AI Marketing Skills

Single Grain / Single Brain が構築した、本番運用レベルの AI マーケティング & セールス自動化スキル集。Claude Code 向けの SKILL.md として即座に利用可能。

Skills

50+

Scripts

Support Modules

Python 3.9+

Runtime

Skills 一覧

Content Ops

content-ops/

品質ゲート付きコンテンツ制作パイプライン。7-10人のエキスパートパネルがコンテンツを再帰的にスコアリングし、90/100 以上になるまで改善。5次元評価（声の類似性、具体性、AIスロップペナルティ、長さ、エンゲージメント）。

editorial-brain.py content-quality-scorer.py content-transform.py quote-mining-engine.py content-quality-gate.py

Sales Pipeline

sales-pipeline/

匿名サイト訪問者を60秒以内にパイプライン化。RB2B によるビジター識別、インテントスコアリング、6層の抑制フィルタ、自己学習型 ICP によるスマートルーティング。

rb2b_webhook_ingest.py rb2b_suppression_pipeline.py rb2b_instantly_router.py deal_resurrector.py trigger_prospector.py icp_learning_analyzer.py

Outbound Engine

outbound-engine/

ICP 定義からメール送信まで完全自動化。10人のエキスパートパネルによるコピースコアリング、リードソーシング、重複排除、競合モニタリング。

cold-outbound-sender.py lead-pipeline.py competitive-monitor.py cross-signal-detector.py instantly-audit.py

Growth Engine

growth-engine/

Karpathy 流 autoresearch をマーケティングに適用。A/Bテスト・バッチ実験の作成、統計分析（Bootstrap CI + Mann-Whitney U）、勝者の自動プレイブック化。

experiment-engine.py autogrowth-weekly-scorecard.py pacing-alert.py

SEO Ops

seo-ops/

競合が見逃したキーワードを発見。コンテンツ攻撃ブリーフ、GSC 最適化（ストライキングディスタンス 4-20位）、マルチソーストレンド検出。

content_attack_brief.py gsc_client.py gsc_auth.py trend_scout.py

Finance Ops

finance-ops/

AI CFO。QuickBooks エクスポートからエグゼクティブ財務サマリーを生成。異常検出、バーンレート分析、12ヶ月シナリオモデリング（ベース/ブル/ベア）。

cfo-analyzer.py scenario-modeler.py

Revenue Intelligence

revenue-intelligence/

営業通話からコンテンツ ROI を証明。Gong インサイト抽出、コンテンツ→収益アトリビューション（ファーストタッチ/リニア/タイムディケイ）、統合クライアントレポート。

gong_insight_pipeline.py revenue_attribution.py client_report_generator.py

Conversion Ops

conversion-ops/

ランディングページを8つのコンバージョン次元でスコアリング。アンケートデータからリードマグネット戦略を自動生成。

cro_audit.py survey_lead_magnet.py

Podcast Ops

podcast-ops/

1つのポッドキャストエピソードから 15-20 のコンテンツピースを生成。ショートクリップ、スレッド、記事、ニュースレター、引用カード、TikTok スクリプト。バイラルスコアリング付き。

podcast_pipeline.py

Team Ops

team-ops/

「イーロン・アルゴリズム」によるチームパフォーマンス監査（質問→削除→簡素化→加速→自動化）。ミーティングからのアクションアイテム自動抽出。

team_performance_audit.py meeting_action_extractor.py

Sales Playbook

sales-playbook/

バリューベースプライシングフレームワーク。$10K/月の案件を $40-100K/月に。プリコールブリーフィング、ティアードパッケージング、ポストコール分析、パターンライブラリ。

value_pricing_briefing.py value_pricing_packager.py call_analyzer.py pricing_pattern_library.py

