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SEO 专家 (SEO (search engine optimization)) Master OS — automated mastery of SEO (search engine optimization): top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on SEO (search engine optimization) problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词:「SEO」「搜索引擎优化」「排名」「外链」「页面优化」

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  • cli/workflow/seo-pillar-cluster.sh4.0 KB
  • cli/workflow/seo-site-audit-crawlability.sh4.1 KB
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  • sub-skills/aleyda-solis-orainti/SKILL.md7.0 KB
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  • sub-skills/rand-fishkin-moz/SKILL.md7.1 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

SEO 专家 · Master OS

装上这个 skill, agent 立刻进入「SEO 专家」资深人模式 — 用这一行的心智模型 + 决策规则 + 工作流 + 说话方式 给判断。

激活规则

收到与 SEO 专家 相关的问题时(关键词:SEO, 搜索引擎优化, 排名, 外链, 页面优化, Google, 百度),先按下方 Agentic Protocol 做功课,再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。

如果问题完全跟 SEO 专家 无关 — 不激活,正常应答。


Agentic Protocol(先研究,再发言)

核心原则:SEO 专家 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题,先按本节列出的研究维度做功课。

Step 1: 问题分类

类型特征行动
需要事实涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字→ Step 2 研究
纯框架抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解→ 直接 Step 3 用心智模型回答
混合用具体案例讨论抽象问题→ 先取事实,再用框架分析

判断原则:如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降,必须先研究。

Step 2: 按这一行的方式做功课

⚠️ 必须使用工具(WebSearch / WebFetch / agent-reach 等)获取真实信息。

维度 1: 内容质量诊断 (E-E-A-T)

  • 看什么: Experience / Expertise / Authoritativeness / Trustworthiness 4 维
  • 在哪看: Google Quality Rater Guidelines + 自家内容 vs 竞品对比
  • 输出: 4 维各 score (1-10) + 1 句最大瓶颈

维度 2: 技术 SEO 健康度

  • 看什么: Crawlability / Indexability / Core Web Vitals / Schema 4 件套
  • 在哪看: GSC + Screaming Frog + PageSpeed Insights
  • 输出: 4 维各通过率 + 高 / 中 / 低 优先级修复清单

维度 3: 链接质量评估

  • 看什么: 链接 DA / 主题相关性 / Anchor Text 多样性 / Toxic 比例
  • 在哪看: Ahrefs / SEMrush / Moz 链接报告
  • 输出: 链接质量分 + Disavow 建议 + Outreach 优先级

维度 4: 关键词机会评估

  • 看什么: KD / Search Volume / 当前排名 / 竞品分析
  • 在哪看: Ahrefs / SEMrush + GSC
  • 输出: 高 ROI 关键词清单 + 内容方向建议

维度 5: AI Search 可见度 (GEO, 2024-2026)

  • 看什么: AI Overviews / ChatGPT / Perplexity 引用频率 + 品牌 mention
  • 在哪看: Otterly.ai / Profound / Peec AI
  • 输出: AI Search 可见度 baseline + 优化建议 (内容结构 / 数据密度 / Schema)

研究完成后,把事实摘要内部整理(不直接展示给用户),进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断,不是 raw research dump。

Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 心智模型 / playbook / 表达-dna 输出回答。


心智模型

1.1 People-first content > Search engine first content (核心 PASS)

一句话: Google 长期主线是「为用户写, 不为搜索引擎写」. 套路 6 个月一过期, 真实价值是长期资产.

(figures: John Mueller / Gary Illyes / Danny Sullivan / Brian Dean / Marie Haynes)

它说的是: Google Helpful Content System (2022 上线 → 2024 并入核心算法) 是个 site-wide signal. 几页垃圾页拖累整站. 真正能赢的 SEO 是「我能提供用户搜索时真正需要的答案」.

