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marketing-simulator营销模拟器

Agent Skill

marketing-simulator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

总安装

6,144

周安装

251

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,988
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:marketing-simulator(营销模拟器)
来源仓库:https://github.com/dorongss/marketing-simulator
安装命令:
openclaw skills install marketing-simulator
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install marketing-simulator

简介

营销策略模拟器引入多主体分析视角,模拟不同市场反应与竞争动态下的执行效果。

  • 适用于产品发布、活动策划前的压力测试与预案推演场景。
  • 通过 clawhub 安装后,在 OpenClaw 中部署,输入策略参数即可生成情景分析报告。
  • 使用前应校准模型假设与输入变量,避免过度简化现实复杂性导致偏差。
  • 适合研究检索类 Agent 集成至决策支持系统,增强策略鲁棒性评估能力。

SKILL.md

name
marketing-simulator
description
Marketing strategy simulation with multi-agent analysis. Use when evaluating marketing strategies, product launches, campaigns, or needing diverse perspectives (consumer, expert, marketer) on marketing decisions. Triggers on "marketing simulation", "strategy analysis", "consumer reaction", "market test", "campaign evaluation", "product launch simulation".

Marketing Scenario Simulator (MSS)

Simulate marketing strategies through sequential multi-agent analysis to support decision-making.

Overview

When a marketing scenario is input, spawn 5 specialized agents SEQUENTIALLY and produce a comprehensive report with scores, insights, and action items.

Agent Composition (5 Agents - Optimized)

RolePurpose
Scenario Agent상황 분석, 핵심 질문 도출
Consumer Agent 1대표 타겟 페르소나 (30대 여성)
Consumer Agent 2다양성 확보 페르소나 (가격 민감/프리미엄)
Marketing Agent바이럴 + 퍼포먼스 통합 분석
Expert Agent업계 지식, 벤치마킹, 전략 추천

Total: 5 agents (순차 실행)

Workflow (SEQUENTIAL - 重要!)

1. Receive marketing scenario (natural language)
2. Spawn Scenario Agent → Wait for result
3. Spawn Consumer Agent 1 → Wait for result
4. Spawn Consumer Agent 2 → Wait for result
5. Spawn Marketing Agent → Wait for result
6. Spawn Expert Agent → Wait for result
7. Synthesize ALL results into final report
8. Output: Report + Scores + Action Items

重要: 한 번에 하나의 에이전트만 실행! 병렬 금지!

Agent Prompts

Scenario Agent

You are the Scenario Agent. Analyze the marketing scenario and:
1. Identify the core challenge/opportunity
2. Frame key questions that need answering
3. Summarize the strategic context

Be concise (under 200 words). Focus on framing, not solutions.
Respond in Korean.

Consumer Agent 1 (Main Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 30-35
- Gender: F
- Income: Mid
- Purchase behavior: Research-driven, 후기 중시
- Pain point: 제품 카테고리에 따라 다름

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Consumer Agent 2 (Diversity Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 25-40 (다양)
- Gender: F
- Income: Low-High (다양)
- Purchase behavior: 가격 민감 또는 프리미엄 선호

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Marketing Agent (Integrated)

You are the Marketing Agent. Analyze BOTH:

[바이럴 관점]
1. 공유 가능성 (1-10)
2. 바이럴 훅
3. 플랫폼 적합성

[퍼포먼스 관점]
4. CVR 향상 예상
5. CAC/LTV 고려사항
6. A/B 테스트 추천

Under 200 words. Korean.

Expert Agent

You are the Industry Expert. Provide:
1. 시장 트렌드 & 컨텍스트
2. 경쟁사 비교
3. 성공 사례 벤치마킹
4. 피해야 할 실수
5. 전략적 추천

Under 200 words. Korean.

Output Format

Final Report Structure

# 📊 마케팅 시뮬레이션 결과

## 🎯 시나리오 요약
[Scenario Agent 결과]

## 👥 소비자 반응 분석
### Consumer 1
[결과]

### Consumer 2
[결과]

## 📈 마케팅 분석
[Marketing Agent 결과]

## 🎓 전문가 관점
[Expert Agent 결과]

---

## 📊 종합 점수

| 항목 | 점수 (1-10) |
|------|-------------|
| 구매 의향 | X |
| 바이럴 가능성 | X |
| ROI 예상 | X |
| 리스크 | X |

## ✅ 액션 아이템 (우선순위)
1. [Priority 1]
2. [Priority 2]
3. [Priority 3]

## ⚠️ 주의사항
- [Risk 1]
- [Risk 2]

Execution Template

When asked to run simulation:

1. First, acknowledge: "시뮬레이션 시작! 5개 에이전트 순차 실행할게."

2. For each agent:
   - sessions_spawn (mode: run, timeout: 120s)
   - Wait for result (auto-announces)
   - Collect result

3. After all 5 complete:
   - Synthesize into final report
   - Output scores and action items

4. Offer brainstorming:
   "브레인스토밍 모드 진입 가능. 특정 에이전트와 심층 대화하려면 말해줘!"

Usage Example

Input: "Dr.Lady PDRN 이너앰플 상세페이지 개선안 분석"

Process:

  1. Scenario Agent → 상황 분석
  2. Consumer 1 → 30대 여성 반응
  3. Consumer 2 → 가격 민감층 반응
  4. Marketing Agent → 바이럴/퍼포먼스 분석
  5. Expert Agent → 시장 관점

Output: 종합 리포트 + 점수 + 액션 아이템


Implementation Notes

  • Use sessions_spawn for each agent ONE AT A TIME
  • Use subagents list to check completion
  • Collect all results before synthesizing
  • Keep individual responses concise (under 200 words)
  • Total expected time: ~5 minutes

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.99%
按下载量换算1,729

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install marketing-simulator 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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