Marketing Engineer — скилл для AI-агентов
Скилл собирает рабочее пространство маркетингового инженера: систему, в которой
агенты исследуют рынок, готовят брифы и материалы на общих знаниях о бизнесе и
учатся на результатах прошлых кампаний.
Он проводит вас через шесть фаз:
- Задаёт вопросы — раундами, с рекомендуемым ответом к каждому вопросу.
- Исследует — сайт компании, конкурентов, отзывы и обсуждения клиентов.
- Собирает данные — инвентарь источников, загрузка выгрузок CSV в SQLite.
- Анализирует — аудитория, карта конкурентов, пробелы, три направления на выбор.
- Создаёт структуру и файлы — общие знания, вертикаль, кампанию, тикеты, первый workflow.
- Проверяет — незаполненные поля, ключи в файлах, находки без источника, битые ссылки.
Работает в Claude Code, Codex, Cursor и других агентах, которые поддерживают
открытый формат Agent Skills.
Подход основан на статье Шанна Холмберга
How to Become a Marketing Engineer.
Разбор на русском — в блоге:
Маркетинговый инженер: как собрать систему, в которой агенты ведут кампании.
Как скилл отработал на живом проекте — продажа загородного дома напрямую от
собственника: кейс «Бархат»
(интервью в два раунда, 203 находки от трёх субагентов, документ для владельца).
Установка
Через skills CLI:
npx skills add ircitdev/marketing-engineer-skill
Или вручную — скопируйте папку skills/marketing-engineer в папку скиллов агента:
| Агент | Для одного проекта | Для всех проектов |
|---|
| Claude Code | .claude/skills/ | ~/.claude/skills/ |
| Codex и другие | .agents/skills/ | ~/.agents/skills/ |
Нужен Python 3.9+ — скрипты используют только стандартную библиотеку.
Как запустить
Напишите агенту обычными словами:
Собери маркетинговое рабочее пространство для агентов. Компания — студия
ремонта квартир, сайт example.ru. Начнём с контента, первая задача — план
публикаций на октябрь.
Или:
Хочу работать как маркетинговый инженер. Подготовь базу знаний
и первую кампанию для агентов — запуск нового тарифа.
Лучше всего работает, если сразу назвать сайт, стартовое направление и одну
реальную задачу со сроком.
Что получится
marketing/
├── AGENTS.md карта: где что лежит, правила, что требует одобрения
├── shared-knowledge/ аудитория, оффер, позиционирование, голос, обещания, решения
├── content/ стартовая вертикаль: знания, работа, workflow, результаты
├── campaigns/<кампания>/ бриф, исследование, тикеты, результаты
├── data/ источники данных, выгрузки, warehouse.sqlite
├── ops/ цели для запуска, проверки, регулярные задачи
└── _setup/ интервью, исследование, анализ
Вертикали на выбор: content, seo-aeo, paid-and-creative,
lifecycle-and-cro, outbound или своя.
Правила, которые скилл соблюдает всегда
- Ничего не публикует и не отправляет. Только файлы и черновики.
- Не просит ключи API в чате и не пишет их в файлы: создаёт
.env.example,
а .env заполняете вы, и он исключён из Git.
- У каждой находки источник, дата и метка:
[факт], [предположение] или [проверить].
- Не выдумывает цифры, отзывы и цитаты.
- Не перезаписывает существующие файлы — дополняет или кладёт рядом.
- Решения оставляет вам: направление, обещания клиентам, что требует одобрения.
Скрипты
| Скрипт | Что делает |
|---|
scripts/scaffold.py | Создаёт структуру и шаблоны; повторный запуск только добавляет недостающее |
scripts/load_csv.py | Загружает выгрузки CSV в SQLite: сам определяет кодировку (включая cp1251) и разделитель, пишет манифест и профиль данных |
scripts/check_workspace.py | Проверяет пространство: обязательные файлы, незаполненные поля, похожие на ключи строки, находки без источника, битые ссылки |
python skills/marketing-engineer/scripts/scaffold.py --root marketing --verticals content --campaign october-plan --dry-run
python skills/marketing-engineer/scripts/load_csv.py "marketing/data/raw/*.csv" --db marketing/data/warehouse.sqlite
python skills/marketing-engineer/scripts/check_workspace.py marketing
Состав
skills/marketing-engineer/
├── SKILL.md процесс из шести фаз и жёсткие правила
├── references/ справочники по фазам — агент читает по мере надобности
│ ├── interview.md
│ ├── research.md
│ ├── data-sources.md
│ ├── analysis.md
│ ├── workspace-map.md
│ ├── loops-and-tickets.md
│ └── workflows-catalog.md
├── assets/templates/ шаблоны файлов пространства
└── scripts/ scaffold.py, load_csv.py, check_workspace.py
Хорошо сочетается
- mattpocock/skills —
/grill-me для планирования
кампании до запуска workflow.
- last30days-skill — свежие обсуждения
темы в соцсетях и на форумах для фазы исследования.
Лицензия
MIT. Автор — Александр Успешный.
English summary
A skill that sets up a marketing engineering workspace for AI agents. It interviews
you in rounds, researches your company, competitors and customer conversations,
inventories and loads your ad, analytics and CRM exports (CSV → SQLite), analyzes
them, and generates the folder structure and files: shared knowledge, a starting
vertical, a campaign with tickets, the first workflow, goal prompts and checks.
It never publishes or sends anything, never asks for API keys in chat, and labels
every research finding with a source, date and confidence tag. Instructions and
templates are in Russian; agents can produce files in any language you use.
Based on Shann Holmberg's article How to Become a Marketing Engineer.
Install: npx skills add ircitdev/marketing-engineer-skill