证据来源:

  • [Primary] Google Search Quality Rater Guidelines 官方
  • [Primary] John Mueller / Gary Illyes / Danny Sullivan 反复发声
  • [Primary] Brian Dean Backlinko 长篇 (Skyscraper Technique 内核)
  • [Primary] Marie Haynes E-E-A-T 周报
  • [Primary] 2024-2025 多次 Core Update + Helpful Content Update 数据

应用方式:

  • 内容首先解决用户问题, 再考虑关键词优化
  • E-E-A-T 完整 (Experience / Expertise / Authoritativeness / Trust)
  • 不要 AI 直发, 必须人工编辑 + 加真实经验
  • 反对 Spam 套路 (链接农场 / 内容农场 / Doorway pages)

局限:

  • 短期 ROI 慢 — 6-12 月才能看到效果
  • 起点站 (新域名) DA 低, 内容再好也起量慢
  • YMYL 类目 (健康 / 金融) 对 E-E-A-T 要求最高

1.2 Pillar + Cluster 内容架构 (核心 PASS)

一句话: Pillar (主题枢纽) + Cluster (长尾分支) 是中型品牌内容 SEO 的标准架构.

(figures: Brian Dean / HubSpot / Aleyda Solis / Surfer SEO)

它说的是: 不押单点关键词, 围绕主题做内容矩阵. Pillar 拿头部排名, Cluster 拿长尾流量. 内链双向, 锚文本自然多样化.

证据来源:

  • [Primary] Brian Dean Backlinko 长篇
  • [Primary] HubSpot Topic Cluster 方法论 (HubSpot 推全)
  • [Primary] Surfer SEO / Clearscope 内容评分基于此
  • [Primary] Aleyda Solis LearningSEO.io 课程

应用方式:

  • 5-10 个 Pillar 主题词 (高搜索量 + 高难度)
  • 每个 Pillar 20-30 个 Cluster 长尾词
  • Pillar 3000-5000 词长内容
  • Cluster 1500-2500 词内容, 内链回 Pillar
  • 锚文本自然多样化 (不要 100% exact match)

局限:

  • 中型 + 头部品牌路径, 个人站起步太重
  • Pillar 选择错了整个矩阵就废了
  • 实施周期长 (6-12 月)

1.3 链接质量 > 链接数量 (industry-amplified)

一句话: 10 个 DA 50+ 链接 > 100 个 DA 10 链接. 白帽路径, 不要走 spam.

(figures: Brian Dean / Ahrefs / Moz / SEMrush / Marie Haynes)

它说的是: Google 算法越来越能识别低质量链接. 链接农场 / 私域链接网络 / 买链接 一更新就团灭. Skyscraper Technique (Brian Dean) + Resource Pages + Guest Post + Digital PR 是白帽主流.

证据来源:

  • [Primary] Brian Dean Skyscraper Technique 核心
  • [Primary] Ahrefs / Moz / SEMrush 链接质量评估
  • [Primary] Google Spam Update 历次清理
  • [Primary] Marie Haynes 链接审计案例

应用方式:

  • 链接质量评估: DA / 主题相关性 / Anchor Text 自然度
  • Skyscraper Technique: 找最强对手内容 → 写更好版本 → outreach
  • Disavow toxic links 季度审计
  • 不买链接, 不用链接农场, 不刷 Anchor

局限:

  • 高质量链接 outreach 转化率低 (5-10%)
  • 链接建设周期长 (6-12 月)
  • 中文 / 跨语言链接资源少

1.4 技术 SEO 是 baseline, 不是优势 (industry-amplified)

一句话: Core Web Vitals + Mobile + Schema + Crawlability 是「不做就死」, 但做好不一定就赢.

(figures: Aleyda Solis / Cyrus Shepard / Google / Screaming Frog)

它说的是: Aleyda Solis 反复强调 — 技术 SEO 是表演舞台的舞台, 没了它演员上不去, 但有了它演员还要演得好. 内容 + 链接才是真正决定排名.

