Growth Lab — скилл
Набор скиллов для Claude Code и Codex: агент изучает спрос, готовит SEO-страницы и статьи и разбирает результаты
- 1 971 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Ключи сервисов и учетные данные WeChat хранятся в локальных настройках, и агент работает с ними из рабочей папки
- Умеет создавать страницы, отправлять адреса в поисковик и синхронизировать черновики в WeChat
- Сборщики сторонних платформ управляют браузером и могут привести к ограничению или блокировке аккаунта
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/growth-labОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Ключи сервисов и учетные данные WeChat хранятся в локальных настройках, и агент работает с ними из рабочей папки
- Умеет создавать страницы, отправлять адреса в поисковик и синхронизировать черновики в WeChat
- Сборщики сторонних платформ управляют браузером и могут привести к ограничению или блокировке аккаунта
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Growth Lab — репозиторий со скиллами, который открывают как рабочую папку в Claude Code или Codex. Сессия агента управляет процессом, скиллы описывают методы, файлы в папке служат долгой памятью. Задачу формулируют обычным языком: например, «пойми этот продукт и запусти первый цикл роста». Скиллы разложены по трем слоям. Сборщики данных изучают продукт, спрос в поиске и статистику Bing Webmaster. Исполнители создают и проверяют SEO-страницы, рисуют картинки, отправляют адреса в IndexNow и делают скриншоты. Третий слой — сами циклы роста по схеме «наблюдение, действие, разбор»: у каждого цикла своя папка памяти, где копятся замеры, выводы и следующие шаги. Первичную настройку выполняет скилл onboard-growth-lab. Он проверяет ключи и внешние клиенты, показывает таблицу готовности и спрашивает, что включить.
Для кого. Для основателей и маркетологов, которые ведут продукт вместе с Claude Code или Codex и хотят получать спрос, страницы и разбор результатов в одной рабочей папке.
Подходит, если
- Нужно найти запросы, по которым ищут решение вашей задачи, и выпустить под них информативные SEO-страницы с проверкой перед публикацией
- Нужно отправить новые адреса в IndexNow и затем сверить показы и клики по данным поиска
- Нужно вести заметки Xiaohongshu или статьи WeChat от сбора образцов до проверки перед публикацией
- Нужно в том же процессе сделать картинки к материалам и скриншоты готовых страниц
Не подходит, если
- Аудитория на Яндексе и в русскоязычных соцсетях: готовые сборщики и публикаторы сделаны для Bing, Xiaohongshu, WeChat и китайских платформ
- Нужен постоянный фоновый сервис: цикл идет в диалоге с агентом, отдельной программы на сервере нет
- Нужна отдельная узкая задача вроде одного аудита: проще взять обычный SEO-скилл без памяти и циклов
Пример запроса к агенту
Проверь, чего не хватает для Growth Lab, настрой только SEO и запусти цикл SEO-страниц для моего продукта: найди запросы, выбери один и подготовь страницуОграничения
- Работает в Claude Code или Codex как среде выполнения. Папку клонируют и открывают в агенте, отдельной установки пакета нет.
- Большая часть возможностей требует своих ключей и учетных данных, перечень полей лежит в файлах .env.example и CONFIGURATION.md.
- Сборщик Xiaohongshu работает через локальный браузерный MCP, сборщики других платформ используют внешний MediaCrawler. Автоматический сбор может вызвать ограничения платформы или блокировку аккаунта, для него нужен отдельный запасной аккаунт и Chrome версии 144 или новее.
- Результаты автора относятся к одному запуску и зависят от продукта, спроса и авторитета сайта.
- Основная документация написана по-китайски, английская версия и русский перевод лежат в репозитории.
- Лицензия Apache-2.0.
Как отключить. Закройте папку в агенте и удалите клон репозитория. Память циклов лежит в папке memory/, секреты хранятся вне репозитория в .env.local или в системном хранилище ключей: удалите их отдельно, если заводили.
Частые вопросы
Как установить Growth Lab в Claude Code или Codex?
Клонируйте репозиторий командой `git clone https://github.com/tsingyuai/growth-lab.git`, откройте папку в Claude Code или Codex и спросите, что умеет Growth Lab. Скилл onboard-growth-lab проверит ключи и подскажет, что подключить.
Какие циклы роста есть в Growth Lab?
Три: SEO-страницы, заметки Xiaohongshu и статьи WeChat. Какие из них готовы к работе с вашими ключами, показывает таблица готовности скилла onboard-growth-lab.
Публикует ли Growth Lab статьи сам?
Только после явного включения. Заметки Xiaohongshu публикует человек. Статья WeChat по умолчанию остается черновиком: для публикации нужны переменная окружения, утверждение в файле wechat.yml и флаг `--confirm-publish` в команде.