Autoresearch

autoresearch/

ローンチ前コンテンツ最適化。50以上のバリアントを生成し、5人のエキスパートパネル（CMO、懐疑的創業者、CRO、コピーライター、CEO）でスコアリング、最良版を出力。

autoresearch.py

Deck Generator

deck-generator/

AI 生成画像によるプロフェッショナルプレゼンテーション。Imagen 4.0 使用、6種のスタイルプリセット。14スライドを約2分、約56セントで生成。

generate-deck.py

YT Competitive Analysis

yt-competitive-analysis/

YouTube のアウトライヤー検出。チャンネル分析、平均視聴回数の2倍以上のアウトライヤーを特定、タイトルパターン抽出。

analyze.py

X Long-Form Post

x-longform-post/

人間らしい X 記事・スレッドを作成。24パターンの AI ヒューマナイザーチェックリスト（AI 的表現の検出・排除）、ASCII ダイアグラム必須、90+ スコアで出荷。

SKILL.md (24-pattern humanizer)

サポートモジュール

Eval Framework

eval/

AI 出力の自動評価スイート。テストケース生成、シナリオ実行、スコアリング、リグレッション検出。

Telemetry

telemetry/

匿名ローカル使用ログ。リモートレポートはオプトインのみ。バージョンチェック機能。

Security

security/

PII サニタイザー、pre-commit フック、個人情報パターンのブロック。設定可能なブロックリスト。

アーキテクチャパターン

Expert Panels

複数の専門ペルソナがコンテンツを再帰的にスコアリング。90/100 以上になるまで反復改善。

Statistical Rigor

Bootstrap 信頼区間 + Mann-Whitney U 検定による統計的厳密性。「感覚」ではなくデータ駆動。

Self-Learning

承認/却下の判断と実績から自動的にモデルが進化。ICP やプレイブックが自己改善。

Deduplication

セマンティック類似性チェックにより冗長な出力を防止。

Quality Gates

CI/CD スタイルの品質ゲート。基準を満たさないコンテンツは出荷されない。

Modular Scripts

各ツールはスタンドアロンで使用可能。チェーンして組み合わせることも可能。

ディレクトリ構造

ai-marketing-skills/ ├── autoresearch/ — Karpathy流コンテンツ最適化 ├── content-ops/ — 品質ゲート付きコンテンツ制作 │ ├── experts/ — 9種のエキスパートペルソナ │ ├── scoring-rubrics/ — 5次元評価ルーブリック │ ├── scripts/ — 制作パイプラインスクリプト │ └── references/ — パターン・組立ガイド ├── conversion-ops/ — LP最適化 & リードマグネット ├── deck-generator/ — AI画像プレゼン生成 ├── eval/ — AI出力評価フレームワーク ├── finance-ops/ — AI CFO / 財務分析 │ └── references/ — コスト・メトリクスガイド ├── growth-engine/ — 自律型実験エンジン ├── outbound-engine/ — コールドメール自動化 │ ├── scripts/ — 送信・監視スクリプト │ └── references/ — ICP・コピールール ├── podcast-ops/ — ポッドキャスト→マルチコンテンツ ├── revenue-intelligence/ — 収益アトリビューション ├── sales-pipeline/ — 訪問者→パイプライン自動化 ├── sales-playbook/ — バリューベースプライシング ├── security/ — PIIサニタイザー ├── seo-ops/ — キーワードインテリジェンス ├── team-ops/ — チーム監査 & 会議抽出 ├── telemetry/ — 使用ログ & バージョン管理 ├── x-longform-post/ — X記事（ヒューマナイザー付き） ├── yt-competitive-analysis/— YouTube競合分析 ├── Makefile ├── README.md ├── CONTRIBUTING.md ├── LICENSE ├── VERSION └── skill-safety.yml

使い方

Claude Code で利用する

各スキルの SKILL.md を .claude/skills/ にコピーして、Claude に実行を依頼するだけ。

# 例: Growth Engine スキルをプロジェクトに追加
cp ai-marketing-skills/growth-engine/SKILL.md your-project/.claude/skills/growth-engine.md

# Claude に依頼
"LinkedIn でカルーセル vs 単一投稿の実験を作成して"

Python 3.9+ が必要。API キーは環境変数で設定。大半のスクリプトは stdin/stdout で動作。一部（ICP Analyzer など）は PostgreSQL が必要。