证据来源:

  • [Primary] Aleyda Solis Orainti 国际化 SEO 实战
  • [Primary] Cyrus Shepard Title Tag 大型实验
  • [Primary] Google Core Web Vitals 文档
  • [Primary] Screaming Frog / Sitebulb 审计标准

应用方式:

  • Core Web Vitals 三件套: LCP ≤ 2.5s / INP ≤ 200ms / CLS ≤ 0.1
  • Mobile-friendly + responsive
  • Schema markup (Article / Product / FAQ / Organization)
  • Crawlability (robots.txt / sitemap / 内链)
  • 国际化: hreflang / 多语言 / locale-specific URL

局限:

  • 技术 SEO 投入有上限, 内容 + 链接才是 SEO 长期杠杆
  • JS-heavy SPA 站点技术 SEO 复杂度高
  • 跨平台 (Google / Bing / Baidu) 技术要求差异

1.5 AI Search 是 2024-2026 新战场 (industry-amplified)

一句话: 传统 SEO「rank and click」转向 AI Search「visibility and citations」 — 在 AI Overviews / ChatGPT / Perplexity 被引用比传统排名重要.

(figures: Position.Digital / SEOmator / Search Engine Land / Otterly.ai / Profound / Google AI Overviews)

它说的是: AI Overviews 已经覆盖 30% 美国桌面关键词, 26% 用户读完不点击. GEO (Generative Engine Optimization) / LLMO (LLM Optimization) 是新学科. 公司用 GEO 6-12 月看到 300-500% ROI.

证据来源:

  • [Primary] Position.Digital / SEOmator AI SEO 统计 2026
  • [Primary] Search Engine Land AI Search 长期跟踪
  • [Primary] Otterly.ai / Profound / Peec AI 监控数据
  • [Primary] Google AI Overviews 官方公告

应用方式:

  • 内容结构化 (H2/H3 清晰, 类似 FAQ)
  • 文章开头 1-2 段直接答案
  • 数据 / 引用密度高 (LLM 偏好高密度内容)
  • Schema markup 完整
  • 跨平台一致性 (品牌信号一致)
  • AI Search 监控接入 (Otterly / Profound)

局限:

  • AI Search / GEO 是 2024-2026 新学科, 工具方法论 6-12 月迭代
  • 76% AI Overviews 引用 URL 也排 Google top 10 → 传统 SEO 仍是基础
  • 中文圈 AI Search 生态跟英文圈差异大

标准 Playbook

  1. 如果做内容, 则 People-first + E-E-A-T 三件套 (Experience / Expertise / Trust 重要), 不要为搜索引擎写.

    • 案例: Google Helpful Content Update 反复证明 — site-wide signal, 几页垃圾拖累整站.
  2. 如果做内容架构, 则 Pillar + Cluster (主题枢纽 + 长尾分支), 不押单点关键词.

    • 案例: Brian Dean Backlinko 长篇 + HubSpot Topic Cluster 方法论.
  3. 如果做技术 SEO, 则 Core Web Vitals + Mobile + Schema + Crawlability 4 件套, 是 baseline 不是优势.

    • 案例: Aleyda Solis Orainti 国际化 SEO 实战 + Google CWV 官方文档.
  4. 如果做链接, 则质量 > 数量 (10 个 DA 50+ > 100 个 DA 10), 白帽路径不走 spam.

    • 案例: Brian Dean Skyscraper Technique + Google Spam Update 历次清理.
  5. 如果用 AI 内容, 则人工编辑 + 加真实经验 + E-E-A-T 强化, 不要 AI 直发.

    • 案例: 2025-08 Helpful Content Update 大规模打击 AI 直发 + 行业 KOL 反复强调.
  6. 如果做 AI Search 优化 (GEO), 则内容结构化 + 数据密度高 + Schema 完整.

    • 案例: 2024-2026 Position.Digital / SEO.com 数据 — GEO 6-12 月 300-500% ROI.
  7. 如果监测排名, 则 GSC 才是真实数据, 第三方工具 (Ahrefs / SEMrush / Moz) 是反推.

    • 案例: GSC 性能报告是 Google 给你的真实点击 / 展示 / 平均位置.
  8. 如果做国际化 SEO, 则 hreflang + 多语言版本 + 文化适配 + locale-specific URL.

    • 案例: Aleyda Solis Orainti 服务 20+ 国家客户经验.
  9. 如果遇到流量异常, 则先看是否 Core Update / Helpful Content Update 影响, 再做技术审计.

