Product Marketing Context

核心用法

product-marketing-context 是一个基础设施型技能，用于生成和维护 .claude/product-marketing-context.md 文档。当用户提及"产品上下文"、"营销上下文"、"定位"或希望避免重复输入基础营销信息时触发。该技能采用双轨制工作流：优先推荐"自动草拟"模式——分析代码库（README、落地页、package.json 等）生成 V1 草案；也可选择"从零开始"的对话式收集。文档涵盖 12 大模块：产品概述、目标受众、用户画像、痛点分析、竞争格局、差异化定位、异议处理、切换动力、客户原话、品牌调性、证明素材和业务目标。

显著优点

• 效率提升：一次录入，多技能复用，避免每次营销任务重复交代背景
• 智能草拟：通过代码库分析自动提取产品信息，大幅降低启动成本
• 结构完整：基于 JTBD 理论和成熟营销框架，覆盖从定位到转化的全链路
• 动态维护：支持增量更新，随产品演进同步迭代
• verbatim 采集：特别强调记录客户原话，提升营销文案的真实感和转化率

潜在局限

• 依赖代码库质量：自动草拟效果受 README、文档完整度制约，信息稀疏时需大量人工补全
• B2B 偏向：Personas、Switching Dynamics 等模块对 B2C 场景可能冗余
• 静态文档：虽支持更新，但无自动同步机制，需用户主动维护
• 无竞品实时数据：竞争格局依赖用户输入，不含动态市场情报

适合人群

• 早期产品团队：需快速建立统一营销语言，对齐团队认知
• 营销运营人员：频繁使用 Claude 生成文案、landing page、邮件等，厌倦重复交代背景
• 技术创始人：有代码仓库但缺乏系统营销文档，希望从现有素材快速生成
• agencies / 顾问：为多个客户项目建立可复用的项目上下文

常规风险

• 信息过时风险：产品迭代后若未及时更新，后续技能可能引用失效定位
• 敏感信息泄露：文档可能包含定价策略、客户名单等，需确保 .claude/ 目录在版本控制中被忽略
• 过度依赖自动草拟：代码库中的技术描述未必等同于市场语言，需人工校验客户视角的准确性
• 权限问题：读取代码库需适当文件系统权限，受限环境可能 fallback 到耗时的人工收集模式

核心用法

product-marketing-context 是一套营销文档生成工作流，核心目标是建立 .claude/product-marketing-context.md 这一"单一事实来源"。当用户触发该技能时，AI 会首先检查是否已有现成文档：若有则总结内容并询问更新意向；若无则提供两条路径——Auto-draft（自动草稿） 或 从零开始。

自动草稿模式是推荐选项：AI 会扫描代码库中的 README、落地页、package.json、营销文案等，基于现有素材生成 V1 版本，用户只需审核修正即可。从零开始则采用对话式引导，逐节收集 12 个维度的信息：产品概述、目标受众、用户画像、痛点问题、竞争格局、差异化定位、异议处理、切换动力（JTBD 四力模型）、客户原话、品牌调性、证明素材、业务目标。

文档采用结构化 Markdown 格式，包含表格、清单和引用区块，便于其他营销技能后续自动引用。

显著优点

1. 消除重复劳动：一次投入建立上下文，后续所有营销任务（写文案、做竞品分析、定定价页）自动继承，无需反复交代"我们是谁、卖给谁"。

2. 强制结构化思考：12 个章节覆盖 PMF（产品-市场匹配）关键维度，尤其是 JTBD 四力模型（Push/Pull/Habit/Anxiety）和客户原话收集，倒逼团队澄清定位。

3. 双路径适配不同成熟度：既有代码库的成熟产品可走 Auto-draft 快速启动；早期想法阶段可对话式深挖，灵活度高。

4. verbatim 语言捕捉：明确强调记录客户原话而非 polished 描述，这对后续文案转化率至关重要。

潜在局限

1. 依赖用户输入质量：自动草稿虽快，但若代码库缺乏营销素材（如内部分布式系统、无对外文档），输出可能空洞，仍需大量人工填充。

2. B2B 导向明显：用户画像章节专为 B2B 多利益相关者设计（Champion/Decision Maker/Financial Buyer 等），B2C 或 PLG 产品需自行调整结构。

3. 无实时同步机制：文档为静态 Markdown，产品迭代后需手动运行 /product-marketing-context 更新，存在信息滞后风险。

4. Claude Code 生态锁定：.claude/ 路径和 Claude-specific 指令设计，迁移至其他 AI 工具需人工搬运内容。

适合人群

• 早期至成长期产品团队：需要快速建立统一营销语言，避免创始人/市场/销售各说各话。
• 非营销背景的开发者创始人：通过结构化问卷完成定位梳理，降低专业门槛。
• 高频使用 Claude Code 做营销的用户：已有 .claude/ 工作流习惯的团队，集成成本极低。

常规风险

• 定位固化风险：一次性文档可能让团队忽视持续的市场反馈循环，建议配合定期客户访谈更新。
• 敏感信息泄露：若用户在文档中填入真实的客户名单、营收数据，需自行管理 .claude/ 目录的访问权限（如 .gitignore 配置）。
• 过度依赖 AI 生成：Auto-draft 可能基于过时代码库素材生成过时定位，需人工校验业务现状。