Super Marketing Pro

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全栈B2B营销执行能力,相当于10人代理团队。用于:构建ICP和品牌信息、生成多平台内容

超级营销 Pro: 3, Full- stack B2B 营销技能

功能概述

超级营销 Pro: 3, Full- stack B2B 营销技能是一项面向实际任务的技能,主要用于总是在生成任何内容之前先运行策略 构建者. py 定义 CP;Golden Rule: 策略第一;

核心要点

  • 永远不要在没有 I 的情况下生成副本。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Super Marketing Pro

端到端 B2B 营销能力。在生成任何内容前,必须首先运行 strategy_builder.py 来定义理想客户画像(ICP)。

黄金法则:先定策略

严禁在未定义 ICP 的前提下生成文案。标准工作流始终为: ICP → 内容 → 二次复用 → 分发 → 监测 → 报告

脚本列表

所有脚本均位于 scripts/ 目录下,使用 python3 运行。需安装 openai 包(执行 pip3 install openai)。

脚本 功能 关键参数
strategy_builder.py 生成 ICP、信息传递框架、电梯演讲(elevator pitch) --industry --product
content_repurposer.py 将一份长文文档转化为多平台内容矩阵 --source --platforms
hashtag_generator.py 按平台定制的标签矩阵生成器 --content --platforms "linkedin,douyin,xiaohongshu"
content_calendar.py 生成周度/月度发布日程表 --months --output
email_sequence_generator.py 五阶段冷邮件序列生成器 --target --stages
seo_analyzer.py 基于 LLM 的主题簇(Topic Cluster)SEO 策略分析工具 --seed-keyword --depth deep
competitor_monitor.py 批量生成竞品对比战卡(battle cards) --batch-list --export-format json
data_reporter.py 跨平台、多月份 ROI 综合报告生成器 --type monthly --months 1,2,3
llm_utils.py 通用 LLM 工具模块(自动导入) —

llm_utils.py 依赖环境变量 OPENAI_API_KEY。默认模型为 gemini-3.0-flash,内置指数退避重试机制(最多 3 次尝试)。

执行工作流

第一阶段 — 策略构建:运行 strategy_builder.py,输出 ICP、买家角色画像(buyer personas)及核心信息支柱(messaging pillars)。

第二阶段 — 内容创作:依据目标选择对应路径:

  • 品牌认知 / SEO:运行 seo_analyzer.py → 撰写长篇支柱型内容(pillar content)。
  • 线索获取:查阅 references/content_templates.md → 撰写白皮书或案例研究(case study)。
  • 主动外联:运行 email_sequence_generator.py。

第三阶段 — 内容复用:对任意长篇资产运行 content_repurposer.py → 输出 LinkedIn 帖子、X(原 Twitter)话题串、TikTok / Douyin 视频脚本、小红书笔记等多格式内容。

第四阶段 — 分发部署:运行 hashtag_generator.py 获取平台适配标签,再运行 content_calendar.py 制定发布时间表。

第五阶段 — 转化培育:运行 email_sequence_generator.py 构建线索培育(lead nurturing)邮件序列。

第六阶段 — 监测与报告:运行 competitor_monitor.py 生成竞品战卡;运行 data_reporter.py 输出归因分析报告(attribution reports)。

知识库(参考资料)

执行平台专属任务前,请预先加载对应参考文件:

策略类:abm_framework.md(ABM + 销售协同)、messaging_icp_guide.md(ICP 工作坊指南)、funnel_strategy.md(漏斗策略:TOFU/MOFU/BOFU + 归因模型)

渠道类:linkedin_guide.md、youtube_seo.md、douyin_algorithm.md、xiaohongshu_tips.md

内容类:content_templates.md(含白皮书、案例研究、邮件模板)、keyword_library.md(B2B 关键词矩阵)

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