Skills
收录 97,501 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
营销与增长
将产品演示录屏转化为 RFP 应答视频以及一份书面需求矩阵。把 RFP 实际需求清单中的每项需求或问题,映射到录屏中对应满足它的具体时刻;把视频裁剪到只保留与 RFP 相关的内容,配以克制的字幕,标明每个片段展示的是哪项需求;并在任何内容开始制作之前,标出录屏未覆盖的需求。矩阵既撰写在项目的实时文章中,也作为文本随应答一并返回。当用户说“把这段演示录屏做成 RFP 应答视频”“用这段演示录制我们的 RFP 视频和参考文档”“把这段录屏映射到我们的 RFP 需求”,或“我们需要为这次 RFP 应答准备一个视频和一份需求矩阵”时使用。
为开发者工具创建 "[Competitor] alternative" 和对比页面。打造诚实、高转化的对比内容,以在竞争性搜索词中获得排名。触发短语:"alternatives page"、"comparison page"、"vs page"、"[competitor] alternative"、"competitor comparison"、"competitive content"、"comparison table"、"migration guide"、"switch from [competitor]"、"compare to [competitor]"、"alternative to"。
面向开发者工具的系统化竞品分析。追踪直接与间接竞品的功能、定价、定位、内容策略与社区口碑。触发短语:“competitor analysis”、“track competitors”、“competitive intelligence”、“competitor research”、“what are competitors doing”、“competitive landscape”、“competitor features”、“competitor pricing”、“battlecard”、“competitive battlecard”、“compete against”、“vs [competitor]”
当用户想创建用于 SEO 和销售支持的竞品比较页面或替代方案页面时使用。用户提到“alternative page”“vs page”“competitor comparison”“comparison page”“[Product] vs [Product]”“[Product] alternative”“competitive landing pages”“how do we compare to X”“battle card”或“competitor teardown”时也使用。适用于任何将产品与竞争对手进行对比的内容。涵盖四种形式:单个替代方案、多个替代方案、你与竞争对手、竞争对手之间的比较。销售专用竞品文档请参阅 sales-enablement。
当用户想要创建或优化邮件序列、滴灌活动、自动化邮件流或生命周期邮件计划时使用。也在用户提到 “email sequence”“drip campaign”“nurture sequence”“onboarding emails”“welcome sequence”“re-engagement emails”“email automation”“lifecycle emails”“trigger-based emails”“email funnel”“email workflow”“what emails should I send”“welcome series” 或 “email cadence” 时使用。适用于任何多邮件自动化流。冷启动外联邮件见 cold-email。应用内引导见 onboarding。
当用户想为营销目的(获取潜在客户、提升 SEO 价值或品牌知名度)规划、评估或构建免费工具时使用。用户提到“engineering as marketing”“free tool”“marketing tool”“calculator”“generator”“interactive tool”“lead gen tool”“build a tool for leads”“free resource”“ROI calculator”“grader tool”“audit tool”“should I build a free tool”或“tools for lead gen”时也使用。凡是有人想构建有用的东西并免费提供,以吸引潜在客户或获得链接,都使用此技能。关于可下载内容类获客资源(电子书、清单、模板),请参阅 lead-magnets。
当用户想要撰写 YouTube 视频的前 30 秒、创作留存钩子、改进视频开场,或减少早期流失时使用。也用于用户说 'write a hook'、'video intro'、'opening for my video'、'first 30 seconds'、'retention hook'、'stop the scroll'、'my videos have bad retention at the start'、'viewers are leaving in the first minute' 时。完整脚本结构参见 script-structure。标题/缩略图搭配参见 title-craft 和 thumbnail-design。
当用户想要调研客户、联系人,或构建目标名单时使用。也用于用户说“research this company”“find decision makers”“build a target list”“who should I reach out to”“what's their tech stack”“who's the buyer”“map the org”“enrich these contacts”“score these accounts”“is this company a fit”“qualify this lead”“who owns the budget”“should I pursue this account”时。关于外发文案本身的撰写,见 cold-email、cold-call、linkedin-outreach 或 direct-mail。关于跨渠道序列,见 outbound-sequence。关于更深入的画像工作,见 buyer-persona。关于针对竞品的调研,见 competitive-intel。
