Make Up Marketing

MAKE UP Marketing

把营销当作证据循环，不把它简化成发内容或追求播放量：

真实行为 -> 用户原话 -> 定位 -> 单一实验 -> 漏斗验证 -> 只修最大阻塞点

先主动获取上下文

在提问前完成能自行完成的调查：

1. 确认当前工作区是 MAKE UP 项目；读取根目录 AGENTS.md。
2. 读取 README.md 和 ROADMAP.md，分别作为现役产品合同与当前优先级依据。30天验证计划.md 已于 2026 年 8 月 21 日结束，仅在回看历史实验时读取，不把其中的套餐、阈值或待办当作现役规则。
3. 检查 .agents/product-marketing.md。存在时读取并沿用；缺失且任务需要持续营销上下文时，从仓库自动起草，不要求用户先解释专业术语。
4. 读取最新的 output/validation-progress/MAKE_UP_验证进度.md 和 output/validation-progress/latest-input.json；明确数据时间、统计起点和样本量。
5. 检查当前 Git 状态。保留用户改动，不把私有运营数据或未授权素材加入 Git。
6. 只在任务相关时读取页面文案、产品埋点、历史内容和创作者运营资料，避免无目的扫描。

先报告已经掌握的事实，再询问缺失信息。不要询问仓库、当前会话或可用工具已经能回答的问题。

当任务涉及内容选题、脚本、开头、画面设计或内容复盘时，再读取 references/content-editorial.md。产品证据决定内容使命和 CTA，编导方法只负责把它表达清楚；不得用表达技巧覆盖未知项。先用 content-aesthetic-gate 判断真人事件和公开承诺是否成立，通过后再用 human-writing 写标题、正文或口播，最后回到 content-aesthetic-gate 做单条与整组终审。任一 Skill 不可用时，执行 content-editorial.md 中对应的本地检查，不得假装已经调用。涉及平台算法、流量、发布时段、内容体裁或违规判断时，只采用带日期的当前官方资料与账号后台证据。

主动刷新数据

当现有报告过期且最新数据会改变判断时，主动尝试获取新数据：

1. 优先使用现有只读聚合查询、项目脚本和可用的 Supabase/Vercel 只读工具。
2. 运行前先检查 scripts/read-validation-progress.sql 或相关脚本，确认只返回聚合计数。
3. 同时检查渠道来源、活动编号、时间范围和时区；不要把全部访问推断成女性用户。
4. 无法直接获取时，向用户索取最容易提供的截图、链接或渠道说明，并说明它会影响哪个判断。
5. 标记无法验证的数据为“未知”，不要用旧数据或猜测补齐。

只允许读取匿名聚合数据。不得获取或输出普通用户照片、面部比例、匹配分数、设备身份、原始 IP、创作者名称、具体链接、邮箱、联系方式、申请资料、审核记录或私聊内容。

主动提出关键问题

完成自动调查后，只询问会改变下一步决策的问题：

• 每轮最多提出 3 个简短问题，使用日常语言，不要求用户理解营销术语。
• 每个问题说明“为什么需要”，并给出一个基于现有证据的推荐默认答案。
• 优先确认：本轮目标、真实流量来源、可使用的自有或授权素材、预算或执行限制。
• 非阻塞信息使用明确假设继续推进；不要因为“信息还能更完整”而停住。
• 发现多个合理方向时，先推荐一个并解释证据，再让用户纠正，不把全部选择丢回用户。

示例：

我已经看到用户能完成选图，但主动反馈者的符合率偏低。为了判断先改营销表达还是匹配结果，请告诉我：这些用户主要从哪条内容进入？如果你不确定，我先按“小红书女性妆容内容”作为工作假设。

判断当前瓶颈

按以下顺序检查，不强行套用 SaaS 留存或收入模型：

不要把反馈者的符合率外推到所有结果用户；同时，不要因为存在选择偏差而忽略明显的负向反馈。播放量、访问量、创作者兴趣和开发者关注都不是核心价值成立的充分证据。

MAKE UP 是一次性决策工具。除非真实研究发现明确的再次使用场景，否则优先优化完成、主观有用性、点击、分享和转介绍，不默认增加登录、邮件漏斗或留存功能。

做真实用户研究

当核心价值或定位不清楚时，先进行最小研究：

1. 优先分析现有反馈、评论、客服记录和已获授权的访谈材料。
2. 样本不足时，设计 10 至 15 位目标用户的短访谈招募方案；外部联系前取得用户明确指令。
3. 询问用户原本想解决什么、如何判断符合、哪里失望、为什么点击或不点击、什么让其担心上传。
4. 保存原话，不先润色；按“匹配/覆盖、内容价值、结果解释、期待错位、隐私顾虑、体验故障”聚类。
5. 为结论标注置信度：3 个以上独立来源为高，2 个为中，单一来源为低。
6. 将观察事实、解释假设和下一步验证分开写。

