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halfmoon82-brand-marketing-workflowhalfmoon82 品牌营销工作流程

Agent Skill

halfmoon82-brand-marketing-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,378

周安装

138

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,093
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:halfmoon82-brand-marketing-workflow(halfmoon82 品牌营销工作流程)
来源仓库:https://github.com/halfmoon82/halfmoon82-brand-marketing-workflow
安装命令:
openclaw skills install halfmoon82-brand-marketing-workflow
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install halfmoon82-brand-marketing-workflow

简介

端到端品牌营销自动化工作流。从品牌输入到营销内容生产、竞品分析、 效果评估的完整闭环。支持小红书/微博/抖音多平台内容生成。

SKILL.md

name
brand-marketing-workflow
description
|

Brand Marketing Workflow

功能概述

端到端品牌营销自动化工作流,将品牌输入转化为可发布的营销内容资产。

核心模块

模块功能输出
normalize_brand_input.py标准化品牌输入结构化品牌参数
workflow_orchestrator.py工作流编排品牌简报、内容策略
content_producer.py内容资产生产多平台帖子/脚本/回复
competitor_fetcher.py竞品信号抓取公开竞品信息
competitor_ai_analyzer.pyAI 竞品分析营销洞察报告
authorization_manager.py授权边界管理人机协作决策
score_content_effect.py内容效果评分质量评估与优化建议

快速开始

1. 配置 LLM

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json

{
  "models": {
    "providers": {
      "kimi-coding": {
        "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
        "apiKey": "${KIMI_API_KEY}",
        "api": "openai-completions"
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "kimi-coding/k2p5"
      }
    }
  }
}

2. 运行 Demo

python3 run.py --demo fashion

3. 自定义输入

python3 run.py --input my_brand.json

输入格式

{
  "brand_name": "品牌名",
  "brand_positioning": "极简高端日常穿搭",
  "brand_tone": "冷静 犀利 诗意",
  "target_audience": ["都市白领", "25-40岁"],
  "use_cases": ["日常通勤", "轻社交场景"],
  "channels": ["xiaohongshu", "weibo", "douyin"],
  "content_goals": ["品牌认知", "社区建设"],
  "brand_dos": ["诗意短文案", "干净视觉语言"],
  "brand_donts": [" aggressive promotions"],
  "competitor_scope": ["竞品A", "竞品B"],
  "kpis": ["reach", "saves", "engagement_rate"]
}

技术特性

性能优化

  • 并行执行: ThreadPoolExecutor 并行 content_producer + competitor_fetcher
  • TTL 缓存: 6小时缓存机制,减少 60% API 调用
  • 指数退避: 3次重试,2^n 退避间隔

授权管理

  • 风险分级: low/medium/high 三级阈值
  • 智能跳过: 低风险 + 公开数据 = 自动放行
  • 人工确认: 发布/支付/登录等敏感操作强制确认

边界合规

  • 仅抓取公开数据
  • 禁止绕过登录/验证码
  • 禁止自动发布
  • 禁止未经批准的支付

验证状态

  • ✅ 集成测试: 26/26 passed
  • ✅ Live Mode: fashion/tech/local 三个 demo 全部通过
  • ✅ 智能 auth 跳过生效
  • ✅ K2P5 模型调用正常

项目结构

brand-marketing-workflow/
├── run.py                      # 主入口
├── scripts/
│   ├── oc_llm_client.py       # LLM 客户端(读取用户配置)
│   ├── workflow_orchestrator.py
│   ├── content_producer.py
│   ├── competitor_fetcher.py
│   ├── competitor_ai_analyzer.py
│   ├── authorization_manager.py
│   └── integration_test.py    # 集成测试
├── templates/                  # 输出模板
├── examples/                   # 示例输入
└── evidence/                   # 验证证据

依赖

  • Python >= 3.9
  • OpenClaw >= 1.0.0
  • 可选: Brave Search API Key(竞品抓取)

许可证

MIT License - 作者: halfmoon82

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

75.74%
按下载量换算828

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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