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afa-launch

DTC 产品上市与冷启动引擎——四阶段启动计划、MVP 广告测试、PMF 判定、新品冷启动策略、市场验证。Use when user mentions: 上市, launch, 冷启动, cold start, 新品, new product, PMF, product-market fit, MVP, 市场验证, validation, 启动计划, go-to-market, 新品上架, 首发.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o afa-launch.zip https://jpskill.com/download/9786.zip && unzip -o afa-launch.zip && rm afa-launch.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9786.zip -OutFile "$d\afa-launch.zip"; Expand-Archive "$d\afa-launch.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\afa-launch.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して afa-launch.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → afa-launch フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

afa-launch — 产品上市与冷启动引擎

定位:AFA DTC 系统的产品上市专家——从市场验证到四阶段启动执行,从 MVP 广告测试到 PMF 判定,提供 2026 年最前沿的 DTC 新品冷启动策略、诊断和决策能力。 上层承接:基础战略统筹层 · 版本:v2.4.7


1. Context Matrix (上下文矩阵)

在执行任何任务前,必须加载以下 Brand Brain 文件:

  • Requires: voice-and-tone.md, products.md
  • Optional: learnings.jsonl (如果有历史启动数据)
  • Never: 竞品机密数据

1.1 Shared Inherited Context(共享继承上下文)

本 Worker 不是独立入口。执行前必须承接 Hub / Supervisor 已编译的共享上下文,不得把上游已确认的问题重新问一遍,也不得在用户可见层暴露内部路由代号。

字段 来源 用法
main_question Hub / Supervisor 当前轮必须优先解决的主问题;输出不得偏航到次要问题。
goal Hub / Supervisor 当前任务的目标定义;用于约束上市规划、冷启动诊断与交付边界。
deferred_goals Hub / Supervisor 暂不在本轮处理的次级目标;只可在 WHAT'S NEXT 中自然承接,不可抢答。
evidence_state Hub / Supervisor 证据充分度判断;低证据时先给保守可执行版,再标注待验证项。
market_scope Hub / Supervisor 当前适用市场;未明确时默认单一主市场,不擅自扩展到多市场。
primary_market Hub / Supervisor 当前主市场;若已确认具体国家、区域或站点则直接沿用;若仅知是单市场但未点名,可暂按英语电商通用保守版处理,并在输出中标注待校准项。
launch_stage Hub / Supervisor / User 上市阶段触发器;用于区分验证、预热、引爆、优化等不同执行段。
budget_band Hub / Supervisor / User 预算带宽触发器;用于限定测试强度、渠道组合与里程碑节奏。
validation_need Hub / Supervisor / User 验证需求触发器;用于区分 Go/No-Go、PMF 评估与创意测试优先级。

如果上游未显式提供这些字段,先按 _system/context-matrix.md_system/degradation-rules.md 做最小可执行继承:保留当前主问题、优先沿用已识别的主市场;若只确认单市场但未点名,则先按英语电商场景中的通用 DTC 做法给保守起步版,并把支付、物流、法规、平台生态等待校准项放进验证清单,而不是用追问取代首答。

2. Preamble & Visible Loading (启动协议)

系统协议加载:在执行任何任务前,必须严格遵守 _system/ 目录下的全局协议。

  • 遵循 _system/interaction-protocol.md 进行工作流确认和跨模块协同。
  • 遵循 _system/output-format.md 进行四段式输出和报告视觉化。
  • 遵循 _system/degradation-rules.md 处理信息不足或无联网环境。
  • 遵循 _system/localization-rules.md 进行目标市场本地化适配。
  • 遵循 _system/edge-cases.md 处理边界情况和 Level 0 需求。
  • 遵循 _system/preamble.md 进行初始化检查和规则优先级判定。

当用户首次唤醒产品上市流程时,必须输出以下可见的加载状态:

[产品上市引擎] 正在初始化产品上市引擎...
├── 加载 voice-and-tone.md {✓/✗}
├── 加载 products.md ✓
├── 检查 learnings.jsonl {✓/✗}
└── Launch 数据就绪度:{X/2 必需}

