简诗 AI 市场情报决策报告

解决什么问题

营销团队通常同时运行多个 Agent，分别负责邮件、付费搜索、社交媒体和内容等渠道。长期下来，每个 Agent 各自积累了大量实验结论和策略假设，但这些信息分散在不同数据源里，缺乏统一视图。当需要做季度规划、复盘或新人 onboarding 时，很难快速回答：哪些结论被多个 Agent 独立验证过？哪些洞察已经超过 90 或 180 天需要重新验证？知识库在哪些渠道或人群维度上存在覆盖缺口？

这个技能的目标就是把这些分散的情报整合成一份结构化的决策简报，让跨 Agent 的模式显性化，并量化整个情报基础的健康度。

核心能力与工作流程

技能通过 intelligence-graph.py 脚本读取本地知识库，围绕以下能力展开：

• 情报基础健康度评估：汇总学习条目总量，按 Agent 和渠道拆分，输出高、中、低置信度分布比例、数据覆盖时间范围，并标记覆盖缺口。
• 跨 Agent 模式发现：分别从 channel、audience、objective 三个维度检索模式，识别被多个 Agent 同时确认的洞察，例如邮件专家和社交媒体经理都验证过的发布时机规律。
• 可执行 Playbook 生成：当用户指定具体场景（如 Q2 产品发布），脚本通过 --channel 参数筛选置信度大于 0.6 的学习条目，合成分步行动手册，每一步都引用具体学习条目及其置信度。
• 过期学习标记：识别超过建议验证窗口的学习条目（战术类通常 90 天，战略类通常 180 天），按影响优先级排序，并给出重新验证建议。
• 复合智能评分：基于学习量、平均置信度、跨 Agent 模式密度、时效性和覆盖度等维度，输出 0-100 的成熟度评分，分为 Emerging、Developing、Established、Advanced 四个等级。

工作流程分为六步：加载品牌上下文 → 获取情报统计 → 获取跨 Agent 模式 → 生成 Playbook → 标记过期学习 → 计算复合智能评分。最终输出包含健康度概览、高置信度模式、行动手册、过期清单、评分趋势和强化建议。

适用边界与注意事项

技能默认只读取 ~/.claude-marketing/brands/ 下的品牌资料和 ~/.claude-marketing/sops/ 下的操作规范，不会主动访问范围外的文件或账号。如果用户没有提前设置品牌，技能会提示先运行 brand-setup 或使用默认配置。

Playbook 生成依赖知识库中已有的学习条目。如果某个渠道缺少历史数据，技能会指出覆盖缺口，但不会用猜测填补事实。用户可以通过 focus area 参数指定要深入分析的渠道或人群，未指定时则均衡覆盖所有维度。

脚本执行前会作为可审查的参考方案交付，只有在用户明确要求且目标路径与影响范围清楚时才运行必要的最小步骤。