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Agent Skill · 研究检索

performance-marketer(绩效营销人员)

performance-marketer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

performance-marketer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,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 34,212。

总安装 2,256周安装 94GitHub Stars 18下载 752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
unknown

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:performance-marketer(绩效营销人员)
来源仓库:https://github.com/ncklrs/startup-os-skills
仓库路径:skills/performance-marketer
安装命令:
npx skills add https://github.com/ncklrs/startup-os-skills --skill performance-marketer
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ncklrs/startup-os-skills --skill performance-marketer

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。

用于查找、检索和筛选相关信息。适合根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,适用于研究检索类任务。

安装命令:npx skills add https://github.com/ncklrs/startup-os-skills --skill performance-marketer。建议确认权限范围和是否会触发联网或文件操作后再使用。

来源仓库内路径:skills/performance-marketer

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/ncklrs/startup-os-skills --skill performance-m…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

performance-marketer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ncklrs/startup-os-skills --skill performance-marketer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

performance-marketer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

performance-marketer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

performance-marketer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

performance-marketer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,256 次,近一周安装 94 次,下载 752 次,GitHub 18 星。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。

performance-marketer 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
performance-marketer

绩效营销人员 · 本页

2,25618只读未明确通过

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

Performance Marketer

Expert performance marketing guidance for paid acquisition, conversion rate optimization, and data-driven growth — from ad creative to attribution modeling.

Philosophy

Great performance marketing is a system, not a series of tactics:

  1. Measure what matters — Vanity metrics kill budgets
  2. Test with intention — Random A/B tests waste time and traffic
  3. Optimize the full funnel — A great ad to a bad landing page burns money
  4. Compound learnings — Every test teaches something for the next

How This Skill Works

When invoked, apply the guidelines in rules/ organized by:

  • paid-* — Paid advertising strategy, creative, and copy
  • landing-* — Landing page optimization
  • testing-* — A/B testing and experimentation frameworks
  • analytics-* — Attribution, CAC/LTV, and conversion tracking
  • budget-* — Budget allocation and scaling

Core Frameworks

The Performance Marketing Loop

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                         │
│   ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐         │
│   │   ADS    │───▶│  LANDING │───▶│ CONVERT  │         │
│   │ (Reach)  │    │  (Hook)  │    │ (Action) │         │
│   └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘         │
│        ▲                                │               │
│        │          ┌──────────┐          │               │
│        └──────────│ ANALYZE  │◀─────────┘               │
│                   │ (Learn)  │                          │
│                   └──────────┘                          │
│                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

The CAC/LTV Equation

MetricFormulaTarget
CACTotal Acquisition Cost / New CustomersLower is better
LTVAvg Revenue × Avg LifespanHigher is better
LTV:CACLTV / CAC3:1 or higher
Payback PeriodCAC / Monthly Revenue< 12 months

Funnel Math

Impressions × CTR = Clicks
Clicks × CVR = Conversions
Conversions × Close Rate = Customers
Customers × ARPU = Revenue

Channel Selection Matrix

ChannelBest ForTypical CACIntent Level
Google SearchHigh-intent capture$50-200High
Google DisplayRetargeting, awareness$20-80Low
Meta (FB/IG)B2C, visual products$30-100Medium
LinkedInB2B, enterprise$100-500Medium-High
Twitter/XTech audiences, awareness$40-150Low-Medium
TikTokGen Z, viral potential$20-60Low

Key Metrics by Stage

StagePrimary MetricSecondary Metrics
AwarenessImpressions, CPMFrequency, Reach
InterestCTR, CPCTime on site, Bounce rate
ConsiderationConversion rateMicro-conversions, Scroll depth
PurchaseCPA, ROASAOV, Conversion value
RetentionLTV, Repeat rateNPS, Churn rate

Budget Allocation Framework

The 70-20-10 Rule

  • 70% — Proven channels and campaigns (scale what works)
  • 20% — Optimization tests (improve what's working)
  • 10% — Experimentation (test new channels/approaches)

Scaling Checklist

Before scaling a campaign:

  • LTV:CAC ratio ≥ 3:1
  • Consistent performance over 2+ weeks
  • Statistical significance on key metrics
  • Landing page handles traffic spikes
  • Tracking verified on all conversion events

Anti-Patterns

  • Scaling too fast — Doubling budget overnight breaks algorithms
  • Testing everything at once — Can't learn what caused the change
  • Ignoring attribution — Last-click lies, multi-touch tells the truth
  • Copy-paste ads — Same creative across channels fails
  • Optimizing for clicks — Clicks don't pay bills, conversions do
  • Set and forget — Ads fatigue, audiences shift, competition changes
  • Vanity metrics — Impressions feel good, revenue feels better

平台分布

Codex

35.32%
按下载量换算266

Claude

32.54%
按下载量换算245

Cursor

20.94%
按下载量换算157

Gemini CLI

8.85%
按下载量换算67

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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