行銷達人：終端機新手也能從草稿與人工審核開始用 AI CLI

這行的痛點

行銷工作的重複性比外界想像的更高。同一句賣點要改寫成符合 Google Ads headline 30 字元、description 90 字元限制的十幾組變體；一場 webinar 要拆成部落格、電子報、LinkedIn 貼文、Twitter thread 五種格式，每種格式的字數、語氣、CTA 規則都不一樣。人工做這件事不是能力問題，是純粹的工時消耗——這也是為什麼 Anthropic 自家案例會出現「文案製作從 2 小時縮到 15 分鐘」這種數字。

更麻煩的是 Emily Kramer（前 Asana 行銷 VP、電子報 MKT1 創辦人）點出的問題：直接把任務丟給通用 AI，最大的坑不是產能不夠，是「隨機輸出」——同一個品牌，今天寫出來的語氣正式，明天又變得輕浮，因為沒有先把品牌語音、定位、受眾假設這些地基放進工具裡，每次都讓 AI 從零開始亂猜。

還有一層是心理門檻。「Code」這個字確實嚇跑不少非工程背景的行銷人，但 Anthropic 自家成長行銷團隊的 Austin Lau，在接觸 Claude Code 前「從沒開過終端機」，卻靠它一個人撐起付費搜尋、付費社群、App Store、電子郵件、SEO 五個通路，十個月零工程支援。這不是要行銷人先學會寫程式，而是行銷人本來就最擅長把問題講清楚——CLI 要的正好是這個能力，不是語法。

動手前的準備

• 先看 Claude Code 教學第 2 章〈安裝 Claude Code〉，把終端機和 CLI 裝起來——免費方案就能跟著本章操作。
• 手邊至少要有一個廣告平台或分析工具的 CSV 匯出權限（Google Ads、GA4、HubSpot 皆可），本章多數場景都吃這個。
• 想學怎麼幫 Claude 記住品牌語氣，先看 Claude Code 教學第 5 章〈CLAUDE.md 與工作記憶〉。
• 想玩到「拆兩個 agent 分工改文案」，建議先看 Claude Code 教學第 16 章〈多代理深掘：subagent 到 Agent Teams〉抓基本概念。
• 工作流要接外部工具（廣告平台 API、CMS）的話，Claude Code 教學第 9 章〈連接工具 MCP〉是地基。
• 對照 Codex CLI 的讀者：安裝看 Codex CLI 教學第 2 章，AGENTS.md 對照看第 5 章，Skills 與自訂 prompt 對照看第 12 章。

場景一：自建廣告素材產線

Anthropic 成長行銷團隊的 Austin Lau，從沒寫過程式。投放素材要做大量「同版型、換標題」的變體，原本流程是把 Google Sheets 裡的文案逐一複製貼上到 Figma 各個 frame，每批要花 30 分鐘，設計排程還常常卡關。

Claude Code 怎麼做

1. 把 Figma Plugin API 官方文件直接丟給 Claude Code 當參考資料——不要讓它憑記憶寫 plugin。
2. 用白話描述需求，讓 Claude Code 產出一個 Figma plugin。
3. 安裝進 Figma，之後從 Google Sheets 貼上整批文案，一鍵套進畫布上所有廣告 frame，最多一次處理 100 組變體。
4. 整個 plugin 開發時間約 45 分鐘到 1 小時。

我要一個 Figma plugin：
1. 自動辨識畫布上所有名稱包含「ad-template」的 frame
2. 讓我貼上一份試算表資料（欄位：headline, description）
3. 依序把每一列文案套進對應 frame 的文字圖層
4. 一次最多處理 100 組文案
這是 Figma Plugin API 的官方文件內容，請參考它來寫：[貼上官方文件連結或內容]

成效（官方數字）：每批素材製作時間從 30 分鐘壓到 30 秒，素材產出量提升 10 倍，沒有增加任何設計師。Austin 的建議是「從小而重複的步驟開始，不要第一個專案就挑戰複雜系統」，他也留下一句常被引用的話：「你不需要會寫程式，你只需要會把你的挑戰講清楚。」

