从提示词到技能库：用AI Agent重构营销工作流

1. 从“marketingskills”这个标题说起它到底想解决什么问题第一次看到“marketingskills”这个标题我脑子里蹦出来的不是某个具体工具而是一类很典型的需求把营销这件事拆成可复用、可组合、可被 AI 调用的“技能单元”。这个词本身很朴素但它背后指向的东西一点都不朴素——它试图回答一个困扰很多团队的老问题营销经验到底能不能被结构化沉淀下来而不是永远散落在几个老员工的脑子里和一堆命名混乱的文件夹里。我接触过不少做增长、做投放、做内容的朋友大家共同的痛点是一个活动跑完复盘文档写了SOP 也存了但下次换个渠道、换个产品线这套东西几乎没法直接复用。原因很简单过去的“营销资产”大多是非结构化的——一篇复盘文章、一个 Excel 表、一段聊天记录。AI 时代来了之后大家第一反应是“让 AI 帮我写文案、做投放计划”但很快发现如果你只是把需求丢给一个通用模型它给你的东西永远是“正确的废话”。真正能拉开差距的是你有没有把营销能力拆成一个个边界清晰、输入输出明确的技能模块然后让 AI 按需调用。“marketingskills”这个标题我理解它想做的就是这样一件事定义一套营销领域的技能规范让这些技能可以被 AI agent 识别、调用、组合。它和最近很火的 Agent Skills spec、Claude Code 这些概念是同一脉络的。Claude Code 这类工具的出现让“用自然语言驱动终端、驱动文件系统、驱动一整套工作流”变成了现实而 marketingskills 要做的是把营销这个垂直领域的技能按照 agent 能理解的格式封装起来。所以这篇文章适合谁看如果你是做增长的、做内容的、做投放的或者你是那个被老板要求“研究一下 AI 怎么落地到营销”的人那这篇内容会对你有用。如果你只是想了解 Claude Code 怎么安装、怎么配置网上教程已经很多了我这里不会重复那些。我要聊的是更上游的东西怎么把营销能力变成 AI 能用的技能以及这套东西在实际操作中会踩哪些坑。2. 核心思路拆解为什么是“技能”而不是“提示词”2.1 提示词的天花板在哪里过去两年大家用 AI 做营销基本停留在“提示词工程”阶段。你写一个很长的 prompt告诉模型你是谁、你要什么、输出格式是什么。这套方法在单次任务上有效但一旦任务变复杂问题就暴露了。我举个实际例子。假设你要让 AI 帮你做一次新品上市的整合营销方案。你用提示词的方式可能会写“你是一个资深营销专家请为某新品制定上市方案包括目标人群、核心卖点、渠道策略、内容日历、预算分配……”模型会给你一份看起来很像样的方案。但你仔细看里面的目标人群是泛泛的“18-35岁都市白领”核心卖点是“高品质、高性价比”渠道策略是“小红书抖音微信”。这些东西放在任何一个产品上都成立也就意味着放在任何一个产品上都没用。问题出在哪出在提示词是一个“一次性”的东西。它没有记忆没有工具没有对具体数据的访问能力也没有办法把一个大任务拆成多个可验证的小任务。你让它做方案它就凭训练数据里的“平均营销知识”给你编一份。它不知道你的产品实际转化数据不知道你上个季度在某个渠道的 ROI 是多少也不知道你的供应链能不能支撑某个促销力度。2.2 技能化改造的三个关键动作marketingskills 这类思路的核心是把“写提示词”变成“定义技能”。这两者的区别我用一个类比来说明。提示词就像你临时给一个外包写了一份 brief他做完这一单就走了。技能就像你给一个长期合作的员工写了一份岗位说明书里面写清楚了他的职责边界、他需要哪些工具、他的输入从哪来、输出给谁、什么情况下该找谁协作。下次有类似任务你不需要重新写 brief直接调用这个“岗位”就行。具体来说技能化改造要做三个关键动作。第一个动作是边界定义。一个营销技能必须说清楚它“做什么”和“不做什么”。比如“竞品分析”这个技能它的边界可能是输入一个竞品名称和三个核心维度输出一份结构化的对比表。它不负责做策略建议那是另一个技能的事。边界清晰的好处是AI 在调用时不会越界也不会因为任务太模糊而胡编。第二个动作是输入输出契约。这是很多做营销的人容易忽略的。