review-analyzer-skill 是由 buluslan(公众号:新西楼.AI)研发的电商评论深度分析 Skill(VOC 客户之声分析),他会帮你把一堆产品评论变成一份能落地的决策依据——22 维 AI 打标提炼用户画像、痛点和真实需求,输出 15 章深度洞察报告和可视化看板,从差评里挖出产品优化机会点、从好评里找到爆款基因。 更多跨境电商 AI 实战内容,请关注公众号「新西楼.AI」。 Deep-dive e-commerce review & VOC analysis: 22-dimension AI tagging, 15-chapter insight report with anomaly signal cards, 6 themed visualization dashboards, CSV-primary multi-source input (SellerSprite optional), Feishu sync. 当用户需要以下功能时触发:分析电商产品评论(Amazon 等平台)/ 从评论中提取用户画像、痛点和 VOC(客户之声)/ 生成产品洞察报告和机会点分析 / 创建可视化分析看板 / 通过卖家精灵获取评论数据(可选增强;CSV 为主源)/ 将分析结果同步到飞书文档。 触发关键词:电商评论分析、评论分析、竞品分析、用户洞察、VOC 分析、产品优化、市场调研、评论数据挖掘、卖家精灵、sellersprite。 NOT for 关键词调研/选品雷达类任务(那些有专门工具)。
当用户想在网站上添加、修复或优化 schema 标记和结构化数据时使用。用户提到“schema markup”“structured data”“JSON-LD”“rich snippets”“schema.org”“FAQ schema”“product schema”“review schema”“breadcrumb schema”“Google rich results”“knowledge panel”“star ratings in search”或“add structured data”时也使用。凡是有人想让网页在 Google 中显示增强型搜索结果,都使用此技能。关于更广泛的 SEO 问题,请参阅 seo-audit。关于 AI 搜索优化,请参阅 ai-seo。
用于 SEO 策略决策的 SERP 格局分析。当用户想要了解目标关键词的搜索结果页实际长什么样时使用本技能——包括 AI Overview 的出现与归属、SERP 功能构成、Google 如何解读查询意图、哪些竞争对手主导特定关键词集合,以及自然排名在何处真正转化为可见流量。在诸如 "分析 [关键词] 的 SERP"、"为什么我的内容排名靠前却没有流量"、"Google 对 [关键词] 展示什么"、"哪些关键词值得做"、"[关键词] 是否被 AI Overview 主导"、"谁占据 [主题] 的 SERP"、"SERP 分析" 或 "关键词格局" 的请求时触发。注意:会将用户提供的查询、URL 和内容传输给 ScraperAPI。
查看已在 4cms 展示区发布的文章/落地页(article-html)—— 以便在创建新页面之前检查是否已有相似页面(内容防自相残杀),查看最新文章,了解某篇文章的栏目/标签/元数据。当用户说「есть ли уже статья про…」「не дублируем ли контент」「покажи статьи на сайте」「что за лендинг с таким id」「какие статьи в рубрике」,或在撰写新文章/落地页之前,使用本技能。这是读取 4cms 中已有的文章(不是创建 —— 创建页面由 PageCraft 完成)。请通过 `Skill(4cms-articles)` 工具调用,不要通过 `Read .../SKILL.md`。
创建开发者真正会读并关心的发布说明和产品更新。本技能涵盖 changelog 格式、版本沟通、破坏性变更公告、弃用通知,以及为新功能营造期待。触发短语:“changelog”、“release notes”、“product updates”、“version communication”、“breaking changes”、“deprecation notice”、“what's new”、“release communication”、“developer updates”、“API versioning”、“migration announcement”
监测开发者对你的品牌、竞争对手以及他们正在解决的问题的言论。跟踪 GitHub、Hacker News、Reddit、Stack Overflow、Twitter 和 Discord 上的提及和对话。触发短语:“developer listening”“monitor developer conversations”“track developer mentions”“what are developers saying”“developer sentiment”“brand monitoring”“social listening for devtools”“find developer conversations”“monitor GitHub mentions”“track Hacker News mentions”。
为游戏概念开展市场调研——竞争格局、市场规模测算、受众分析、趋势识别和定位策略。触发词:「market research」「competitive analysis」「market sizing」「audience analysis」「is this game viable」「similar games」「market validation」。不要用于头脑风暴创意(请用 game-brainstorm)或经济变现设计(请用 game-economy-designer)。属于 AlterLab GameForge 合集。
当用户想要设置或分析 Google Ads 实验、A/B 测试、广告变体测试、广告系列草稿、分流测试或出价策略实验时。也会在以下情况触发:'Google Ads experiments'、'campaign experiment'、'ad variation test'、'split test'、'test bid strategy'、'A/B test ads'、'test landing page'、'statistical significance'、'experiment setup'、'control vs treatment'、'uplift test' 或 'test new campaign structure'。持续进行的关键词与广告文案优化参见 google-ads-search。出价策略选择参见 google-ads-bidding。
当用户想要设计多渠道外呼序列或节奏时使用。也适用于用户说"build me a sequence"、"create a cadence"、"how many touches"、"what's the right sequence"、"multi-channel outreach plan"、"design my outbound"、"how should I follow up"、"SDR playbook"、"outbound motion"、"sales sequence"、"follow-up strategy"、"prospecting cadence"或"drip sequence"时。单一渠道内容,请参阅 cold-email、cold-call、linkedin-outreach 或 direct-mail。编排序列前的研究,请参阅 lead-research。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