換成 Codex CLI

這是 Codex 對照最紮實的場景之一（官方 2026-06-02 發表）：Codex 的 creative production plugin 走「整合現成工具」路線，直接對接 Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Fal，把 brief 變成 campaign board、廣告變體、產品情境照。差異在於方向相反——Claude Code 案例是「行銷人自己造一個專屬工具」，Codex 是「官方替你把工具接好」；前者彈性高、能長成完全客製的流程，後者上手快、但也被現成整合的範圍綁住。

場景二：CSV 進，文案出

Google Ads 帳戶裡有數百則廣告要定期汰弱換強，人工逐則改寫既慢，又容易在改寫時不小心超出平台的字元限制，導致上傳被拒。

Claude Code 怎麼做

1. 從 Google Ads 匯出含數百則廣告與成效資料的 CSV 檔。
2. 讓 Claude Code 讀取 CSV，依成效指標找出表現不佳的廣告。
3. 拆成兩個專職 subagent改寫：一個專門產 headline（嚴守 30 字元上限），一個專門產 description（嚴守 90 字元上限）——分成兩個 agent，是因為單一 agent 同時顧兩種字數限制容易出錯。
4. 產出新的 CSV 變體檔，人工審核後再上傳回 Google Ads。

讀取 @ads-performance.csv，找出過去 30 天 CTR 低於帳戶平均、且花費排在前 20% 的廣告。
針對這些廣告：
1. 交給 headline-writer subagent 重寫 3 組 headline，每組嚴格 ≤30 字元
2. 交給 description-writer subagent 重寫 2 組 description，每組嚴格 ≤90 字元
3. 輸出成 new-ad-variants.csv，欄位對齊 Google Ads 匯入格式

熟練之後可以把這套流程包成自訂斜線指令（如 /rsa），再疊上「品牌語氣」「產品事實」「Google Ads 最佳實務」三個 skill，之後打一個指令就會主動要活動資料、既有文案、關鍵字。Anthropic 官方數字：文案流程從 2 小時縮到 15 分鐘。特別要注意的是，Anthropic 強調餵給 Claude 的範例文案全部「與產品行銷和文案團隊共同撰寫」——AI 放大的是既有專業，垃圾範例進、垃圾變體出；產出的 CSV 也一律先人工審核才上傳，官方案例從未宣稱全自動投放。

換成 Codex CLI

Codex CLI 目前找不到這職業的第一手案例，但用它的通用能力應該也能做到類似效果：Codex CLI 同樣能讀本機 CSV、跑分析腳本、批次產出變體檔案，重複流程也能包成 skill。差別是目前公開語料裡，Codex 這塊的行銷案例集中在官方 creative production plugin（整合現成工具），還沒看到「自建雙 agent 拆字元限制」這種第一手實戰紀錄。

場景三：品牌語音存成檔案

Emily Kramer（MKT1）觀察到，多數團隊用 AI 寫行銷內容最大的痛不是產能，是「隨機輸出」——沒有先把策略地基放進工具，每次都在「跳關」。

Claude Code 怎麼做

1. 建一份 CLAUDE.md 品牌語音記憶檔：語氣規則（例如「短句、關鍵詞粗體、不浮誇」）、禁用詞清單、2–3 段你滿意的範例文字、產品命名規範——控制在 200 行以內，策略類細節另外拆出去。
2. 請 Claude 建一個 /marketing-strategy skill 的 SKILL.md，開頭寫明「凡是行銷工作——brief、活動企劃、內容審核、定位、規劃、優先排序——都要參照本 skill」。
3. 依序跑七個練習填充內容：公司概覽 → ICP 排序 → 行銷優勢 → 關鍵認知（3–5 條你要受眾相信的敘事）→ 定位 → 營收槓桿 → Big Bet 活動。每跑完一個就存回 skill，後面的練習建立在前面的輸出上。
4. 日常任務結尾加一句「reference /marketing-strategy」讓它固定被引用。
5. 團隊共享時把 skill 放進 GitHub repo，成員 clone 後放進 .claude/skills/ 自動載入。
6. 每批產出後問 Claude：「你從我的修改中學到什麼關於我們的語音？」讓它回寫更新 CLAUDE.md／skill，文件才不會死掉。