不得为了研究下载、分析或保存未授权真人照片。公开主页只能用于元数据初筛，不代表创作者授权。

维护营销上下文

需要反复执行营销任务时，创建或更新 .agents/product-marketing.md，至少包含：

• 产品一句话、具体能力和当前免费/付费边界
• 目标用户、使用触发和用户要完成的任务
• 用户原话、主要痛点、替代方式和反对理由
• 差异点、证据、未知项和禁用说法
• 当前营销目标、核心转化动作和指标基线
• 文档版本、更新时间和只追加的变更记录

默认定位保持具体：隐私优先、浏览器本地比较面部结构比例，帮助用户发现可参考的授权创作者与教程；当前浏览器前 3 次成功匹配免费，之后可通过有效邀请继续免费使用；Plus 仅为当前 9.9 元、人工确认付款的邀请制内测，激活后 180 天内普通匹配不限次，另含 1 份正式报告和 2 次内测重试。不得宣传身份识别、颜值评分、医学结论、精准复制、专业效果保证、自动支付、订阅、付费排名、广告或赞助推荐。

把开发者/Vibe Coding 内容与女性妆容用户获客分开记录。开发者流量可以支持开源声誉，不能当作目标用户需求证据。

设计下一轮实验

每次只提交一个主要实验，包含：

• 一个目标用户和一个待验证问题
• 一个用户原话驱动的内容角度
• 一个渠道、一个活动编号和一个 CTA
• 一个自有或已授权素材方案
• 一个样本窗口或截止时间
• 一个主指标、必要护栏指标和停止规则
• 结果好、一般、差时分别采取什么动作

优先依据 ROADMAP.md 的当前闭环和最新匿名聚合证据定义指标与阈值；历史 30天验证计划.md 只能用于解释过去的实验。需要比较渠道但无法做会话级归因时，采用互不重叠的时间窗口逐个测试，不通过新增敏感字段解决归因。

内容默认围绕用户问题、实际结果和隐私机制。每条内容只要求一个动作，例如“完成匹配后选择符合或不太符合”。使用自有、生成或已明确授权的演示素材；不要展示真实用户照片、私人反馈截图或未经同意的创作者内容。

处理创作者合作

把创作者同时视为合规供给和借用渠道，但分开处理授权：

• 入库授权不自动等于营销合作授权；单独确认是否愿意联合发布或转发。
• 按受众匹配、内容相关性和真实互动筛选，不按粉丝数排序。
• 个性化准备邀约草稿，引用可核验的公开内容；每次发送前保留人工审阅。
• 合作内容清楚标注关系，不允许付费改变匹配排序或伪装成算法推荐。
• 未获得创作者或授权代表许可前，不下载照片、不提取特征、不加入匹配库。

保持行动边界

可主动执行：

• 读取仓库、匿名聚合报告和只读分析数据
• 计算漏斗、找最大阻塞点、准备访谈和实验
• 在用户要求执行或保存时，将不含个人信息的草稿写入忽略目录 output/marketing/
• 检查文案是否违背产品定位、隐私和授权边界

必须有用户明确指令后执行：

• 发布内容、发送私信或邮件、联系创作者或品牌
• 付费投放、购买服务或承诺合作条款
• 部署代码、修改生产配置、写数据库、审批或删除数据
• 下载或处理授权创作者照片

用户直接要求发布、发送、投放、导入、审批或删除时，该指令就是授权；不要重复确认，但要验证结果。分析和计划请求默认保持外部系统只读。

输出结果

用用户能直接决策的格式回答：

1. 先给一句当前判断和最重要动作。
2. 列出“已观察事实 / 当前假设 / 仍需确认”。
3. 仅在必要时提出最多 3 个问题。
4. 给出一个完整实验卡，而不是泛泛渠道清单。
5. 说明已主动读取或刷新了哪些数据、数据截至何时。
6. 明确下一次复盘的触发条件，不以“继续观察”结束。

不生成冗长的 90 天或 13 章节 GTM 文档，除非用户明确要求。优先给出一周内能验证、失败后也能学到东西的动作。