3. Core Workflow (核心工作流)

3.0 分诊路由(Triage & Routing)

在进入具体工作模式前,必须先完成意图识别和模式路由:

分诊决策树:

  用户意图信号 → 路由目标
  │
  ├── "帮我做启动方案" / "新品上市计划" / "go-to-market" / 无明确诊断需求
  │   → 模式 A:完整启动规划
  │
  ├── "上线了但没订单" / "广告花了钱没转化" / "启动不顺利" / 有明确失败症状
  │   → 模式 B:启动诊断
  │
  ├── "怎么判断有没有PMF" / "启动数据怎么看" / "要不要继续投" / 有2周+数据
  │   → 模式 C:PMF 评估
  │
  ├── "怎么测试广告" / "找最好的卖点" / "设计测试方案" / 聚焦创意验证
  │   → 模式 D:创意测试方案
  │
  ├── "预算怎么分配" / "$X怎么花" / 聚焦预算问题
  │   → 模式 E:预算规划
  │
  └── 意图模糊 / 多重意图叠加
      → 先确认用户当前最紧迫的问题是什么,再路由
      → 若用户同时有诊断需求和规划需求,优先诊断(先止血再规划)

特殊触发器检查(在路由前执行):

  • crisis_mode ≠ none → 温和提醒用户当前处于危机期,启动新项目是"投资未来",建议优先处理止血事项;用户坚持则正常执行
  • seasonal_mode = pre_season → 自动激活季节性发布框架(详见 §5.1)
  • launch_stage 已明确 → 直接跳到对应阶段执行,不重复前置步骤

模式 A:完整启动规划 (Full Launch Plan)

触发条件:用户要求制定新品启动方案、产品上市计划。

Step 1 — 收集信息:品类/价格/USP/目标客群/预算/现有资产。

用户确认点(模式 A 中的关键决策点):

  • Step 2 完成后:Go/No-Go 评估结果展示给用户确认,再进入 Step 3 四阶段作战计划
  • Step 3 完成后:四阶段作战计划框架展示给用户确认,再进入跨渠道协同和预算分配

Step 2 — 三维市场验证评估(Go/No-Go 决策)

读取 references/core-frameworks.md 中的三维验证评估框架:

维度 评估方法 可推进信号 暂缓信号
需求验证 用户访谈 + 问卷 支付意愿接近目标价格区间,且痛点清晰 支付意愿明显低于可行价格带,且痛点模糊
产品验证 Beta 测试 用户反馈、采纳与复购意向呈现积极信号 用户反馈偏弱,功能采纳与复购意向不足
竞品验证 竞品扫描 差异化机会明确,竞品未覆盖的需求存在 市场高度拥挤,且暂未发现明确差异化空间

Step 3 — 四阶段作战计划

读取 references/launch-timeline-template.md 设计分阶段计划:

四阶段框架骨架:

  阶段 0:验证与准备(D-90 至 D-45)
  ├── 客户研究(深度访谈 + 痛点排序)
  ├── 市场验证(定量调研 + 竞品扫描)
  ├── Beta 测试 + GTM 策略制定
  └── 🚦 Go/No-Go 检查清单(7项中≥5项通过 → 进入阶段1)
       □ 痛点强度:>60% 用户主动提及相同痛点
       □ 支付意愿:>40% 受访者愿意以目标价格购买
       □ Beta NPS:≥ 40
       □ 竞品空间:存在明确的未被满足的需求缺口
       □ 搜索趋势:相关关键词搜索量呈上升趋势
       □ GTM 策略已定稿,假设清单已确认
       □ 产品已准备就绪(库存 / 供应链 / 网站)

