用 AI 写营销文案的人大多碰到过同一件麻烦事：每开一个新对话，都得把”我的产品是什么、卖给谁、好在哪”从头讲一遍，讲漏了哪条，产出的文案就跑偏。product-marketing-context 解决的就是这件事。它是一个给 Claude Code 等 AI 助手用的营销 Skill，会引导你把产品定位、目标用户、卖点、竞品这些基础信息一次性整理成一份标准化文档，存在项目目录里；之后再让 AI 写官网文案、销售话术或产品介绍，AI 会自动读取这份文档，不需要你重复交代背景。整个 Skill 开源免费，装好之后在对话里提一句”帮我建产品营销上下文”（或输入 /product-marketing-context）就能开始用，全程由 AI 一步步引导，不需要懂营销理论。
来历与工作原理
这个 Skill 出自独立营销人 Corey Haines 的开源项目 marketingskills。该仓库收录了约 70 个营销方向的 Agent Skill，覆盖文案写作、SEO 审计、定价、增长实验等场景，MIT 协议，截至发稿 star 数将近 5 万。product-marketing-context 在整套技能栈里扮演地基角色——其他营销 Skill 干活前都会先读它生成的上下文文档，再据此产出内容，这样多个 Skill 的输出口径能保持一致。国内第三方 Skill 市场 CocoLoop 也上架了它（据该平台标注，安全评级为较高的 S 档），不过上架的是 1.0.0 旧版，版本差异在下文安装部分展开。
原理并不复杂：Skill 本体只是一份 7KB 的 SKILL.md 提示词文件，写明了 AI 该按什么流程、用什么框架帮你整理信息，最终产出一份 Markdown 文档（旧版存放在 .claude/product-marketing-context.md）。它不含任何可执行代码，也没有上传行为，所有内容都留在本地。要留意的一点是自动草稿模式会读取代码库里的 README、配置文件等内容，工作目录里有机密信息的话应先清理或换个目录。
四步工作流
图：product-marketing-context 的四步工作流程
第一步检查项目里是否已有上下文文档。已经有了，它会先总结现有内容，问你要更新哪部分，只针对对应板块补充信息，不会推倒重来。
第二步收集信息，有两条路可选。推荐走自动草稿：AI 扫描代码库里的 README、落地页文案、package.json 等文件，直接生成一版初稿，你只负责纠错和补漏，冷启动最快。另一条是从零开始的对话式填写，AI 一次只问一个板块的问题，逐节确认后再进入下一节，适合手头没有现成代码库的情况。
第三步把收集到的信息按 12 个标准板块组织成结构化文档（Markdown 表格加列表的形式，方便进版本管理），第四步保存到指定路径。之后产品定位有变化，重新运行命令就能更新对应板块。
12 个板块都记什么
12 个板块大致分四组。产品与用户三个板块：产品概述（一句话定位、产品品类、商业模式）、目标受众（目标客户类型、决策人、核心使用场景）、用户画像——最后这个只在 B2B 多角色决策的场景才需要，做 B2C 产品可以整组跳过，SKILL.md 里明确写了不适用的板块直接忽略。竞争与定位四个板块：痛点分析、竞争格局（直接竞品、间接竞品、替代做法三层）、差异化定位、常见异议与”反画像”（什么样的客户不适合你，销售时好提前筛掉）。语言与证据三个板块：客户原话库、品牌调性、信任背书（可引用的数据、客户案例、推荐语）。剩下两个是切换动态和业务目标。
其中两个板块的设计比较见功力，展开说一下。
“切换动态”用的是 JTBD（Jobs-to-be-Done，用户任务理论）里的四力模型：推力，现有方案哪里让用户不满；拉力，你的产品哪里吸引人；习惯，什么让用户不想改变现状；顾虑，换用新产品时担心什么。四个力放在一起，才能解释一个客户为什么换，或者为什么迟迟不换。
图：JTBD 四力模型，决定用户是否切换产品的四种力量
“客户原话”板块则反复强调要收录客户描述问题时的原始表述，而不是官方打磨过的说法——写转化文案时，客户自己的话往往比漂亮的产品描述更有说服力。有一点原文档没有提醒：把客户原话用于公开传播前，需要先取得对方授权，这一步要自己补上。
安装与使用：注意版本差异
CocoLoop 的页面提供 zip 直接下载，解压后把 SKILL.md 放进项目的 .claude/skills/product-marketing-context/ 目录即可生效。但有个情况要说明：CocoLoop 上架的是 1.0.0 版，而上游仓库已经把这个 Skill 升级到 2.1 并改名为 product-marketing，文档存放路径迁移到 .agents/product-marketing.md，还加上了版本号和修订记录机制，团队协作时能查到定位是什么时候、为什么改的。新版能识别并迁移旧版生成的文档，所以从旧版换过去没有负担。想直接用新版，从 GitHub 安装：
npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill product-marketing用 Claude Code 的也可以走插件市场：
/plugin marketplace add coreyhaines31/marketingskills
/plugin install marketing-skills兼容性方面，这类 Skill 只是一份 Markdown 提示词文件，Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 等支持 Agent Skills 规范的助手都能用。GitHub 在国内一般可以直接访问，CocoLoop 是国内站点，下载环节没有网络障碍。对 Skill 的安装管理还不熟悉的话，可以先看站内这篇find-skills 入门，它介绍的正是让 AI 助手自己发现和安装技能的方法；Claude Code 本身的介绍见站内工具页。
适合谁，哪些情况不划算
受益最直接的是 B2B SaaS 团队和做出海产品的独立开发者：产品信息散落在代码仓库和各处文档里，需要频繁产出营销内容，又要保证对外口径一致。产品市场经理（PMM）管理多条产品线时，可以用它给每条线建一份标准化的信息基座；开源项目维护者也能借它把”技术文档”延伸成”市场定位”。
几处边界要先了解。自动草稿的质量取决于代码库里现成的材料，README 写得含糊，初稿照样要大改；纯服务型业务没有 package.json 这类结构化文件，自动提取基本帮不上忙，只能走对话式填写。12 个板块对早期产品偏重，产品还没经过市场验证就把竞争格局、异议处理全部填满，容易把未经检验的假设固化成”事实”——刚起步的话，先填产品概述、目标受众、痛点、差异化四个板块就够用了，客户原话和信任背书等有了真实用户再补。另外，文档不会随产品迭代自动更新，需要主动重跑命令维护；AI 生成的营销表述在对外发布前也应人工过一遍。
这套方法论本身不挑模型。不用 Claude Code 的话，照着 12 个板块的框架，用国产大模型对话着把文档整理出来同样可行，只是上游那 70 个营销 Skill 的联动就享受不到了。想把这份上下文文档接进日常内容生产流程，站内的Claude Code 32 个实用技巧里有不少工作流层面的用法可以参考。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