你要明确定义这个技能需要什么格式的输入是 JSON 还是自然语言需要哪些必填字段输出又是什么格式是 Markdown 表格还是结构化数据我见过太多团队技能定义写得像散文AI 调用时全靠猜结果就是输出质量极不稳定。第三个动作是工具与数据绑定。一个营销技能如果只能靠模型“脑补”那它的价值有限。真正有用的技能应该能调用外部工具或数据源。比如“关键词挖掘”技能它应该能调用搜索指数接口、能读取你已有的关键词库、能把结果写入指定文件。Claude Code 这类工具之所以重要就是因为它给了 agent 执行终端命令、读写文件的能力让技能不再只是“说”而是能“做”。2.3 为什么现在这个时间点值得做有人可能会问这套东西是不是太早了我的判断是现在恰恰是窗口期。原因有两个。一是 agent 基础设施在快速成熟。Claude Code 这类工具已经把“自然语言驱动终端”这件事做得相当可用Agent Skills spec 也在推动技能描述的标准化。这意味着你定义好的技能未来迁移到不同 agent 平台的成本会越来越低。二是营销领域的 AI 应用还停留在很浅的层面。大部分团队还在用 AI 写文案、做图真正把 AI 嵌入到营销工作流里的很少。谁先把自己的营销能力技能化谁就能在效率上拉开差距。这个差距不是 10%可能是 3 到 5 倍。因为技能可以被组合、被复用、被并行调用而人工流程只能线性推进。3. 核心细节解析一个营销技能应该长什么样3.1 技能描述文件的结构按照目前 Agent Skills spec 的常见实践一个技能通常用一个描述文件来定义。这个文件的核心字段包括技能名称、技能描述、触发条件、输入参数、执行步骤、输出格式、依赖工具。我用一个“小红书种草文案生成”技能来举例说明。技能名称要足够具体不要叫“内容生成”要叫“小红书种草文案生成”。描述要写清楚这个技能解决什么问题比如“根据产品卖点和目标人群生成符合小红书平台调性的种草文案包含标题、正文、话题标签”。触发条件写什么情况下该调用这个技能比如“当用户需要为某个产品生成小红书推广内容时”。输入参数要定义清楚每个字段的类型和是否必填。比如产品名称字符串必填、核心卖点字符串数组必填、目标人群字符串必填、参考风格字符串可选、禁忌词字符串数组可选。执行步骤要写成有序列表每一步做什么、用什么工具、产出什么中间结果。输出格式要明确比如输出一个 Markdown 代码块里面包含标题、正文、标签三个部分。这里有个经验执行步骤不要写得太粗也不要写得太细。太粗了 AI 自由发挥空间太大输出不稳定太细了又变成了硬编码失去了 AI 的灵活性。我的做法是把步骤拆到“一个步骤对应一个明确的动作”这个粒度。比如“分析目标人群的语言习惯”是一个步骤“根据语言习惯调整文案语气”是另一个步骤。这样既给了 AI 判断空间又保证了流程可控。3.2 输入输出的契约设计输入输出契约是技能能不能被稳定调用的关键。我见过太多技能定义输入写的是“用户提供产品信息”这种描述等于没写。AI 不知道产品信息具体包含什么也不知道格式是什么结果就是每次调用都要重新问一遍或者干脆瞎猜。正确的做法是用类似 JSON Schema 的方式把输入结构定死。比如{ product_name: string, required, selling_points: [string, string], target_audience: string, tone: string, optional, default: 亲切自然, forbidden_words: [string] }输出也一样。不要写“输出一段文案”要写清楚输出的结构。比如输出一个对象包含title、body、hashtags三个字段hashtags是一个字符串数组每个标签以 # 开头。这样下游技能或者人工审核时就能直接按结构解析不需要再做一次自然语言理解。注意输入输出契约一旦定下来就不要轻易改。因为下游可能有很多技能依赖这个契约。如果确实要改要做好版本管理比如xiaohongshu_copy_v1和xiaohongshu_copy_v2并存一段时间。3.3 工具绑定与权限控制一个营销技能如果只能“动嘴”价值有限。