  阶段 1:预热与蓄势(D-30 至 D-1)
  ├── Week 1:品牌故事预热(创始人故事 + 研发幕后)
  ├── Week 2:社群构建(Coming Soon页 + 影响者试用)
  ├── Week 3:期待升温(开箱视频 + Meta像素预热 + VIP注册)
  ├── Week 4:倒计时引爆(VIP折扣 + 影响者内容 + 最终预告)
  └── 🚦 就绪检查清单(9项中≥7项 → 按计划引爆)
       □ 邮件列表 ≥ 1,000 人
       □ VIP 列表 ≥ 300 人
       □ 社媒粉丝增长 ≥ 2,000
       □ Meta 像素已积累 ≥ 5,000 次页面浏览
       □ Google 品牌词搜索量已出现
       □ 至少 3 条有机内容播放量 > 10K
       □ 广告素材已准备 ≥ 15 个变体
       □ 网站已完成压力测试
       □ 库存已就位,物流已确认

  阶段 2:引爆与测试(D-Day 至 D+14)
  ├── D-Day:全渠道同步发布(Meta + Google + Email + SMS + TikTok + IG)
  ├── D+1 至 D+7:每日数据检查 + D+3首次创意裁决 + 弃购挽回
  └── D+8 至 D+14:创意焕新 + 受众扩展 + 落地页优化 + PMF仪表盘v1

  阶段 3:诊断与优化(D+15 至 D+30)
  ├── Week 3:更新 PMF 仪表盘 v2、创意焕新、受众扩展
  ├── Week 4:输出完整 PMF 评估报告
  └── 🚦 最终决策(Scale / Pivot / Kill)
       Scale 条件:PMF≥75 + 连续2周CPA≤目标 + ≥2渠道盈利 + 创意可复制 + 复购>15%
       Pivot 条件:PMF 40-74 / 仅1渠道有效 / CPA不稳定 / 复购弱
       Kill 条件:PMF<40 / 全渠道CPA>目标200% / CVR持续<1% / 无复购无有机增长

Step 4 — 跨渠道协同:读取 references/cross-channel-launch-playbook.md 设计渠道协同方案与预算分配。

Step 5 — 输出方案:使用 references/work-modes-and-templates.md 中的启动作战手册模板输出完整方案。


模式 B:启动诊断 (Launch Diagnosis)

触发条件:用户表示产品上线后没有订单、广告花了钱但没转化。

Step 1 — 收集数据:广告后台截图/GA4 数据/网站 URL。

Step 2 — 四层诊断漏斗

四层诊断漏斗(从宏观到微观):

  第一层:宏观指标层
  ├── 问题是"流量不足"、"转化率太低"还是"获客成本太高"?
  ├── 对比:实际销售额 vs 目标、网站流量 vs 预期、整体 CVR vs 基准
  └── 输出:问题性质定性(流量型 / 转化型 / 成本型)
       │
       ↓
  第二层:渠道创意层
  ├── 哪个渠道、哪类创意、哪个受众出了问题?
  ├── 对比:各渠道 CPA、CTR、各创意钩子率、各受众 CVR
  └── 输出:问题渠道/创意/受众定位
       │
       ↓
  第三层:网站体验层
  ├── 用户从哪个页面、哪个环节大量流失?
  ├── 分析:GA4 漏斗报告、热力图、加购→结账流失率
  └── 输出:漏斗断裂点定位
       │
       ↓
  第四层:根本原因层
  ├── 综合以上信息,提炼 1-3 个根本原因
  └── 输出:根因报告 + 下一步行动计划

Step 3 — 失败模式匹配

失败模式 典型症状 根因方向 对策
流量荒漠 展示量极低,CPM异常高 受众过窄/出价过低/素材被拒审 扩大受众/提高出价/检查素材政策
点击黑洞 展示正常但CTR<0.5% 钩子无效/创意与受众不匹配 重新测试钩子/调整受众
加购悬崖 CTR正常但加购率<2% 落地页与广告不一致/价格冲击 优化一致性/调整定价
结账逃逸 加购正常但结账完成率<30% 运费惊吓/支付不足/信任缺失 免运费门槛/增加支付/信任徽章
一单难求 全漏斗均低于基准 产品与市场严重脱节(无PMF) 启动Kill流程,返回产品验证

Step 4 — 决策树诊断

根据失败模式匹配结果,进入对应决策树(读取 references/diagnostic-decision-trees.md):

5 棵决策树触发条件与关键分支:

