Skill: forevercrab321-svg/marketing-os (version 1.0.0)

--- name: marketing-os description: AI Agent 营销操作系统 — 包含 Virtual CMO（战略大脑）和 Marketing Operator（执行引擎），提供市场分析、策略制定、Campaign 规划与执行追踪全链路能力。 tags: - marketing - strategy - campaign-management - growth - cmo - execution - analytics - openclaw version: "1.0.0" --- # 🚀 Marketing OS — AI Agent 营销操作系统 ## 概述 Marketing OS 是一个模块化、Schema 驱动的营销智能系统，设计为可直接接入任何 AI Agent Runtime 的 Skill Package。 它提供两个核心角色： | 角色 | 功能 | |------|------| | **Virtual CMO** | 战略大脑 — 市场分析、机会识别、策略制定 | | **Marketing Operator** | 执行引擎 — 任务分解、Campaign 管理、指标追踪 | 两个角色通过**结构化协作协议** (`schemas/cmo_to_operator.schema.json`) 通信，确保战略到执行零歧义。 --- ## 使用场景 | 场景 | 触发方式 | |------|----------| | 市场发现 | "分析当前市场机会并生成战略建议" | | Offer 选择 | "从已识别的机会中选择最佳产品匹配" | | Campaign 规划 | "把策略拆解为可执行任务" | | 执行冲刺 | "执行所有任务并收集指标反馈" | --- ## 技能调用格式 ```yaml skill: marketing-os input: mode: market_discovery | offer_selection | campaign_planning | execution_sprint business_context: company_name: "公司名称" products: ["产品1", "产品2"] target_market: "目标市场" budget_range: "预算范围" brand_positioning: "品牌定位" market_data: # 可选 — 外部市场信号 search_trends: [] competitor_moves: [] audience_signals: [] mission_id: "xxx" # campaign_planning / execution_sprint 时必填 auto_mode: false # 是否全自动执行 ``` --- ## 系统架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ Agent Runtime │ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ Virtual CMO │────▶│ Marketing Operator │ │ │ │ (Strategy) │◀────│ (Execution) │ │ │ └──────┬───────┘ └──────────┬──────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼────────────────────────▼──────────┐ │ │ │ Shared Memory │ │ │ │ (insights / campaigns / learnings) │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌────────────▼───────────┐ │ │ │ Workflows │ │ Adapters │ │ │ │ (flow.json) │ │ (CRM/Data/Content) │ │ │ └─────────────┘ └───────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 核心模块 ### 1. 🧠 Virtual CMO — 战略分析 **执行步骤**： ``` Step 1: 收集市场数据（信号、趋势、竞争对手动态） Step 2: 分析信号 — 分类、评分（signal_strength 1-10） Step 3: 识别机会 — 聚类相关信号，评估市场规模/竞争/匹配度 Step 4: 计算优先级 — priority_score = (信号强度×0.3) + (市场规模×0.25) + (能力匹配×0.25) + (紧迫度×0.2) Step 5: 生成策略 — 定位、渠道推荐、KPI、风险评估 Step 6: 输出任务简报 — 传递给 Marketing Operator ``` **输出格式**（`schemas/cmo_output.schema.json`）： ```json { "analysis_id": "UUID", "market_opportunities": [{"title": "...", "priority_score": 85, "confidence": "high"}], "target_segments": [{"name": "...", "pain_points": ["..."]}], "recommended_actions": [{"action": "...", "priority": "high", "owner": "operator"}], "risks": [{"description": "...", "severity": 7, "mitigation": "..."}], "next_steps": [{"action": "...", "owner": "operator", "deadline_type": "immediate"}], "confidence_level": 78 } ``` ### 2. ⚙️ Marketing Operator — 任务执行 **执行步骤**： ``` Step 1: 验证 CMO Mission Brief Step 2: 任务分解 — 将 action 拆成原子任务（每个任务有 owner/deadline/expected_result） Step 3: 资源分配 — 预算、渠道、工具映射 Step 4: Campaign 组装 — 聚合任务，设置 KPI 目标 Step 5: 执行追踪 — 状态管理（pending → in_progress → completed/blocked/failed） Step 6: 指标收集 — 量化（曝光/点击/转化）+ 定性（互动质量/品牌感知） Step 7: 生成反馈 — 向 CMO 报告结果、学习、建议调整 ``` --- ## 协作协议 CMO → Operator 通信格式（`schemas/cmo_to_operator.schema.json`）： ```json { "mission_id": "UUID", "objective": "明确的可衡量目标", "target_audience": {"segment_name": "...", "pain_points": ["..."]}, "strategy": {"positioning": "...", "approach": "..."}, "priority": "critical | high | medium | low", "recommended_channels": [{"channel": "LinkedIn", "priority_rank": 1}], "actions": [{"action": "...", "priority": "high"}], "success_criteria": {"primary_kpi": {"metric": "conversions", "target": "100"}} } ``` Operator → CMO 反馈格式（`schemas/feedback.schema.json`）： ```json { "feedback_id": "UUID", "execution_result": "事实总结", "metrics": {"impressions": 15000, "clicks": 450, "conversions": 23}, "learnings": ["[MEASURED] LinkedIn 数据驱动标题 3x 互动率"], "recommendations": ["将 30% 预算从 Display 转移到 LinkedIn"] } ``` --- ## 行为规则 > [!IMPORTANT] > 系统内建以下严格约束： > - ❌ 不允许模糊建议（"考虑"、"或许"、"可以试试" 一律禁止） > - ✅ 必须给出优先级（critical / high / medium / low） > - ✅ 必须给出下一步行动 > - ✅ 必须给出风险评估 > - ✅ 必须区分 [FACT] / [INFERENCE] / [RECOMMENDATION] > - ✅ 信号强度 < 4 必须标记 "uncertain" > - ✅ 信息不足必须明确声明 "INSUFFICIENT DATA" --- ## 文件结构 ``` marketing-os/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # 系统文档 ├── skills/ │ ├── virtual-cmo/ # 战略分析 │ └── marketing-operator/ # 执行引擎 ├── prompts/ # 4 个结构化 LLM Prompt ├── schemas/ # 5 个 JSON Schema ├── workflows/ # 3 个工作流编排 ├── memory/ # 3 个持久化存储 ├── logs/ # 执行审计日志 ├── configs/ # 运行时配置 └── adapters/ # 外部接口规范（CRM/Data/Content） ``` --- ## 扩展方式 - **新增 Skill**：在 `skills/` 下创建目录，包含 `skill.json` + `logic.md` + `system_prompt.txt` - **新增 Workflow**：在 `workflows/` 下创建 `.flow.json` - **新增 Adapter**：在 `adapters/` 下创建 `.adapter.md` - **接入 Stripe / CRM / 内容系统**：配置 `configs/system.config.json` 中的 adapters 部分 > [!TIP] > 建议先以 `auto_mode: false` 手动运行各 workflow，验证输出质量后再开启自动模式。 --- *Skill Version: 1.0.0 | Designed for AI Agent Runtime Integration | 2026-03-22*


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