真正有用的技能要能“动手”。在 Claude Code 这类环境里技能可以调用终端命令、读写文件、访问 API。这就带来了两个问题一是工具怎么选二是权限怎么控。工具选择的原则是能用简单工具就不用复杂工具能用本地就不用远程。比如读取一个 CSV 文件用cat或head就够了不需要专门写一个 Python 脚本。调用一个 HTTP 接口用curl就够了不需要引入一个 HTTP 客户端库。工具越简单出问题的概率越低调试也越容易。权限控制是很多人会忽略的。一个营销技能如果需要读取你的客户数据那它就应该被限制只能读取指定目录下的文件不能访问整个文件系统。如果需要调用外部 API那 API key 应该通过环境变量注入而不是硬编码在技能描述里。这些安全实践在个人使用时可能觉得麻烦但一旦团队协作就是必须的。我自己的做法是给每个技能定义一个“权限清单”写清楚它能访问哪些目录、能调用哪些命令、能访问哪些网络端点。然后在 agent 配置里做对应的限制。这样即使某个技能被恶意利用影响范围也可控。4. 实操过程从零搭建一个营销技能库4.1 环境准备与工具选型先说环境。如果你用的是 Claude Code安装和配置的教程网上很多我这里只提几个和技能开发相关的点。第一确保你的工作目录结构清晰。我建议的目录结构是这样的marketing-skills/ skills/ xiaohongshu-copy/ SKILL.md examples/ competitor-analysis/ SKILL.md examples/ keyword-research/ SKILL.md examples/ shared/ data/ templates/ config/ permissions.json每个技能一个目录目录名用短横线连接的小写英文。SKILL.md是技能描述文件examples/放几个输入输出示例方便调试和给 AI 做 few-shot 参考。shared/放公共数据和模板config/放权限配置。工具选型上我建议至少准备这几样一个文本编辑器VS Code 就行、一个终端、一个版本控制工具Git。如果你要调用外部 API还需要一个能管理环境变量的方式比如.env文件配合dotenv。这些工具都很基础不需要额外学习成本。4.2 编写第一个技能竞品分析我拿“竞品分析”这个技能来完整走一遍流程。为什么选它因为它是一个典型的“输入明确、输出结构化、需要调用外部数据”的营销技能能覆盖大部分技能开发中会遇到的问题。第一步定义技能边界。这个技能做什么给定一个竞品名称和三个分析维度输出一份结构化的竞品分析报告。不做什么不做策略建议不做预算分配不做创意生成。边界写清楚后面调用时就不会跑偏。第二步定义输入。输入参数包括竞品名称必填、分析维度必填从预设列表中选择比如“产品功能”“定价策略”“渠道布局”“内容策略”、输出语言可选默认中文、详细程度可选默认“标准”。第三步定义执行步骤。我把它拆成五步确认竞品名称和分析维度如果维度不在预设列表中提示用户重新选择。调用搜索工具获取竞品在指定维度上的公开信息。这里要指定搜索关键词模板比如“{竞品名称} {维度} 分析”。对搜索结果做去重和筛选保留最近 12 个月内的信息。按照预设的报告模板把信息填入对应章节。输出 Markdown 格式的报告并在末尾附上信息来源链接。第四步定义输出格式。输出一个 Markdown 文档包含标题、概述、各维度分析、总结、信息来源五个部分。每个维度分析下面要有“现状描述”“关键发现”“数据支撑”三个子项。第五步绑定工具。这个技能需要调用搜索工具和文件写入工具。搜索工具可以用现成的搜索 API文件写入用标准的文件操作命令。写完之后用几个真实的竞品跑一遍看看输出质量。我实测下来最容易出问题的地方是第三步的“去重和筛选”。因为搜索结果里会有大量重复内容和过时信息如果筛选逻辑写得太粗报告里就会混入很多噪音。我的做法是在技能描述里明确写清楚筛选规则比如“优先保留来自官方渠道、权威媒体、最近 6 个月内的信息同一信息源只保留一条”。4.3 技能组合与工作流编排单个技能有用但真正威力大的是技能组合。