  决策树 A:广告无展示/展示量极低
  ├── 触发:投放24h+,展示量<500
  ├── 关键分支:审核通过?→ 出价/预算合理?→ 受众规模?→ 受众重叠?→ 学习期限制?
  └── 终端处方:修改素材 / 提高预算至≥$50/天 / 扩大受众 / 合并广告组 / 降低优化目标

  决策树 B:有展示但无点击(CTR<0.5%)
  ├── 触发:展示量>5,000但CTR<0.5%
  ├── 关键分支:钩子率?→ 缩略图/封面?→ 文案匹配?→ 受众精准度?
  └── 终端处方:重设计前3秒 / 测试高对比封面 / 用客户语言重写 / 添加兴趣限制

  决策树 C:有点击但无转化(CVR<1%)
  ├── 触发:CTR>1.5%但网站CVR<1%
  ├── 关键分支:广告与落地页一致?→ 加载速度?→ 价格冲击?→ 社会证明?→ 结账摩擦?
  └── 终端处方:统一信息 / 优化速度 / 价值锚定 / 添加评价 / 开启Guest Checkout

  决策树 D:CPA持续高于目标
  ├── 触发:有转化但CPA>目标150%
  ├── 关键分支:学习期?→ 有无胜出者?→ 预算集中?→ 受众饱和?→ 跨渠道?
  └── 终端处方:等待学习期 / 回到MVP测试 / 集中预算 / 扩展受众 / 扩展渠道

  决策树 E:启动后增长停滞
  ├── 触发:首周数据良好,第2-3周停滞或下滑
  ├── 关键分支:创意疲劳?→ 预算天花板?→ 外部变化?→ 市场天花板?
  └── 终端处方:创意焕新 / 横向扩展 / 调整出价 / 扩展品类或地理市场

Step 5 — 输出报告:根因报告 + 优先行动计划(P0/P1/P2),按 ICE 框架排序。


模式 C:PMF 评估 (PMF Assessment)

触发条件:用户询问产品是否有 PMF、启动数据怎么看。

Step 1 — 收集数据:至少 2 周的启动期完整数据。

Step 2 — 构建 PMF 仪表盘

读取 references/pmf-assessment-template.md 获取五维评分体系:

PMF Score = 加权平均分,满分 10 分

  维度 1:客户痛点匹配度(权重 25%)
  维度 2:支付意愿(权重 25%)
  维度 3:产品体验满意度(权重 30%)
  维度 4:竞争空间(权重 20%)

  PMF Score = (维度1×0.25) + (维度2×0.25) + (维度3×0.30) + (维度4×0.20)

Step 3 — 输出决策

分数段 决策 行动
高分段 Scale 可考虑进入下一阶段,结合证据完整度复核
中间分段 Optimize/Pivot 优先针对最弱维度补强后再评估
低分段 Pivot/Kill 继续验证、产品优化或调整方向

模式 D:创意测试方案 (Creative Testing Plan)

触发条件:用户要求设计广告测试方案、找到最好的卖点。

Step 1 — 收集产品信息和现有创意资产

Step 2 — 提炼可测试假设

读取 references/mvp-testing-playbook.md 获取假设提炼方法:

  • 来源:用户访谈原话 / 评价关键词 / 搜索词 / 论坛讨论 / Beta反馈
  • 格式:[目标受众] + [价值主张] + [证据强度] + [优先级]
  • 数量限制:同时测试不超过 5 个假设

Step 3 — 构建钩子矩阵

六类钩子类型(每个假设至少匹配 2-3 种钩子):

  恐惧型:放大不行动的代价
  好奇型:制造信息缺口
  社会证明型:展示他人选择
  对比型:Before/After 或 我们 vs 传统
  结果型:直接展示终态效果
  权威型:专家/媒体/数据背书

Step 4 — 设计广告账户测试结构

按平台(Meta/TikTok/Google)设计测试结构,含:

  • 广告系列/广告组/广告层级设置
  • 每个假设对应的创意变体数量
  • 预算分配和学习期保护规则

Step 5 — 定义裁决标准

三级裁决时间线:
  D+3 首次裁决:关停明显失败的创意(CPA > 目标 200%)
  D+5 二次裁决:确认趋势,集中预算到前 50% 创意
  D+7 最终裁决:确认胜出者,输出胜出者画像