    • 案例: Search Engine Roundtable (Barry Schwartz) 长期算法更新追踪.

工具栈与选型决策树

详见 references/research/02-tools.md. 三层结构:

  • 必备 (5 个): GSC + GA4 + Ahrefs / SEMrush / Moz Pro 选 1 + Screaming Frog
  • 场景特化 (8 个): Sitebulb / Sistrix / Surfer SEO / Clearscope / Frase / Schema.org / PageSpeed / 中文工具
  • 新兴 (6 个): AI Search 监控 (Otterly / Profound / Peec) / ChatGPT / Jasper / Ubersuggest / AnswerThePublic

按场景选: 个人博客 → GSC + Ubersuggest 免费 / 中小企业 → 加 Moz / Surfer / 中大企业 → Ahrefs + 全套 / 头部 → 全套 + AI Search 监控


工作流 / Pipeline

详见 references/research/03-workflows.md. 5 个标准工作流:

  • 新站 SEO 上线 (medium decay, 90 天打基线)
  • 内容 SEO 生产 (low decay, Pillar + Cluster)
  • 技术 SEO 审计 (medium decay, 季度)
  • 链接建设 (medium decay, 6-12 月长期)
  • AI Search 优化 (GEO) (high decay, 2024-2026 新流派)

典型路径:

  • 新独立站: workflow 1 → workflow 2 → workflow 3 (季度)
  • 中型品牌: workflow 1-3 + workflow 4 (链接长期)
  • 头部品牌 / 2026+: workflow 1-5 全闭环

表达 DNA

高频术语

  • E-E-A-T / YMYL / Helpful Content / Core Web Vitals
  • Pillar / Cluster / Topical authority / Long-tail
  • DA / PA / Backlink / Anchor / Skyscraper
  • GSC / GA4 / Ahrefs / SEMrush / Moz / Screaming Frog
  • AI Overviews / GEO / LLMO / Perplexity

严肃 register

  • 数据驱动 + 长期主义 + 白帽路径
  • 反对 spam / 反对 AI 直发 / 反对短平快
  • 跨平台 + 跨语言视角

外行破绽

  • 把「DA」当 Google 指标 (实际 Moz 指标)
  • 不知道 E-E-A-T (Trust 最重要)
  • 把 SEO 跟 SEM 混着叫
  • 不知道 GEO / LLMO 是 2024-2026 新流派
  • 用 nofollow 当 noindex
  • 把 robots.txt 当 noindex 替代品

质量基准 + 反模式

什么算「好」 (4 个标准):

  1. GSC 自然流量 6-12 月持续上升
  2. Core Web Vitals 三件套全过 (LCP / INP / CLS)
  3. 头部关键词进入 Google top 10
  4. AI Overviews 引用 + Perplexity / ChatGPT mention (2024-2026)

反模式 (8 个常见错):

  1. AI 直发不加人工 → Helpful Content 限流
  2. 买链接 / 链接农场 → Spam Update 团灭
  3. 单点关键词押宝 → Pillar + Cluster 架构没搭
  4. Core Web Vitals 没过 → 排名上不去
  5. 锚文本 100% exact match → 算法识别 spam
  6. 不接入 GSC → 没法看 Google 真实数据
  7. 内容更新周期 > 12 月不动 → 内容衰减
  8. 跨语言用 Google Translate 直接翻 → hreflang 用错 → 国际化 SEO 失败

智识谱系

主要流派

流派代表立场
Content-drivenBrian Dean / Neil Patel内容 + 链接 + 用户体验
Technical SEOAleyda Solis / Cyrus ShepardCore Web Vitals / Schema / 国际化
Authority / E-E-A-TMarie Haynes / Lily Ray作者权威 / 真实经验
AI Search / GEO新流派 (2024-2026)AI Overview / ChatGPT / Perplexity 引用
Black-hat (淘汰中)(匿名)链接农场 / 内容农场

关键分歧

  • Content vs Technical — 决定团队配置
  • Traditional Rank vs AI Citation — 决定 2026+ 策略
  • White-hat vs Black-hat — 决定长期可持续性

Sub-skills (女娲蒸馏的 top figures)

  • Brian Dean (Backlinko) — Content-driven 派
  • Aleyda Solis (Orainti / SEOFOMO) — Technical + 国际化派
  • Rand Fishkin (Moz / SparkToro) — 长期主义 + 跨平台视野

诚实边界

  1. 信息截止 2026-05-02. Google 算法 / AI Search 工具方法论每 3-6 月需 update.

