ai-marketing-skills

环境要求

• 已安装 Python 与 pip 环境（用于 pip install 和 python 脚本运行）
• 已安装 Claude Code 或其他 AI 编码代理，用于加载并执行这些技能
• 已安装 Git，用于克隆仓库与安装 pre-commit 钩子
• 各技能类别需按其自身子目录 README 的说明单独配置

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   从 GitHub 拉取 ai-marketing-skills 源码到本地，后续所有技能脚本都在该目录下运行。

   git clone https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills.git

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2. 2进入项目目录

   切换到仓库根目录，再进行后续依赖安装与脚本运行。

   cd ai-marketing-skills

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3. 3安装 Python 依赖

   README 的快速开始第 3 步，安装项目根目录 requirements.txt 中声明的依赖包。

   pip install -r requirements.txt

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4. 4配置环境变量

   README 快速开始第 4 步，把 .env.example 复制为 .env，再按其中提示填写所需变量。

   cp .env.example .env

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5. 5运行首个营销技能

   按快速开始第 5 步示例，用 experiment-engine 创建一个增长实验并指定假设、变量、变体与指标。

   python experiment-engine.py create --hypothesis "Thread posts get 2x engagement vs single posts" --variable format --variants '["thread", "single"]' --metric impressions

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6. 6安装安全钩子可选

   复制仓库自带 pre-commit 钩子并赋可执行权限，提交前自动执行安全校验，非必需步骤。

   cp security/pre-commit-hook.sh .git/hooks/pre-commit && chmod +x .git/hooks/pre-commit

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7. 7查看本地使用统计

   运行遥测报告脚本，查看本地的技能使用统计数据，可用于确认环境已跑通。

   python3 telemetry/telemetry_report.py

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关键配置

如何确认成功

执行 python3 telemetry/telemetry_report.py 能正常输出本地使用统计，或 experiment-engine 创建实验成功返回结果，即说明装好了。

常见问题

注意事项

• README 快速开始中第 1、2 步原文缺失，克隆与进入目录为基于仓库地址的通用准备动作。
• 运行 python experiment-engine.py 等脚本时需位于对应技能目录下，路径以各子目录 README 为准。
• .env 中涉及密钥，请勿提交到 Git 仓库；可配合 security/pre-commit-hook.sh 做提交前校验。
• telemetry 脚本用于查看本地使用统计，按需运行即可。