比如你可以把“竞品分析”“关键词挖掘”“内容日历生成”三个技能串起来形成一个“新品上市内容策略”工作流。编排工作流的关键是定义清楚技能之间的数据传递。比如“竞品分析”的输出里包含“竞品核心卖点”这个字段可以直接作为“关键词挖掘”的输入之一。“关键词挖掘”的输出里包含“高价值关键词列表”这个又可以作为“内容日历生成”的输入。这里有个坑不要假设上游技能的输出格式永远不变。我建议在技能之间加一层“适配器”把上游输出转换成下游需要的格式。这层适配器可以是一个简单的脚本也可以是一段自然语言指令。加这一层的好处是当上游技能升级时只需要改适配器不需要改下游技能。工作流编排还有一个实践是“并行调用”。比如“竞品分析”和“关键词挖掘”之间没有依赖关系可以并行跑节省时间。在 Claude Code 里你可以用后台任务的方式并行执行多个技能。但要注意并行任务如果都要写同一个文件会有冲突。我的做法是让每个技能写自己的临时文件最后再合并。4.4 调试与迭代技能开发不是一次性的需要反复调试。我常用的调试方法是“最小输入测试”。先用最简单的输入跑一遍看看技能能不能正常执行。比如竞品分析技能先用一个你非常熟悉的竞品输入一个维度看看输出是否符合预期。如果这一步就有问题那说明技能描述里有歧义。最小输入测试通过后再逐步增加复杂度。增加输入维度、增加数据量、增加边界情况。每增加一项都记录下输出质量的变化。我一般会维护一个“测试用例表”里面记录每个用例的输入、预期输出、实际输出、是否通过。这个表在技能迭代时非常有用能快速发现回归问题。迭代的节奏我建议是“小步快跑”。不要憋一个大版本每次改一两个点跑一遍测试确认没问题就提交。这样出问题时容易定位也不会因为改动太大而引入一堆新问题。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 技能调用不触发怎么办这是最常见的问题。你定义了一个技能但 AI 在该用的时候没用。原因通常有三个。一是触发条件写得太窄。比如你写“当用户明确说‘请使用竞品分析技能’时触发”那用户说“帮我看看这个竞品”就不会触发。我的建议是触发条件要写“意图”而不是“关键词”。比如“当用户表达出需要了解竞品信息的意图时触发”。二是技能描述和用户输入之间的语义距离太远。比如用户说“帮我做一下市场调研”你的技能叫“竞品分析”AI 可能觉得这两个不是一回事。解决办法是在技能描述里加上同义词和相关场景比如“竞品分析也称为竞争对手研究、市场对标分析”。三是技能太多AI 选择困难。当你有几十个技能时AI 可能会在多个相似技能之间犹豫。这时候需要做技能分组或者给每个技能加一个“优先级”字段让 AI 在冲突时知道该选哪个。5.2 输出格式不稳定的排查思路输出格式不稳定是另一个高频问题。同样的输入有时候输出 Markdown 表格有时候输出纯文本列表。排查思路是这样的。先检查技能描述里的输出格式定义是否足够具体。如果你写的是“输出一个表格”那 AI 可能用 Markdown 表格也可能用 CSV还可能用自然语言描述一个表格。要写就写死比如“输出一个 Markdown 表格表头为维度、竞品表现、我方表现、差距分析”。如果格式定义已经足够具体但输出还是不稳定那可能是模型的问题。不同模型对格式指令的遵循程度不一样。我的经验是对于格式要求严格的技能在技能描述里加一个“输出示例”会很有帮助。给 AI 一个具体的输出样例它模仿的准确率会高很多。还有一个技巧是“后处理校验”。在技能执行完输出之后加一步校验检查输出是否符合格式要求。如果不符合就让 AI 重新生成或者用脚本做格式转换。这一步会增加一点时间但能大幅提升稳定性。5.3 数据源访问失败的应对营销技能经常需要访问外部数据源比如搜索 API、社交媒体 API、内部数据库。这些访问失败是常态要有应对方案。首先是超时和重试。在技能描述里明确写清楚超时时间和重试次数。比如“调用搜索 API 时超时时间设为 10 秒失败后重试 2 次每次间隔 2 秒”。不要小看这个很多技能失败就是因为没有重试机制一次网络抖动就挂了。其次是降级方案。如果主数据源访问失败要有备选方案。比如搜索 API 挂了可以降级到用本地缓存的数据或者提示用户手动提供信息。