AI 终于会算 marketing 了——aaj-marketing-skills 的 24 个可执行引擎，把数字还给你
你有没有这种感觉——问 AI Agent 一个业务问题，它能给你讲得头头是道，但最后你拿不到一个具体的数字？
“什么是 LTV:CAC 比率？”Agent 会给你一段教科书级别的解释。但你问的是”我的业务的 LTV:CAC 是多少？”，它就卡壳了。
这是因为大多数 AI Agent 的回答，本质还是「定义」而非「计算」。直到我刷到 sarojkjha/aaj-marketing-skills——一个完全打破这个套路的 marketing skill 包。
这套 skill 在解决什么问题
作者 Saroj Jha 是给种子轮到 B 轮公司做营销系统的，他自己撞墙撞烦了：每次问 Agent 单元经济性问题，得到的都是漂亮的科普段落，而不是自己业务的那个数字。于是他自己写了 39 个 marketing skills，其中 24 个直接附带可执行的 Node 引擎。
你给它喂你的数字，它给你跑出结论，并显示计算过程。
举个例子——丢给 unit-economics 引擎：ARPA $400，毛利率 78%，月流失率 2.5%，CAC $4,800。它立刻告诉你：LTV $12,480、LTV:CAC 2.6:1、CAC 回收期 15.4 个月。然后直接给你贴上红黄绿标签：「▼ 低于 3:1 基线，获客效率不够」「▼ 回收期超过 12 个月指引，现金流被拉长」。同输入同输出，每次跑都一样——这件事 prompt 可不敢保证。
39 个 skill 都覆盖什么
按官方目录分 10 大类：战略与定位、研究与用户画像、SEO/GEO/AEO、内容与文案、转化与网页、付费与预算、分析与实验、销售与管道、留存与生命周期、增长留存与 RevOps。每一类下面都有可执行的引擎。
比如 SEO/AEO 里的 AI 引用基线引擎，明确说”如果波动落在运行内方差范围内，就报告什么都没发生”——故意显得”无趣”，因为它要你看到的是真信号，不是 dashboard 上画给你看的虚线。campaign orchestrator 引擎则拒绝在你没弄清楚”哪里坏了”之前帮你写广告文案。
这种「能算的 skill」为什么稀缺
普通 prompt 给定义，可执行 skill 给结论。这就是为什么它一上线就冲到 Product Hunt 首页、ClaudSkills 给它 OWASP Agentic Skills Top 10 安全 A 级评分。它不绑死 Claude 生态，Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、Windsurf、任何遵循 Agent Skills 规范的客户端都能装。MIT 协议，没追踪、没注册、不过服务器。
安装一行：npx skills add sarojkjha/aaj-marketing-skills，再 node .agents/skills/unit-economics/resources/unit-economics.js --demo 就能跑演示数据。换成你自己的数字，跑出来一模一样。
如果你受够了「会说话但不会算」的 AI Agent，这套 skill 是当下最对症的药。
GitHub: https://github.com/sarojkjha/aaj-marketing-skills
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