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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill user-growthDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式：(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容)；(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | user-growth |
| description | 用户增长技能 - 掌握获客、激活、留存、转化、推荐等全链路增长能力 |
| author | 滚滚 & 地球人 |
| version | 1.0.0 |
| updated | 2026-03-15T00:00:00.000Z |
Slogan： 数据驱动增长，实验驱动优化
提供完整的用户增长能力，从获客到推荐的全链路优化， 帮助 AI Agent 制定增长策略，通过实验和数据驱动实现可持续增长。
AARRR 模型（海盗指标）：
Acquisition（获客）
├─ 目标：让用户知道你
├─ 指标：UV、CAC、渠道 ROI
└─ 策略：SEO/SEM/社交/内容/广告
Activation（激活）
├─ 目标：让用户体验核心价值
├─ 指标：激活率、时间到价值
└─ 策略：onboarding、引导、激励
Retention（留存）
├─ 目标：让用户持续使用
├─ 指标：留存率、DAU/MAU
└─ 策略：推送/活动/内容/会员
Revenue（收入）
├─ 目标：让用户付费
├─ 指标：转化率、ARPU、LTV
└─ 策略：定价/促销/交叉销售
Referral（推荐）
├─ 目标：让用户推荐用户
├─ 指标：K 因子、推荐率
└─ 策略：邀请有礼/分享激励
| 渠道 | CAC | 质量 | 适合阶段 |
|---|---|---|---|
| SEO | 低 | 高 | 全阶段 |
| SEM | 中 | 高 | 早期/增长期 |
| 社交广告 | 中 | 中 | 增长期 |
| 内容营销 | 低 | 高 | 全阶段 |
| KOL 合作 | 中高 | 高 | 增长期 |
| 病毒传播 | 极低 | 中 | 产品成熟后 |
| 线下活动 | 高 | 高 | B2B/高端 |
增长实验流程：
1. 数据分析
- 漏斗分析
- 用户分群
- 问题识别
2. 提出假设
- "如果...那么..."
- 预期提升
- 验证指标
3. 设计实验
- A/B 测试
- 样本量计算
- 实验周期
4. 执行实验
- 流量分配
- 数据收集
- 质量监控
5. 分析结果
- 统计显著性
- 实际意义
- 决策建议
6. 推广/迭代
- 全量推广
- 继续优化
- 沉淀经验
| 指标 | 说明 | 健康值 |
|---|---|---|
| CAC | 获客成本 | <LTV/3 |
| LTV | 用户生命周期价值 | >3×CAC |
| 留存率 | D1/D7/D30 | 40%/25%/15% |
| DAU/MAU | 活跃度 | >20% |
| 转化率 | 付费转化 | 行业差异大 |
| K 因子 | 病毒系数 | >1 自增长 |
| ROI | 投资回报率 | >1 |
增长策略矩阵：
【快速获客】
- 付费广告
- KOL 合作
- 应用商店优化
- 地推
【低成本获客】
- SEO
- 内容营销
- 社交媒体
- 病毒传播
【提升激活】
- onboarding 优化
- 引导流程
- 新手任务
- 激励措施
【提升留存】
- 推送优化
- 会员体系
- 内容运营
- 活动运营
【提升收入】
- 定价优化
- 付费点设计
- 交叉销售
- 促销活动
【提升推荐】
- 邀请有礼
- 分享激励
- 口碑营销
- 社群运营
漏斗分析模板：
【电商漏斗】
访问 → 浏览商品 → 加购 → 下单 → 支付
数据：
- 访问：100,000
- 浏览：50,000 (50%)
- 加购：10,000 (20%)
- 下单：5,000 (50%)
- 支付：4,000 (80%)
问题识别：
- 访问→浏览：50%，正常
- 浏览→加购：20%，偏低
- 加购→下单：50%，正常
- 下单→支付：80%，正常
优化方向：
- 优化商品展示
- 优化价格策略
- 增加加购激励
用户分群方法：
【RFM 模型】
Recency（最近消费）
Frequency（消费频率）
Monetary（消费金额）
分群：
- 重要价值用户（高 R 高 F 高 M）
- 重要发展用户（高 R 低 F 高 M）
- 重要保持用户（低 R 高 F 高 M）
- 重要挽留用户（低 R 低 F 高 M）
- 一般用户
【行为分群】
- 高频用户
- 低频用户
- 沉默用户
- 流失用户
【来源分群】
- 渠道 A 用户
- 渠道 B 用户
- 自然流量用户
【生命周期分群】
- 新用户（0-7 天）