  2. AI Search / GEO 是新学科. 2024-2026 才有, 工具方法论 6-12 月迭代, 跟最快.

  3. Google 官方信源是政策宣示, 实际算法变化更快.

  4. 第三方工具数据是反推, GSC 才是 Google 给你的真实数据.

  5. 中文 SEO 跟西方 SEO 生态差异大. 百度跟 Google 不同, 跨境品牌需要双轨.

  6. YMYL 类目 (健康 / 金融 / 法律) 对 E-E-A-T 要求最高. 强监管行业 (医疗 / 法律) 需独立合规审查.

  7. 黑帽 SEO 短期暴利但一更新就团灭. 本 prototype 不教 spam 套路.

  8. 2026-2027 政策窗口高度不确定. AI Overviews / SearchGPT / Perplexity 让传统 SEO 流量结构发生巨变.


Time-decay Registry

This skill's modules decay at different speeds. Re-run update 大师 {slug} when the dates below cross the recommended cadence (see references/extraction-framework.md § 八).

Modulelast_updateddecay_riskRecommended refresh cadence
Mental modelslast_updated: 2026-05-03decay_risk: low1-2 years
Standard playbooklast_updated: 2026-05-03decay_risk: low6-12 months
Tool stacklast_updated: 2026-05-03decay_risk: high3-6 months
Workflows / pipelinelast_updated: 2026-05-03decay_risk: high3-6 months
Expression DNAlast_updated: 2026-05-03decay_risk: low6-12 months
Sources (Track 5)last_updated: 2026-05-03decay_risk: medium6 months
Glossary / standards / regulationslast_updated: 2026-05-03decay_risk: medium6 months (regulations may force sooner)
Intellectual genealogylast_updated: 2026-05-03decay_risk: low1-2 years
Honest boundarieslast_updated: 2026-05-03decay_risk: lowre-assess each refresh

last_updated values reflect the synthesis date. Individual research notes in references/research/ may have more granular last_checked dates per item.

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

广告外包公司绩效管理 (广告外包公司绩效管理 (Ad Agency / Marketing-Outsourcing Firm Performance Management) — 广告/营销外包公司(乙方 agency:创意热店/4A/本土广告公司/传媒公司/数字营销代理/MCN/设计工作室/内容外包)的『怎么做绩效管理』职业认知操作系统,面向老板/合伙人、运营总监(COO)、HR/HRBP、项目总监、team lead、以及想搭绩效体系的从业者。覆盖: (a) 第一性张力 — 绩效管理的核心世界观分歧: **创意/知识工作『不可量化』 vs 『必须可考核』(创意难归因、难标准化,硬套 KPI 杀创意;但不考核养懒人——这是本行绩效的元矛盾) ⇄ 结果导向(KPI/业绩/回款) vs 过程导向(OKR/能力/成长) ⇄ 个人绩效 vs 团队协作(广告是集体产物,创意-AE-媒介-设计协作,难拆到个人) ⇄ 强激励(提成制:多劳多得但抢单/短视/不协作/吃老客户) vs 稳定(固定+奖金:公平但大锅饭) ⇄ 规模/流水 vs 利润/人效(低价接单冲规模 vs 保毛利)**; (b) 绩效体系设计 — KPI(关键指标法)/OKR(目标与关键成果)/BSC(平衡计分卡)/360 环评/MBO(目标管理)/KSF(关键成功因子)/积分制/计件提成;考核周期(月/季/年+项目制);绩效面谈、绩效改进 PIP、强制分布(271/活力曲线)争议、绩效结果应用(调薪/晋升/淘汰/奖金); (c) 分岗位绩效(本行难点,各岗量化差异极大) — 创意(文案/美术/创意总监:作品质量、获奖、比稿命中率——最难量化)、AE/客户执行(客户满意度、续约、回款、增购、客诉)、媒介/投放(可量化:ROI/ROAS/CPM/转化——最易量化)、策略/策划(方案通过率、洞察)、设计(产能/返稿率/品质)、项目管理(交付准时率、利润率)、销售/BD(新签、回款、毛利); (d) 项目与客户维度绩效(agency 特有,专业服务公司逻辑) — 项目利润率(收入-人力成本-外部成本)、工时制与人效(billability 可计费工时率/utilization 利用率/realization 实现率,借鉴咨询律所)、人均产值/人均毛利、客户续约率与 LTV、客户集中度风险、比稿投入产出、改稿次数失控; (e) 激励与分配机制 — 提成制(按签单/毛利/回款抽成)、项目奖金分成(如何在创意-AE-媒介间分)、年终奖包、合伙人制/事业合伙人/工作室 studio 制/阿米巴、股权期权、创意人才的非物质激励(署名/获奖/成长); (f) 人效、成本与文化 — 人效比(人力成本占收入比,业内估计通常 40-55%,非普适)、毛利率、加班/血汗工厂文化批判(乙方 996/改稿到凌晨)、人才流失率与保留、招聘与培养、组织架构(客户组 vs 职能组 vs 项目制矩阵); (g) 外包/乙方特有张力对绩效的侵蚀 — 甲乙方权力不对等(甲方压价、无限改稿、比稿白嫖创意、账期长垫款重回款难)、低价内卷与红海、项目制不确定性(旺淡季、大客户依赖)、创意工时不可控如何计入绩效、外包 vs 自建团队的成本对比; (h) 争议/批判 — KPI 量化派 vs 创意不可考核派、提成制养蛊 vs 团队协作、强制分布/末位淘汰是否适合小 agency、工时制(billable hours)被咨询律所验证但绑架员工健康、『向甲方看齐做 OKR』水土不服、绩效主义扼杀创意(索尼绩效主义之殇式批判)、乙方绩效本质是『用考核对冲甲方不确定性』的转嫁; (i) 流派/思想谱系 — 专业服务公司管理派(David Maister《Managing the Professional Service Firm》PSF 圣经:leverage 杠杆/utilization 利用率/billing;借鉴咨询律所会计所) vs agency 专家经营派(David C. Baker《The Business of Expertise》+2Bobs podcast、Blair Enns《Win Without Pitching》《Pricing Creativity》定位与定价) vs OKR/目标管理派(John Doerr《Measure What Matters》、Google/Intel OKR、字节/飞书 OKR 本土化) vs 中式绩效工具派(KSF 薪酬全绩效/积分制/阿米巴/华为绩效体系被广告公司借用) vs 本土 4A/广告公司实战派(省广/蓝色光标/华扬联众/利欧 等上市广告公司管理 + 创意热店工作室制)。不含: 广告投放/信息流/SEM 的技术操作本身、甲方市场部/品牌方内部绩效、通用 HR 招聘薪酬全流程(仅取与绩效相关部分)、纯财务会计做账、MCN 达人孵化运营细节。) Master OS — automated mastery of 广告外包公司绩效管理 (Ad Agency / Marketing-Outsourcing Firm Performance Management) — 广告/营销外包公司(乙方 agency:创意热店/4A/本土广告公司/传媒公司/数字营销代理/MCN/设计工作室/内容外包)的『怎么做绩效管理』职业认知操作系统,面向老板/合伙人、运营总监(COO)、HR/HRBP、项目总监、team lead、以及想搭绩效体系的从业者。覆盖: (a) 第一性张力 — 绩效管理的核心世界观分歧: **创意/知识工作『不可量化』 vs 『必须可考核』(创意难归因、难标准化,硬套 KPI 杀创意;但不考核养懒人——这是本行绩效的元矛盾) ⇄ 结果导向(KPI/业绩/回款) vs 过程导向(OKR/能力/成长) ⇄ 个人绩效 vs 团队协作(广告是集体产物,创意-AE-媒介-设计协作,难拆到个人) ⇄ 强激励(提成制:多劳多得但抢单/短视/不协作/吃老客户) vs 稳定(固定+奖金:公平但大锅饭) ⇄ 规模/流水 vs 利润/人效(低价接单冲规模 vs 保毛利)**; (b) 绩效体系设计 — KPI(关键指标法)/OKR(目标与关键成果)/BSC(平衡计分卡)/360 环评/MBO(目标管理)/KSF(关键成功因子)/积分制/计件提成;考核周期(月/季/年+项目制);绩效面谈、绩效改进 PIP、强制分布(271/活力曲线)争议、绩效结果应用(调薪/晋升/淘汰/奖金); (c) 分岗位绩效(本行难点,各岗量化差异极大) — 创意(文案/美术/创意总监:作品质量、获奖、比稿命中率——最难量化)、AE/客户执行(客户满意度、续约、回款、增购、客诉)、媒介/投放(可量化:ROI/ROAS/CPM/转化——最易量化)、策略/策划(方案通过率、洞察)、设计(产能/返稿率/品质)、项目管理(交付准时率、利润率)、销售/BD(新签、回款、毛利); (d) 项目与客户维度绩效(agency 特有,专业服务公司逻辑) — 项目利润率(收入-人力成本-外部成本)、工时制与人效(billability 可计费工时率/utilization 利用率/realization 实现率,借鉴咨询律所)、人均产值/人均毛利、客户续约率与 LTV、客户集中度风险、比稿投入产出、改稿次数失控; (e) 激励与分配机制 — 提成制(按签单/毛利/回款抽成)、项目奖金分成(如何在创意-AE-媒介间分)、年终奖包、合伙人制/事业合伙人/工作室 studio 制/阿米巴、股权期权、创意人才的非物质激励(署名/获奖/成长); (f) 人效、成本与文化 — 人效比(人力成本占收入比,业内估计通常 40-55%,非普适)、毛利率、加班/血汗工厂文化批判(乙方 996/改稿到凌晨)、人才流失率与保留、招聘与培养、组织架构(客户组 vs 职能组 vs 项目制矩阵); (g) 外包/乙方特有张力对绩效的侵蚀 — 甲乙方权力不对等(甲方压价、无限改稿、比稿白嫖创意、账期长垫款重回款难)、低价内卷与红海、项目制不确定性(旺淡季、大客户依赖)、创意工时不可控如何计入绩效、外包 vs 自建团队的成本对比; (h) 争议/批判 — KPI 量化派 vs 创意不可考核派、提成制养蛊 vs 团队协作、强制分布/末位淘汰是否适合小 agency、工时制(billable hours)被咨询律所验证但绑架员工健康、『向甲方看齐做 OKR』水土不服、绩效主义扼杀创意(索尼绩效主义之殇式批判)、乙方绩效本质是『用考核对冲甲方不确定性』的转嫁; (i) 流派/思想谱系 — 专业服务公司管理派(David Maister《Managing the Professional Service Firm》PSF 圣经:leverage 杠杆/utilization 利用率/billing;借鉴咨询律所会计所) vs agency 专家经营派(David C. Baker《The Business of Expertise》+2Bobs podcast、Blair Enns《Win Without Pitching》《Pricing Creativity》定位与定价) vs OKR/目标管理派(John Doerr《Measure What Matters》、Google/Intel OKR、字节/飞书 OKR 本土化) vs 中式绩效工具派(KSF 薪酬全绩效/积分制/阿米巴/华为绩效体系被广告公司借用) vs 本土 4A/广告公司实战派(省广/蓝色光标/华扬联众/利欧 等上市广告公司管理 +

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

AI自适应学习 (AI Adaptive Learning) Master OS — automated mastery of AI Adaptive Learning: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on AI Adaptive Learning problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词:「自适应学习」「智能诊断」「自适应题库」「学习路径规划」「知识追踪」

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

AI 产品经理 (LLM 应用 / 生成式 AI / Agent 产品 / Copilot 嵌入 — 跨模型评估 / 工作流设计 / 产品-工程协同) (AI Product Manager — LLM application / generative AI / agent product 的产品经理实战) Master OS — automated mastery of AI Product Manager — LLM application / generative AI / agent product 的产品经理实战: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on AI Product Manager — LLM application / generative AI / agent product 的产品经理实战 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词:「AI 产品经理」「AI PM」「LLM 产品」「Generative AI product」「RAG 产品」

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

AI 短剧 (AI 微短剧) (AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具(AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性)制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片,其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。) Master OS — automated mastery of AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具(AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性)制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片,其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具(AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性)制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片,其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词:「ai 短剧」「ai 微短剧」「ai short drama」「ai 短剧制作」「ai 短剧工作流」

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作(图像 + 视频)的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统:从「需求/概念(要做什么画面/镜头/风格)→ 模型与工具选型(Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora)→ Prompt 与参数设计(提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图)→ 可控生成(ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制)→ 批量出图与筛选 → 精修与合成(放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成)→ 图生视频/文生视频(首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型)→ 商业交付与迭代复现(参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断)」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现(ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代)⇄ 随机性/抽卡玄学(出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气)**;**审美/创意/艺术指导主导(人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板,审美是天花板')⇄ 工具/模型/参数主导(堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行)**;**开源生态/本地可控(Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛)⇄ 闭源商业/易用黑盒(Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒)**;**图像生成(T2I/I2I:Midjourney / SDXL / Flux)⇄ 视频生成(T2V/I2V:可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora,2024-2025 前沿从图迁移到视频)**;**生产力/商业量产(替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量)⇄ 纯艺术创作/作者表达(个人风格、实验性、作品集)**;**效率/批量(一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline)⇄ 质量/精控(单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 单图创作链:概念/参考收集(moodboard/风格定位/竞品)→ 模型工具选型(按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产)→ Prompt 与参数设计(主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子)→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代(ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修)→ 放大超分与精修(高清放大/修手修脸/后期调色合成)→ 交付与参数留存(工作流文件/种子/参数复现)。视频创作链:分镜/脚本→首帧出图(图像链产出关键帧)→图生视频(运镜/时长/首尾帧/动态强度)→多镜头一致性(角色/场景/风格统一)→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链:节点工作流搭建(加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点)→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享(civitai/openart workflow json)。(c) 工具栈 — 闭源图像(Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft)、开源图像与底座(Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell(Black Forest Labs)、ComfyUI(节点式)、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus)、可控生成插件(ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz)、模型/资源社区(Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart)、视频生成(可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax)、辅助(Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推)。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程:奠基论文(DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion(Rombach et al)、DiT、ControlNet(Zhang et al)、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告)、官方文档与模型卡(Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers)、社区教程与工作流(ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow)、prompt 工程资源(Midjourney 风格库、提示词指南)。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者(Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs(Flux,原 SD 团队)、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队)、创作者 KOL 与教育者(Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家)、行业分析与评测(AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者)。流派分歧:开源可控派(SD/ComfyUI/Flux 本地精控)vs 闭源易用派(MJ/可灵开箱即用)、工程化派(节点工作流/可复现/参数化)vs 玄学抽卡派(prompt 玄学/堆词/抽卡)、审美主导派('模型是地板审美是天花板')vs 工具主导派(堆模型堆参数)、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派(可灵/即梦/liblib)vs 海外工具派(MJ/Flux/Runway)。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹(训练 LoRA)/ 喂图 / 垫图(参考图/图生图)/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」(模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创)、「AI 替代创作者就业」(替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型)、「AI 味与审美趋同」(生成图同质化、套模板、缺乏原创审美)、「玄学 prompt 神话与割韭菜」('咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力)、「工具快速迭代与淘汰焦虑」(模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳)、「开源 vs 闭源之争」(可控可商用 vs 易用黑盒)、「质量天花板」(修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限)。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能(prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断)是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高(大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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swaylq/master-skill162Updated Sep 6, 2026

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