AI Marketing Engineer

AI Marketing Engineer 是 Shann-Holmberg 提出的一种工作角色和方法论，核心是将 AI Agent 作为营销工作流的原型化和执行引擎，通过迭代式"跑 → 修正 → 沉淀"的循环，让 agent 自动学会可复用的营销技能。

核心工作流

阶段 1：Hermes Agent 原型化

在 Hermes-Agent-工作流特性 中搭建营销工作流：

• 草拟工作流步骤（MAP THE FLOW）
• 在真实营销任务上跑 2-3 次
• 每次漂移时手动修正（correct it when it drifts）
• 第三个 run 通常就稳定了（"third run it clicks"）

阶段 2：Skill 自动沉淀

Hermes 的 harness 自动写 skill，触发条件包括：

• 任务完成且使用了 5+ 工具调用
• 错误恢复成功
• 用户修正（agent 从修正中学习）
• 遇到未见过的新工作流

产物在运行中生成，下次运行自动接续。

阶段 3：Claude Code 精细执行

将成熟的 skill 拉入 Claude-Code 的专用 workspace：

• 打磨执行细节
• 优化提示词
• 配置路由
• 设置 cron 调度
• 处理失败模式

阶段 4：VPS 自动部署

当工作流在真实运行中稳定一周无需人工看护后，推到 VPS 定时执行。

关键设计原则

多模型按步路由

不用一个模型跑全流程。每个步骤路由到最擅长该任务的模型（详见 多智能体模型分工）：

• Opus 4.7 → 文案撰写（创意、语感）
• GPT 5.5 → 规划、策略、QA（推理、结构化）
• GPT Image 2 → 视觉素材生成
• Codex 5.3 / Kimi 2.6 → 代码步骤（编码能力）

在 Hermes 中，这些模型被接入同一个工作流，每步自动路由。

持久化记忆不重训

• MEMORY.md + USER.md 在会话启动时注入
• 存储内容：voice rubric、品牌笔记、客户语言、上周的修正
• 会话存储在 SQLite 中，跨会话持久化
• "周一不用重新训练"（no monday retraining）

Curator 防腐机制

v0.12 引入的背景 agent，7 天 cron 周期：

• 评分技能库（grades the skill library）
• 合并重叠技能（consolidates skills that overlap）
• 修剪死技能（prunes the dead ones）
• 防止技能库一个月不碰就腐烂

适用场景

• 营销自动化（内容生成、分发、分析）
• 业务流程自动化（客户跟进、报告生成）
• 任何需要迭代优化的重复性 AI 工作流

与传统方法的区别

相关概念

• Hermes-Agent-工作流特性 — 原型化平台
• Claude-Code — 执行层平台
• 多智能体模型分工 — 按步路由策略
• Shann-Holmberg — 方法论提出者
• Nous-Research — Hermes Agent 开发方