幫我建一個 SKILL.md，檔名 marketing-strategy：
- 說明：凡是行銷工作——brief、活動企劃、內容審核、定位、規劃、優先排序——都要參照本 skill
- 先留空白章節：公司概覽 / ICP 排序 / 行銷優勢 / 關鍵認知 / 定位 / 營收槓桿 / Big Bet 活動
- 之後我會依序跟你討論每一節，你就把結論寫進對應章節

Emily 自述「把我的行銷大腦重建成 skills」，她另外建的 /homepage-positioning-checker skill 能對 B2B 首頁按 MKT1 定位框架逐項評分打等第。她也明列五個常見的坑：CLAUDE.md 塞爆超過 200 行；七個練習不照順序跑，品質會崩；策略文件建完就不更新，變成死文件；skill 不共享，團隊各用過期版本；建了 skill 卻不在日常任務裡引用——等於沒建。

換成 Codex CLI

這裡機制上確實對等：Codex 的 AGENTS.md 加上 skills 機制，官方文件證實與 Claude Code 這套做法完全同構，/init 也能初始化專案指示。差異不在能不能做，而在生態——MKT1 MCP Server、HubSpot 的 Claude Code for Marketing 課程這類現成的行銷 skill 範本，目前都長在 Claude Code 這邊；Codex 側還沒看到對應的行銷人第一手「品牌大腦」建法案例。

場景四：SEO 衰退自動修文

Firecrawl 的 SEO lead Hiba Fathima 面對典型內容團隊困境：舊文排名衰退沒人發現、內部連結靠付費 SaaS 維護、寫文章時也不知道讀者真正在問什麼。

Claude Code 怎麼做

1. 內容衰退管線：用 Ahrefs 找出排名下滑前 10 篇文章 → cron 觸發 Slack 通知 → 人工挑 3 篇高影響力文章 → 交給 Claude Code「更新過時統計、刷新程式碼範例、補新發展、修內部連結」→ 人工審核後才發布。
2. 內部連結自動化：把整個行銷網站的 repo 餵給 Claude，請它建議語義相關的內部連結與自然的錨點文字——取代了原本每月 30 美元的 SaaS 工具。
3. FAQ 挖掘：請 Firecrawl Agent 找出過去 3 個月目標受眾在特定平台上常問的問題，把真實問題寫進文章。

這篇文章 @blog/old-post.md 排名掉了，Ahrefs 顯示流量比三個月前少了一大截。
請你：
1. 檢查文中的統計數字、產品截圖說明是否過時
2. 更新程式碼範例到目前版本
3. 補上這個主題最近半年的新發展
4. 檢查並修正內部連結是否還指向有效頁面
改完列出你動了哪些段落，不要直接覆蓋原檔。

成效：landing page 產出時間從數週壓到不到一天，每週省下數小時的內容更新工時，原本每月 30 美元的連結建議 SaaS 直接被取代。Hiba 的誠實提醒很值得放進教學：「Claude Code 不能決定你要做什麼，只能執行你的願景」；面向客戶的變更一律要工程師簽核，先在測試環境跑；她也提醒非技術行銷人至少要懂 HTML/CSS 基礎、自家技術堆疊、SEO 基本功，否則「接受 AI 的最省事路徑」會埋雷。

換成 Codex CLI

Codex CLI 目前找不到這職業的第一手案例，但用它的通用能力應該也能做到類似效果：Codex plugin marketplace 裡的資料分析與網頁工具類 plugin，理論上可以組出近似的內容衰退追蹤流程，但目前沒有找到行銷人或 SEO 從業者用 Codex CLI 做這件事的具體實戰紀錄。

常踩的坑

延伸資源

• Anthropic 官方：行銷團隊怎麼用 Claude
• Anthropic 官方：成長行銷團隊的 Claude Code 實戰
• Emily Kramer（MKT1）：在 Claude Code 建一個行銷策略 skill
• Firecrawl：SEO 團隊怎麼用 Claude Code 做內容維運
• ccforeveryone：給行銷人的 Claude Code 六大工作流