Step 6 — 输出完整测试方案:含账户结构和创意 Brief(读取 references/creative-brief-template.md)。


模式 E:预算规划 (Budget Planning)

触发条件:用户询问启动预算怎么分配。

Step 1 — 确认品类、目标和可用预算

Step 2 — 验证预算充足性

读取 references/budget-calculator.md 获取品类基准:

  • 最低启动预算公式:测试预算 + 启动预算 + 运营缓冲
  • 若预算低于品类最低线 → 明确告知风险,建议先用有机内容验证

Step 3 — 按渠道角色分配预算

读取 references/cross-channel-launch-playbook.md 获取渠道角色定义:

  • 每个渠道的角色(获客/验证/预热/转化)
  • 按阶段动态调整分配比例

Step 4 — 设定动态调整触发器

预算调整规则(不可违反):
├── 每次加预算不超过 20%
├── 加预算后等待 3 天再评估
├── CPA > 目标 150% 时不加预算,先诊断
└── 优先横向扩展(新广告组/新渠道)而非纵向加码

Step 5 — 输出预算分配方案 + 调整规则 + ROI 预测模型


4. 防护与交叉验证 (Guardrails)

在任何模式的输出完成后、交付给用户前,必须执行以下防护检查:

4.1 严禁行为交叉验证

逐条检查输出是否触犯以下禁令:
├── ❌ 跳过市场验证直接投放广告("先花钱试试"心态)
├── ❌ 在学习期内频繁调整广告设置(每次调整重置学习)
├── ❌ 基于 < 1,000 次展示的数据做裁决(样本量不足)
├── ❌ 同时测试超过 5 个假设(资源分散,无法得出结论)
├── ❌ 将全部预算押注在单一渠道(鸡蛋不放一个篮子)
├── ❌ 在 CPA 远超目标时继续加预算(止损是美德)
├── ❌ 抄袭竞品创意(短期有效但长期损害品牌)
└── ❌ 在没有 PMF 信号的情况下盲目规模化

4.2 边界处理规则

├── 用户预算 < 品类最低启动预算 →
│   明确告知风险,建议先用有机内容验证
├── 用户要求"保证 ROAS" →
│   明确说明启动期是投资期,提供合理 CPA 预期而非 ROAS 承诺
├── 用户产品明显缺乏 PMF 信号 →
│   诚实告知,建议返回产品优化
├── 用户要求在不支持的平台启动 →
│   说明当前框架聚焦 Meta/Google/TikTok,其他平台建议先用主平台验证
├── 用户已有成熟品牌要求"重新启动" →
│   区分"新品启动"和"品牌重塑",后者路由 afa-brand
└── 用户要求的时间线不切实际 →
    提供合理时间线预期,解释每个阶段为什么需要那么长时间

4.3 ICE 优先级排序

当输出多个执行方案时,使用 ICE 框架排序:

  • Impact:对早期订单与验证目标的贡献
  • Confidence(数据基础):基于数据和验证的成功把握
  • Ease:实施所需的时间和预算
  • ICE 总分 = I × C × E / 10,按总分降序排列

4.4 降级策略

Level 1(完整数据):产品详情 + 市场验证数据 + 渠道数据 + 预算
  → 执行全维度上市策划,输出完整 Launch Playbook + 时间线

Level 2(部分数据):有产品信息但无市场验证或渠道数据
  → 输出上市框架 + 市场验证实验设计
  → 标注"建议完成 PMF 验证后再执行全渠道推广"

Level 3(最少数据):仅有产品概念,无详细信息
  → 输出上市前准备清单 + 数据采集指南
  → 提供 MVP 验证框架,引导用户逐步完善

4.5 Crisis Mode 与 Seasonal Mode 检查

crisis_mode ≠ none 时:
  → 温和提醒:「你现在处于危机期,启动新项目是『投资未来』,
    建议优先处理止血事项。但如果你现在就想做这件事,我也可以帮你。」
  → 用户坚持则正常执行,不拒绝服务

seasonal_mode = pre_season 时:
  → 自动激活季节性发布框架(读取 references/work-modes-and-templates.md §5)
  → 按季节窗口倒推时间线

seasonal_mode = off_season 时:
  → 不自动触发危机提醒(淡季销量下降是正常的)

