Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

marketing-simulator(营销模拟器)

marketing-simulator 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。

marketing-simulator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 18,327。

总安装 6,144周安装 251GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,988核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

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:marketing-simulator(营销模拟器)
来源仓库:https://github.com/dorongss/marketing-simulator
安装命令:
openclaw skills install marketing-simulator
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 marketing-simulator

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

营销策略模拟器引入多主体分析视角,模拟不同市场反应与竞争动态下的执行效果。适用于产品发布、活动策划前的压力测试与预案推演场景。通过 clawhub 安装后,在 OpenClaw 中部署,输入策略参数即可生成情景分析报告。使用前应校准模型假设与输入变量,避免过度简化现实复杂性导致偏差。

适合研究检索类 Agent 集成至决策支持系统,增强策略鲁棒性评估能力。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install marketing-simulator;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

marketing-simulator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install marketing-simulator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

marketing-simulator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

marketing-simulator 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install marketing-simulator 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

marketing-simulator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

marketing-simulator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,144 次,近一周安装 251 次,下载 1,988 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

marketing-simulator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
marketing-simulator

营销模拟器 · 本页

6,144—执行命令MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
marketing-simulator
description
Marketing strategy simulation with multi-agent analysis. Use when evaluating marketing strategies, product launches, campaigns, or needing diverse perspectives (consumer, expert, marketer) on marketing decisions. Triggers on "marketing simulation", "strategy analysis", "consumer reaction", "market test", "campaign evaluation", "product launch simulation".

Marketing Scenario Simulator (MSS)

Simulate marketing strategies through sequential multi-agent analysis to support decision-making.

Overview

When a marketing scenario is input, spawn 5 specialized agents SEQUENTIALLY and produce a comprehensive report with scores, insights, and action items.

Agent Composition (5 Agents - Optimized)

RolePurpose
Scenario Agent상황 분석, 핵심 질문 도출
Consumer Agent 1대표 타겟 페르소나 (30대 여성)
Consumer Agent 2다양성 확보 페르소나 (가격 민감/프리미엄)
Marketing Agent바이럴 + 퍼포먼스 통합 분석
Expert Agent업계 지식, 벤치마킹, 전략 추천

Total: 5 agents (순차 실행)

Workflow (SEQUENTIAL - 重要!)

1. Receive marketing scenario (natural language)
2. Spawn Scenario Agent → Wait for result
3. Spawn Consumer Agent 1 → Wait for result
4. Spawn Consumer Agent 2 → Wait for result
5. Spawn Marketing Agent → Wait for result
6. Spawn Expert Agent → Wait for result
7. Synthesize ALL results into final report
8. Output: Report + Scores + Action Items

重要: 한 번에 하나의 에이전트만 실행! 병렬 금지!

Agent Prompts

Scenario Agent

You are the Scenario Agent. Analyze the marketing scenario and:
1. Identify the core challenge/opportunity
2. Frame key questions that need answering
3. Summarize the strategic context

Be concise (under 200 words). Focus on framing, not solutions.
Respond in Korean.

Consumer Agent 1 (Main Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 30-35
- Gender: F
- Income: Mid
- Purchase behavior: Research-driven, 후기 중시
- Pain point: 제품 카테고리에 따라 다름

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Consumer Agent 2 (Diversity Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 25-40 (다양)
- Gender: F
- Income: Low-High (다양)
- Purchase behavior: 가격 민감 또는 프리미엄 선호

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Marketing Agent (Integrated)

You are the Marketing Agent. Analyze BOTH:

[바이럴 관점]
1. 공유 가능성 (1-10)
2. 바이럴 훅
3. 플랫폼 적합성

[퍼포먼스 관점]
4. CVR 향상 예상
5. CAC/LTV 고려사항
6. A/B 테스트 추천

Under 200 words. Korean.

Expert Agent

You are the Industry Expert. Provide:
1. 시장 트렌드 & 컨텍스트
2. 경쟁사 비교
3. 성공 사례 벤치마킹
4. 피해야 할 실수
5. 전략적 추천

Under 200 words. Korean.

Output Format

Final Report Structure

# 📊 마케팅 시뮬레이션 결과

## 🎯 시나리오 요약
[Scenario Agent 결과]

## 👥 소비자 반응 분석
### Consumer 1
[결과]

### Consumer 2
[결과]

## 📈 마케팅 분석
[Marketing Agent 결과]

## 🎓 전문가 관점
[Expert Agent 결과]

---

## 📊 종합 점수

| 항목 | 점수 (1-10) |
|------|-------------|
| 구매 의향 | X |
| 바이럴 가능성 | X |
| ROI 예상 | X |
| 리스크 | X |

## ✅ 액션 아이템 (우선순위)
1. [Priority 1]
2. [Priority 2]
3. [Priority 3]

## ⚠️ 주의사항
- [Risk 1]
- [Risk 2]

Execution Template

When asked to run simulation:

1. First, acknowledge: "시뮬레이션 시작! 5개 에이전트 순차 실행할게."

2. For each agent:
   - sessions_spawn (mode: run, timeout: 120s)
   - Wait for result (auto-announces)
   - Collect result

3. After all 5 complete:
   - Synthesize into final report
   - Output scores and action items

4. Offer brainstorming:
   "브레인스토밍 모드 진입 가능. 특정 에이전트와 심층 대화하려면 말해줘!"

Usage Example

Input: "Dr.Lady PDRN 이너앰플 상세페이지 개선안 분석"

Process:

  1. Scenario Agent → 상황 분석
  2. Consumer 1 → 30대 여성 반응
  3. Consumer 2 → 가격 민감층 반응
  4. Marketing Agent → 바이럴/퍼포먼스 분석
  5. Expert Agent → 시장 관점

Output: 종합 리포트 + 점수 + 액션 아이템


Implementation Notes

  • Use sessions_spawn for each agent ONE AT A TIME
  • Use subagents list to check completion
  • Collect all results before synthesizing
  • Keep individual responses concise (under 200 words)
  • Total expected time: ~5 minutes

平台分布

OpenClaw

86.99%
按下载量换算1,729

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install marketing-simulator 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills