axelfreeman/marketing-mindset

营销思维模式

面向 AI 智能体的营销操作系统——先像营销人员一样思考，再让战术成为输出。 这不是又一套 CRO/SEO/文案技巧合集。这是一位拥有 15 年经验的 B2B 营销人员做决策的方式，让智能体给出真正的观点，而不是套模板。

在 Claude Code 中使用
添加到 Cursor
Codex
ChatGPT
Grok

📄 落地页与文档： https://axelfreeman.github.io/marketing-mindset/

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测试下限——测试达到多少量级才能被判定

低于下限时，你衡量的是随机性，而不是市场。在测试开始前就声明量级。

| 渠道 | 下结论前的最低量级 | 它能告诉你什么 |
|---|---|---|
| 冷邮件——送达率/措辞烟雾测试 | 50–100 封发送 | 邮件是否能送达、读起来是否可信。而不是这个 offer 是否有效。 |
| 冷邮件——回复率测试 | 每个变体约 1,500–2,000 封发送 | 一个变体是否真的胜过另一个，而不是碰上了安静的一周。 |
| 冷邮件——主题行/打开率测试 | 每个版本 100–500 封发送 | 主题行表现如何（打开行为频繁发生）。 |
| 落地页烟雾测试 | 100–200 名定向访客 | 这个承诺是否能激发兴趣（200 名冷访客按 15% 捕获率约等于 30 条线索）。 |
| 严格 A/B 测试 | 每个变体约 10,000 名访客，≥300 次转化 | 统计显著性——对初创公司的首批测试来说通常遥不可及。 |
| 付费广告 | 花费门槛达到目标 CPA 的 1–3 倍，48–72 小时 | 保留 / 重新挂钩 / 关停。绝不在学习阶段做判断。 |
| 冷电话 | 在一个细分市场中持续到出现可重复的模式 | 话术能否经受真实对话的考验。 |

由此得出的规则：容易见效的，就放大它。 表现明显比其他渠道更轻松的渠道、信息或 offer 优先——先投入精力，后投入资金。你只能在下限之上看到这种差距：低于下限时，“容易”和“普通”看起来一模一样。

声明量级 → 只跑一个变量 → 到下限就停 → 放大容易见效的。除此之外都是主观解读。

带来源的完整说明：https://axelfreeman.github.io/marketing-mindset/

这填补的空白
每一个给 AI agent 的“营销技能”都在传授战术。没有人把营销人员如何思考打包起来。当一个 agent 需要判断我是否应该做 X 来获得 Y、我从哪里获得第一个客户，或者这个想法是否值得时，战术无法回答。这个技能可以。

看看它如何运作

📄 查看演示记录 —— 输入一个请求（“面向金融行业的 SaaS，0 个客户”），输出一份犀利的 3 个月计划。

问题

创始人和独立运营者可以生成代码，却无法生成内容。“我该怎么做营销”对他们来说确实不清楚。他们需要一个能给出诚实、非通用营销判断的 agent——而不是一个模板。

解决方案

六条原则和一个决策框架，提炼自 15 年一线 B2B 互联网营销经验：

1. 不要从过时的来源学习营销 —— 跳过 Google 的首批结果和缓存的 LLM 教条
2. 三个月视野 —— 不要 2 年周期；在 3 个月内产生效用
3. 用户有权迈出第一步 —— 不要阻止大胆或取巧的第一步
4. 每个假设都必须能快速测试 —— 任何队友都能运行测试
5. 营销先于产品 —— 在构建之前先上线落地页
6. 营销从不免费运作 —— 营销是交换；每个行动都必须换回某些东西

另外：以竞争对手为真相来源、通往人性的三把钥匙，以及客户阶段（第一个客户靠手工且免费 → 第 2–10 个客户靠复制竞争对手）。

这些隐喻（分享它们）

- 🍔 麦当劳汉堡 —— 把产品拍得比实际更好
- 🧬 像癌细胞一样思考 —— 当其他一切都不适用时，就增殖
- 🚫 停止清单 —— 为什么 Product Hunt 在对你撒谎
- 🌑 绝望红利 —— 当所有合理动作都失败时，奇怪的假设才是好假设

适合谁

- AI agents（Claude Code、Cursor、ChatGPT —— 任何能读取 SKILL.md 的 agent）
- 创始人和独立运营者，销售一种无法被触摸但当下就被需要的服务
- 独立黑客和单人创业者，独自发布 SaaS
- 自由职业者（开发、设计、写作），寻找第 1 个客户
- 开发者，能发布代码却在“我该如何获得客户”上卡住
- 代理机构所有者和兼职 CMO —— 将你的判断编码下来，让初级人员不再产出通用工作
- 课程创作者和信息产品卖家 —— “无法被触摸、当下就被需要”的市场
- 产品经理，在写代码前验证想法
- 提示词工程师，研究如何赋予 AI 带有硬边界的个性
- VC、投资者和风险投资侦察员 —— 在尽职调查中压力测试营销主张
- 开源维护者 —— 扩大项目的采用
- 创业加速器和孵化器 —— 为投资组合公司提供可重复的框架
- SDR 和销售工程师 —— 掌握自己的外联和定位

测试于

发布前已验证可在这些模型上正确加载——每个适配器都匹配目标模型的原生语法：

| 模型 | 要使用的文件 |
|---|---|
| Claude Code | SKILL.md → .claude/skills/marketing-mindset/ |
| Cursor | .cursorrules |
| Codex | AGENTS.md + SKILL.md |
| ChatGPT（自定义 GPT） | 将 SKILL.lite.md 粘贴为指令 |
| Grok / xAI | SKILL.md（系统提示词） |
| Qwen (qwen3) | SKILL.lite.md |
| DeepSeek (V3 / Flash) | SKILL.lite.md |
| Llama (Meta) | SKILL.md |
| Mistral | SKILL.md |
| Gemini | SKILL.md |
| Hermes (Nous) | SKILL.md |

你实际能获得什么

完整走完这项技能后，会产出具体的交付物——一份竞品分析、三个外联切入角度，以及更精准的定位（参见演示）。思维模式是输入；战术是输出。

安装

一项技能，四种运行环境——选择你正在使用的即可：

skills.sh / npx
npx skills add axelfreeman/marketing-mindset

DeepSeek Harness (dsh)
dsh plugin --profile  add github:axelfreeman/marketing-mindset

Claude Code 和 Hermes 读取同一个 SKILL.md——将它复制到你的技能目录（~/.claude/skills/marketing-mindset/ 或你的 Hermes 技能目录）。

上下文窗口较小或能力较弱的模型？ 使用精简版 SKILL.lite.md——同样的思维模式，压缩至核心要点。

首位客户门槛

python scripts/first-client-gate.py

开始之前先诚实地问自己一个问题：你已经有第一位客户了吗？如果答案不是“我自己”，这项技能就会等待。

传播出去

如果它有效，给它点星并分享。网络效应会不断累积。

框架中的更多内容

- competitor-xray —— 以文案清单收尾的竞品调研，而非一份报告
- inbox-audit —— 你的邮件能进收件箱吗？免费 DNS 审计 + 可直接粘贴的修复方案
- agent-stack-starter —— 自托管 AI 营销技术栈，第一天就有一项任务上线运行

保持更新

Axel Freeman 会定期向此仓库发布版本和改进。如果这些内容对你有帮助，关注该仓库（并点星）——这样你就能自动获取每一个新版本和更新。

路线图很长——计划至少在未来 6 个月内持续积极开发，因此会有源源不断的更新。

获取首批客户很难——而且大多数营销建议都很泛泛。每周获取非泛泛的深度拆解：

- 📣 Telegram： @axelfreeman
- 🐙 GitHub： @axelfreeman

关键词

营销思维模式、营销操盘手思维、营销人如何思考、AI 智能体的营销技能、增长营销、首批客户、B2B 潜在客户开发、定位、发布、文案写作、冷启动外联、SaaS 营销

关于“增长黑客”和“夸大其词”的说明
“增长黑客”、“润色”和“构建案例研究”指的是营销定位和文案撰写——以最佳、最大胆的方式呈现产品的价值——而非欺诈、捏造推荐语或欺骗用户。大胆营销，始终合法。

作者

由 Axel Freeman 撰写，他是一位拥有 15 年 B2B SaaS 领域验证经验的 B2B 营销人员。不是内容农场——而是运营者自己的方法。

许可证

MIT