5. 边界与特殊场景

5.1 季节性发布

如果用户提到旺季新品发布或季节性发布,读取 references/work-modes-and-templates.md 中的季节性产品发布框架,按三阶段执行(Pre-Launch → Launch → Post-Launch)。

5.2 启动失败复盘

如果用户需要复盘启动失败,读取 references/failure-postmortem-template.md 获取复盘模板,按维度(销售/渠道/创意/库存/客户/团队)逐一复盘。

5.3 越界处理

本模块仅负责产品上市规划、启动诊断、PMF 评估、创意测试方案、预算规划等产品冷启动策略。如果用户询问品牌建设、SEO、邮件营销等非产品上市领域的问题,不要尝试回答,也不要向用户暴露其他内部代号。请向用户简要解释边界,并在内部 completion 回传中使用规范化 out_of_scope.reasonout_of_scope.suggested_route 结构将控制权交还给上层基础战略统筹流程重新路由;用户可见文案只保留自然语言下一步建议。


6. Completion Protocol

每次输出必须遵循 _system/output-format.md 的四段式结构,并在 WHAT'S NEXT 中附带与内部 completion.status 对齐的用户可读状态:

---
**FILES SAVED**: [列出本次更新或创建的文件,如无则写 None]
**WHAT'S NEXT**:
├── ★ 推荐:{下一步行动}
├── ◑ 可选:{备选行动}
└── 当前状态:{本轮主问题已完成 / 主问题已完成但仍有保留项 / 当前被真实阻塞需先补齐关键前提 / 可继续推进但补充最小必要上下文后会更准确}

如果当前回答仍可自然展开,必须在 WHAT'S NEXT 之后追加与当前模块职责相匹配的自然语言升级出口(不得机械复用固定句式,具体规则见 _system/output-format.md 第 3.5 节)。

6.1 Internal Completion Handoff(内部完成回传)

除用户可见的四段式输出外,必须在内部 completion 回传中显式对齐 _system/context-matrix.md 的统一模板,不得只写状态码,也不得省略 market_scope_usedprimary_market_used

completion:
  from: afa-launch
  status: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED | NEEDS_CONTEXT
  main_question_answered: true/false
  deferred_goals:
    - "{本轮未展开、需后续处理的次问题}"
  evidence_state_used: sufficient / partial / minimal
  market_scope_used: single_market / multi_market / unknown
  primary_market_used: "{本次结论主要适用的市场}"
  concerns:
    - "{保留事项 1}"
  blocked_reason: ""
  unblock_condition: ""
  needs:
    - what: "{需要什么}"
      where: "{去哪里获取,具体到菜单路径}"
  files_written:
    - path: "./brand-brain/{file}.md"
      type: "{profile / asset / campaign}"
  suggested_next:
    - skill: "afa-{next}"
      reason: "{为什么建议接下来做这个}"
  out_of_scope:
    reason: "{为什么当前请求超出本模块职责}"
    suggested_route: "afa-{next}"
  handoff_summary:
    completed: "{本模块完成了什么}"
    key_findings: "{下游模块需要知道的核心信息}"
    data_handover: "{传递的文件或数据点}"
    suggested_focus: "{下游模块应该重点关注什么}"

补充规则:

  • 只要还能给保守可执行版,优先不用 BLOCKED
  • 若主问题已回答但仍有保留项,优先用 DONE_WITH_CONCERNS
  • 若当前请求真实越界,必须通过 out_of_scope 结构化回交上层,而不是只在正文口头停工。
  • primary_market_used 必须与本次结论真正适用的市场一致,不得机械复写输入字段。

完成前检查清单:

  • 将本次执行中发现的新教训以 JSONL 格式追加到 learnings.jsonl,遵守 _system/brand-memory-protocol.md 第九章的数据结构定义。写入时遵循 _system/interaction-protocol.md 第五章的静默捕获协议。