技能介绍

问题背景

服务多个客户后，团队负责人每天要在十几个账户之间来回切换：某个品牌本周预算是不是花超了，某个 KPI 有没有掉队，哪个交付物卡在客户审批已经超过两天，哪位同事这周已经满载。单个账户的报表解决不了跨客户的问题，而把每个账户打开看一遍，晨会的时间基本就过去了。这个技能要解决的正是这一点：把分散在各品牌目录下的数据聚合成一张组合视图。

工作原理

核心输入是本地品牌工作区 ~/.claude-marketing/brands/，每个客户一个目录，内含 profile.json 与 guidelines/。技能按四步完成聚合：

发现与装载：扫描品牌目录（排除 _active-brand.json），逐个读取品牌画像、合规规则与 SOP；若没有任何品牌配置，会提示先完成品牌初始化。
数据抽取：调用 campaign-tracker.py --action list-campaigns 拉取各品牌在投活动的预算与状态，调用 execution-tracker.py --action get-history 拉取执行记录，调用 team-manager.py --action check-capacity 检查团队负荷。
指标计算：实际花费对周期计划花费算出 pacing 百分比并按当前速率外推期末支出；按 RAG 公式给每个客户打健康分——绿色要求 KPI 全部达标、预算偏差在 10% 以内、无逾期项；琥珀色对应 1–2 个 KPI 有风险或轻微偏差；红色则覆盖 KPI 显著未达、超支 20% 以上、交付逾期或活动停滞。
异常检测：对主 KPI 做周环比，跌幅超过阈值即告警；同时扫描审批滞留超过 48 小时的项、未来 7/14 天的截止日期、内容流水线的积压环节、MCP 连接故障与即将过期的凭证。

最终输出组合健康摘要、逐客户健康卡片、KPI 汇总表、预算 pacing 汇总、团队负荷矩阵、待审批队列、截止日期清单、内容流水线状态与告警面板。时间范围、对比基线（上期 / 去年同期 / 计划值）与告警阈值都可覆盖，默认对比上期、阈值分别为 KPI 跌幅 20% 与 pacing 偏差 10%。

适用边界

数据来源仅限本地 markdown 工作区，平台侧的真实消耗与转化需要先落到这套目录结构里才能被统计。告警是模式匹配，阈值由团队自行设定，指标异常时不会给出应采取的优化动作。Claude Code consumption 面板只有在用户粘贴自己 /usage 命令输出时才会出现，技能不会主动读取用量，也不会推断模型价格。MCP 断连与凭证过期能被发现，但连接不稳定时各品牌数据的新鲜度无法保证。