 Skill 的输出合并成一份完整方案整个过程耗时约 90 秒输出了一份 3000 字左右的方案。我评估了一下产品卖点提炼部分质量不错抓到了“日晒处理法”“云南产区”“果香调性”几个关键点。小红书文案稍显模板化我手动调整了开头和结尾。公众号推文的结构很完整但案例部分需要补充真实数据。这个结果比我预期的好。要知道如果人工做同样的事至少需要 2-3 小时。Agent 产出的是 70 分的初稿人工在此基础上修改到 85 分总耗时压缩到 40 分钟左右。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 Skill 匹配失败怎么办这是最高频的问题。表现是 Agent 回复“我没有找到相关的 Skill”或者调用了完全不相关的 Skill。排查思路按以下顺序来排查项检查方法解决方法元数据完整性运行 validate 脚本补全缺失字段触发词覆盖度手动搜索关键词增加同义词和变体描述准确性读一遍 description改成搜索式短语类别归属检查目录位置移到正确的类别目录模型理解偏差换一种问法测试在指令里加匹配示例我遇到过一次很隐蔽的问题两个 Skill 的触发词高度重叠导致 Agent 随机选一个执行。解决办法是在 description 里明确区分场景比如一个写“适用于新品上市初期”另一个写“适用于成熟期产品优化”。5.2 输出格式不符合预期模型不按指定格式输出通常有三个原因格式指令不够明确、示例不够具体、模型能力不足。我的解决步骤是先把格式要求改成编号列表每条只写一个要求然后在示例部分放一个完整的输出样例如果还不行就在指令末尾加一句“请严格按照上述编号格式输出不要添加额外说明”。实测下来加了完整示例后格式遵循率从 60% 提升到 90% 以上。示例的力量比指令大得多。5.3 上下文传递断裂表现是后续 Skill 没有使用前面 Skill 的输出而是自己编造了信息。排查方法是查看 Agent 的执行日志确认上下文对象里有没有对应的字段。常见原因是字段名不匹配。比如前一个 Skill 输出到audience字段后一个 Skill 读取的是target_audience自然读不到。解决办法是统一字段命名规范项目文档里有一份标准字段表写 Skill 时对照着用。还有一个原因是上下文对象太大模型“忽略”了中间部分的信息。这时候需要精简上下文只传递必要的字段或者在 Skill 指令里显式引用“请使用上下文中audience_profile字段的内容”。5.4 模型输出质量不稳定同一个 Skill有时候输出很好有时候很水。这个问题困扰了我很久后来发现主要跟三个因素有关输入信息的丰富度你给的产品信息越具体输出越具体。只写“一款咖啡豆”和写“云南保山日晒处理、中度烘焙、带有草莓和红酒风味的咖啡豆”输出质量天差地别。指令的约束强度加了“禁止编造”“必须包含具体数据”等约束后输出明显更扎实。模型的温度参数创意类 Skill 温度可以设 0.7-0.8分析类 Skill 建议 0.3-0.4。项目默认是 0.7我建议按 Skill 类型分别配置。避坑技巧在 Skill 元数据里加一个temperature字段加载器会根据这个值动态调整模型参数。这个功能项目已经支持但文档里没写我是翻源码发现的。6. 这套方案还能怎么扩展跑通基础流程后我尝试了几个扩展方向效果不错分享给你参考。第一个方向是接入真实数据源。现在的 Skill 主要靠模型自身知识生成内容如果接入电商平台的评论数据、社交媒体的热门话题、竞品的投放素材输出会更有针对性。项目预留了数据接入的接口在 Skill 指令里可以通过{{data.xxx}}的方式引用外部数据。第二个方向是多 Agent 协作。现在的架构是单 Agent 调度多 Skill如果改成多个 Agent 各负责一个渠道小红书 Agent、公众号 Agent、抖音 Agent然后由一个总控 Agent 协调能处理更复杂的全渠道营销任务。我试了一个简化版用两个 Agent 分别负责内容和投放通过消息队列通信跑通了但延迟比较高还在优化。第三个方向是效果反馈闭环。把实际投放数据点击率、转化率、互动量回传给 Agent让它自动优化 Skill 的指令。这个需要一些工程投入但长期价值很大。我目前只做了手动反馈把表现好的输出标记出来定期更新到 Skill 的示例部分。第四个方向是行业垂直化。50 多个 Skill 是通用型的如果针对特定行业比如医美、教育、SaaS做深度定制把行业术语、合规要求、平台规则都写进 Skill实用性会大幅提升。我帮一个做知识付费的朋友定制了一套他反馈说比通用版好用很多尤其是合规检查那个 Skill帮他避免了好几次违规风险。最后分享一个小技巧Skill 文件建议用 Git 管理每次调整都写清楚 commit message。我现在的习惯是每次发现输出质量问题先定位是哪个 Skill 的问题改完后 commit 一条“fix: 修复小红书文案 Skill 的标签生成逻辑”。积累了几十条记录后回头看能清楚看到每个 Skill 的迭代轨迹也方便回滚到效果最好的版本。