降级方案要在技能描述里写清楚让 AI 知道什么情况下该降级、怎么降级。最后是错误记录。每次数据源访问失败都要记录下失败原因、时间、输入参数。这些记录在排查问题时非常有用。我一般会让技能把错误信息写到一个统一的日志文件里方便后续分析。5.4 常见问题速查表问题现象可能原因排查动作解决方案技能不被调用触发条件太窄检查触发条件描述改为意图触发补充同义词输出格式混乱格式定义不具体检查输出格式字段写死格式加输出示例执行中途失败数据源超时查看错误日志加重试和降级方案输出内容空洞输入信息不足检查输入参数增加必填字段补充上下文技能之间冲突职责边界重叠检查技能描述重新划分边界加优先级执行速度慢串行任务太多分析任务依赖关系无依赖任务改并行结果不可复现随机性太高检查温度参数降低随机性固定种子提示这张表建议放在你的技能库根目录下每次遇到新问题就补充一行。积累下来就是你自己的排查手册。6. 技能库的维护与扩展一些实操心得6.1 版本管理与变更记录技能库一旦开始被多人使用版本管理就变得很重要。我的做法是每个技能目录下放一个CHANGELOG.md记录每次变更的内容、原因、影响范围。变更记录不用写得很正式但要写清楚“改了什么”和“为什么改”。比如“2024-06-15将竞品分析技能的搜索时间范围从 6 个月改为 12 个月。原因6 个月内的信息太少导致报告内容单薄。影响执行时间增加约 20%但输出质量明显提升。”这种记录看起来琐碎但当三个月后有人问“为什么这个技能要跑这么久”时你翻一下变更记录就能回答。没有变更记录你就只能靠回忆而回忆往往不靠谱。6.2 技能复用与抽象随着技能数量增加你会发现很多技能之间有重复的逻辑。比如“小红书文案生成”和“抖音文案生成”可能共享 80% 的逻辑只是平台调性和格式要求不同。这时候就要做抽象。抽象的方法是把公共逻辑抽成一个“基础技能”然后平台特定的技能去调用这个基础技能。比如抽一个“短文案生成基础技能”负责处理产品信息、卖点提取、语气调整这些通用逻辑。然后“小红书文案生成”和“抖音文案生成”分别在这个基础上加平台特定的格式和调性要求。抽象的好处是维护成本大幅降低。改一个公共逻辑所有依赖它的技能都受益。但抽象也要适度不要为了抽象而抽象。我的经验是当两个技能有超过 60% 的重复逻辑时才考虑抽象。低于这个比例抽象带来的复杂度可能超过收益。6.3 团队协作中的技能共享如果是团队使用技能库的共享机制要设计好。我见过两种模式各有优劣。一种是“中央仓库”模式。所有技能放在一个 Git 仓库里大家通过 Pull Request 提交新技能或修改。这种模式的好处是统一管理质量可控。坏处是流程较重小改动也要走 PR。另一种是“个人仓库注册中心”模式。每个人维护自己的技能仓库然后在一个注册中心里登记自己的技能。这种模式灵活但容易出现技能重复和质量参差不齐。我自己的做法是混合模式核心技能放中央仓库严格管理实验性技能放个人仓库通过注册中心共享。等实验性技能成熟了再迁移到中央仓库。这样既保证了核心技能的稳定性又给了创新空间。6.4 技能效果的度量最后聊一个容易被忽略的点怎么衡量一个技能到底有没有用。我的做法是给每个技能定义两到三个度量指标。对于内容生成类技能指标可以是“人工修改率”和“生成速度”。人工修改率越低说明技能输出质量越高。生成速度则影响使用体验。对于分析类技能指标可以是“信息准确率”和“覆盖度”。信息准确率需要人工抽查覆盖度可以通过对比人工分析的结果来评估。对于流程类技能指标可以是“执行成功率”和“耗时”。执行成功率低于 90% 的技能就需要重点排查。这些指标不需要很精确但要有。没有度量你就不知道技能是在进步还是在退步。我一般会每个月跑一次度量把结果记录在技能目录下的METRICS.md里。时间长了就能看出哪些技能值得继续投入哪些应该淘汰。我个人在实际操作中的体会是做 marketingskills 这件事最大的障碍不是技术而是愿不愿意把营销经验“拆开”。很多人做营销久了习惯了一套模糊的、靠感觉的判断方式让他把每个判断拆成明确的输入输出他会觉得别扭。但恰恰是这种拆解才是 AI 能帮上忙的前提。你拆得越清楚AI 干得越漂亮。这个道理和带团队是一样的。