Где хранятся данные и память агента?
В вашей рабочей папке. Данные продукта, собранные образцы, результаты и память циклов лежат в папке memory/ и рядом, проект не хранит их на своей стороне. Секреты, куки и профили браузера в память не попадают.
Какие ключи нужны для Growth Lab?
Зависят от возможностей. Для SEO нужны ключ Bing Webmaster и ключ IndexNow, для картинок ключ OpenAI или Gemini, для WeChat идентификатор и секрет приложения. Что включать, решаете вы: ненужное можно обойти на текущую сессию.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыМаркетинговые скиллы для кодовых агентов: SEO, контент, email-рассылки, реклама, аналитика и публикации через API сервисов
AI Marketing Suite
AI Marketing Suite for Claude Code
Набор маркетинговых скиллов для Claude Code: аудит сайта, копирайтинг, письма, контент-планы, разбор конкурентов и отчеты клиенту
Библиотека из 64 скиллов для основателей: GTM, рост, SEO, письма, графика и видео; ставится одной командой npx для Claude Code, Codex, Gemini CLI и других
Три экспериментальных скилла: адаптация статьи под каналы с картой источников, разбор выгруженных ответов нейросетей для GEO и выборочная проверка hreflang
Скилл написания SEO-статей с картинками
SEO Article Writer
10-этапный пайплайн Claude Code: семантика из Wordstat, анализ топ-5 конкурентов, AI-обложка и иллюстрации, публикация в WordPress, Дзен и Prisma Blog
Скилл Claude Code: полный цикл SEO-контента под Яндекс, от семантики до AEO, с движком на Python и реальным Вордстатом
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Growth Lab (эта запись) | нет | 1 971 | ||
| Marketing Skills: маркетинговые скиллы для агентов | нет | 57 199 | около пятидесяти отдельных скиллов для CRO, текстов и рекламы, без памяти циклов и сборщиков данных | |
| OpenSEO | да | API-ключ | 25 649 | MCP-сервер и скиллы для SEO-исследований и аудитов, без циклов публикации и разбора |
Коротко о README
Замысел проекта: ИИ-инструменты роста обычно решают одну локальную задачу и теряют контекст продукта. Growth Lab ведет полный цикл от понимания продукта до разбора результатов, а в репозитории есть примеры запросов, настройка через разговор с агентом и таблица готовых возможностей.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: run-seo-page-loop description: Run an SEO page observation-action-review loop with persistent Memory by coordinating demand research, page creation, adversarial review, image generation, IndexNow submission, and performance review. Use when taking an SEO page from opportunity discovery through publication, measurement, iteration, or continuing a previous SEO loop from Memory. --- # Run the SEO page loop Coordinate the loop inside the product workspace. Let the current Codex or Claude Code session control the work. Use `memory/run-seo-page-loop/` as this Model's persistent Memory. ```text Read Memory → Observe → Decide → Act → Review → Write Memory → Next observation ``` Read [memory.md](references/memory.md) before starting. Recover relevant observations, actions, outcomes, conclusions, and next-action recommendations. ## Boundaries - Keep this Model focused on when and why the loop moves between observation, decision, action, and review. - Delegate data-collection methods and source-specific interpretation to Collectors. - Delegate creation, implementation, publishing, inspection, and performance-review techniques to Executors. - Use Runtime-native browser, search, page inspection, screenshot, and local web-testing capabilities directly. - Add a Client only for an external API action the Runtime cannot perform natively. - Create no fixed schema, database, dashboard, workflow state, or task queue. - Store dated operational evidence, analysis, outcomes, and next-action recommendations in Memory. - Apply improvements to the loop itself directly to this Model. Keep methodology-change suggestions out of Memory. ## 1. Read Memory Read recent Memory entries and older entries relevant to the product, page, query family, or pending action. Establish what is already known, what was attempted, what happened, and which recommendation should now be tested. ## 2. Observe Invoke `$research-seo-demand` to collect and interpret current search demand and live SERP evidence. Combine it with product context and relevant Memory. When the loop begins from an existing page, invoke `$review-seo-performance` first to observe its current outcome. Persist useful raw evidence and a dated observation in `memory/run-seo-page-loop/`. ## 3. Decide Before choosing a page action, confirm that the current observation contains a competitor-page breakdown for every candidate query being considered. The breakdown must cover three to five relevant leading pages and include: - each page's search presentation and winning page shape; - a top-to-bottom description of its visible blocks; - reading and conversion hooks, information density, user value, and tone; - evidence, unique information, authorship, and negative quality signals; - an information-gain gap synthesized across the leading pages.