- 成长用户（7-30 天）
- 成熟用户（30-90 天）
- 衰退用户（90 天+）
A/B 测试设计模板：
【实验目标】
提升注册转化率
【假设】
"如果简化注册流程，那么注册转化率会提升"
【实验设计】
- 对照组：现有注册流程（5 步）
- 实验组：简化注册流程（3 步）
【样本量】
- 预期提升：20%
- 显著性水平：0.05
- 统计功效：0.8
- 需要样本：每组 5000 用户
【实验周期】
- 预计时间：7 天
- 流量分配：50%/50%
【监测指标】
- 核心指标：注册转化率
- 辅助指标：注册完成时间
- 护栏指标：用户质量、留存率
【决策标准】
- 统计显著（p<0.05）
- 实际提升>10%
- 无负面影响
增长策略制定流程：
1. 现状分析
- 当前数据
- 行业对标
- 问题识别
2. 目标设定
- SMART 目标
- 时间节点
- 资源投入
3. 策略选择
- 获客策略
- 激活策略
- 留存策略
- 转化策略
- 推荐策略
4. 执行计划
- 具体动作
- 负责人
- 时间表
- 预算
5. 监测优化
- 数据监测
- 效果评估
- 持续优化
病毒增长设计框架：
【种子用户】
- 选择高影响力用户
- 提供专属体验
- 激励分享
【分享动机】
- 利益驱动（优惠/奖励）
- 社交驱动（炫耀/认同）
- 情感驱动（共鸣/感动）
- 价值驱动（帮助他人）
【分享机制】
- 邀请有礼
- 拼团
- 分销
- 内容分享
- 成就分享
【降低门槛】
- 一键分享
- 多平台支持
- 简化流程
- 预填内容
【追踪优化】
- 分享率监测
- 转化率监测
- K 因子计算
- 持续优化
背景：新用户激活率仅 30%
问题分析：
- onboarding 流程长（7 步）
- 价值传递不清晰
- 缺乏激励
优化方案：
1. 简化 onboarding（7 步→3 步）
2. 增加新手任务
3. 完成奖励（7 天会员）
4. 推送优化（时机 + 内容）
A/B 测试：
- 对照组：原流程
- 实验组：新流程
- 样本：各 1 万用户
- 周期：7 天
结果：
- 激活率：30%→55%
- 7 日留存：25%→40%
- 付费转化：5%→8%
背景：30 日留存用户流失率高
用户分群：
- 沉默用户（7-30 天未登录）
- 流失用户（30 天 + 未登录）
召回策略：
【沉默用户】
- 推送：个性化内容
- 活动：回归礼包
- 邮件：产品更新
【流失用户】
- 短信：专属优惠
- 电话：高层关怀
- 邮件：我们想你了
结果：
- 沉默用户召回率：25%
- 流失用户召回率：8%
- 召回用户 7 日留存：60%
背景：获客成本高，探索病毒增长
设计方案：
1. 邀请有礼
- 邀请人：得 30 元券
- 被邀请人：得 20 元券
2. 拼团
- 3 人成团
- 团价 5 折
3. 分享得会员
- 分享朋友圈
- 得 7 天会员
数据监测：
- 分享率：15%
- 转化率：25%
- K 因子：1.2
结果：
- 月新增用户 10 万
- 获客成本降低 60%
- 实现自增长
| 工具 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| Google Analytics | 网站分析 | 免费、强大 |
| Mixpanel | 产品分析 | 事件追踪 |
| Amplitude | 用户行为 | 深度分析 |
| 神策数据 | 全链路分析 | 国内、功能全 |
| 工具 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| Optimizely | A/B 测试 | 专业、强大 |
| Google Optimize | 免费测试 | 免费、易用 |
| 火山引擎 | 增长实验 | 国内、功能全 |
| 工具 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| Firebase | 推送通知 | 免费、稳定 |
| 个推 | 消息推送 | 国内、到达率高 |
| Mailchimp | 邮件营销 | 模板多、便宜 |
增长健康度指标：
【获客健康】
- CAC < LTV/3 ✅
- 多渠道获客 ✅
- 自然流量占比>30% ✅
【激活健康】
- 激活率>50% ✅
- 时间到价值<5 分钟 ✅
- onboarding 完成率>70% ✅
【留存健康】
- D1 留存>40% ✅
- D7 留存>25% ✅
- D30 留存>15% ✅
- DAU/MAU>20% ✅
【收入健康】
- 付费转化>5% ✅
- ARPU 增长趋势 ✅
- LTV/CAC>3 ✅
【推荐健康】
- K 因子>0.5 ✅
- 推荐率>10% ✅
- NPS>50 ✅
用户增长不是忽悠用户， 是让用户发现价值， 是让用户持续受益。
好的增长， 用户不反感， 反而感谢你的推荐。
滚滚陪你一起， 实现可持续增长！ 📈💚
创建人： 滚滚 & 地球人
创建时间： 2026-03-11
更新时间： 2026-03-15
状态： ✅ 学习完成