用Claude Code搭建自动化营销系统：一个人玩转电商的实战思路 (2026最新)

type

Post

status

Published

date

Feb 20, 2026

slug

article-claude-code-2026-2026

summary

📌 来自：🚀 从 0 到 1 · Lam 的创业手记 | 💡 如果你做营销、电商，却还只把 AI 当“写几句文案的小助手”，那你可能错过了一整套可以替你干活的自动化系统。这不是一篇教你写几条 prompt 就完事的分享，而是把 Claude Code 当成 **Agentic AI（智能体式 AI）**，搭出一整套营销生产线的实战思路。你会看到：从邮件、广告、落地页到自动化 workflow，很多原本需要一个小团队才能完成的活，现在一个人加一套系统就能搞定。2026，很可能是你用 Agentic AI 把业务“瘦身提效”的关键一年。 | 🔑 关键词：Blog、🚀 从 0 到 1 · Lam 的创业手记 | 🤖 由GPT-5.1分析生成

从“玩玩而已”到搭建完整 AI 技能系统

最开始你可能也一样，只是抱着“过年摸鱼玩玩 AI”的心态，随便让 Claude Code 写几个小工具。真正的转折点在于，当你意识到：它不只是“帮你写代码”，而是可以承载一整套业务技能系统。

从节日摸鱼到认真折腾 Claude Code

过年在外面到处跑，晚上有空就打开 Claude Code 随便折腾几下。之前也听过很多人吹这个工具，用来写小脚本、做个小工具，确实挺惊艳：明明完全不会写代码，也能靠它搞出能用的工具。因为平时公司有开发，很多活顺手就甩给开发做，所以一直没太深挖。

真正改变认知的是这次认真坐下来，开始给 Claude Code 搭技能（skills），而不是只丢一个问题、一段需求。你会发现：在一个 project 里可以塞进非常多不同但相关的 skills，让它像一个“多功能小团队”一样围着同一个目标干活。

从单次对话到“品牌专属技能包”

想象一下，你不是简单让 AI “帮我写封邮件”，而是先搭一个完整的“写邮件技能包”。里面包括：品牌所有关键信息、你的产品特点、受众画像、过往成功邮件案例、你喜欢的写作风格、不能踩的红线，以及你自己总结的一套写作 checklist。

这些东西全部塞进 Claude Code 的 skills 里，它不再是一个通用 AI，而像是你团队里一个了解业务背景、知道品牌调性的资深 email marketer。它能在这个统一语境下帮你持续产出，而不是每次从零解释一遍你是谁、你在卖什么。

用 Claude Code 打造邮件内容生产线

当你开始用「项目 + 多个 skills」的方式思考，就会突然发现：写邮件这件事，完全可以从“手工活”变成“生产线”。

把整个月的邮件计划一次性喂进去

假设你已经有一个月的邮件 plan：每天发什么主题、想传递什么核心信息、对应什么活动或产品。以往的做法，是每天或每几天再挨个写内容，现在可以直接把整个月的 plan 丢进 Claude Code。

然后让它根据你预先搭好的品牌 skills，自动为每一封邮件生成 2-3 个不同版本。每个版本再要求它同时输出：

一份 plain text（纯文本版），方便你快速 review、改字斟句酌

一份 HTML 版，可以直接 copy paste 到 Klaviyo 这类邮件平台里

如果 skill 架构搭得好，内容质量到达“70-80 分，你只需要稍微润色一下就能发”的程度，那整套工作流就完全变了：你的主要工作变成做整体策略和计划，而不是被日常写稿牵着走。

从“盯产出”变成“调系统”

实测下来，这套玩法是能跑起来的，只不过第一次的内容质量未必就完美。与其说是 AI 不够聪明，不如说是你给它的“系统”还不够完整：品牌资料不够细、灵感来源不够丰富、邮件结构策略不够清晰。

好消息是，这是可迭代的问题。你可以不断往项目里补充：

更多成功邮件的案例，让它学习你真正认可的风格

更清晰的 idea source（灵感来源），比如活动节奏、促销节点、用户兴趣点

更详细的内容 plan，比如每周主题逻辑、产品教育节奏

每次调整、补料之后，再让它跑一轮输出，你会明显看到结果在变好。这就不是在“调一封邮件”，而是在训练一套可以复用整年的内容系统。

把同一套思路复制到所有营销场景

当你知道怎么用 Claude Code 搭一条“写邮件生产线”之后，接下来只剩一件事：复制。因为底层方法是通用的，只要换一个 project，就能服务一个完整场景。

广告、落地页、图片 prompt 一套打包

邮件能这么玩，广告当然也能。你可以给 Claude Code 搭一个专门写 ads copy（广告文案）的 project，把：

产品卖点拆解

目标受众细分

不同渠道（Facebook、TikTok、Google）的风格差异

避坑词汇和合规要求

全部写进 skills 里。然后让它按照不同 campaign、不同受众，一次性生成多版本广告 copy，甚至按长文案、短句、Hook、CTA 分层输出。

同理，Landing page（落地页）也能这样搞。你可以先定义：

固定的信息架构： 痛点 → 解决方案 → 证据 → 价格与保障 → 行动按钮

品牌语气与视觉关键词

转化目标（收集线索、直接下单、预约等）

再让 Claude Code 输出完整页面文案结构，甚至连给设计师的说明、给开发的结构备注都一起生成。顺手再搭一个专门写 image prompt 的 skill，为广告、banner、社交媒体图自动生成英文 prompt，丢给 Midjourney、DALL·E、或你习惯的任何图片模型。

接上自动化 workflow，真·一个人玩电商

更狠的是，当这些项目稳定跑通后，你可以把它们进一步接入自动化 workflow：

写完的内容自动写入 Google Sheets 或 Excel，方便团队协作管理

根据生成的 prompt，通过 Nano Banana 这类 API 自动生成广告图片

结合你现有的 marketing automation 工具，把内容直接推送到对应渠道

这么一圈连起来，“一个人玩电商”就不再是段子，而是非常现实的形态：你主要决策方向和策略，剩下的大量执行，都丢给一套 Agentic AI 系统和自动化链路去完成。

2026：用 Agentic AI 重构你的团队和能力

回头看过去三年，变化速度已经快得有点超现实：ChatGPT 那个“非常初代”的版本上线也就三年多，AI Video 在两年前还几乎是“玩具级”。现在，Agentic AI 开始真正落地到具体业务里。

多花一点 token，少养一整个小团队

如果你做电商、做品牌、做营销，过去的默认思路是：业务要扩，就得扩人，内容、广告、运营一个个堆上去。Agentic AI 出来之后，算账逻辑突然变了：你可以选择多烧一点 token，来减少团队扩张速度。

当然，这不意味着“人就不重要了”，而是人从“执行大量重复活”，变成“搭系统、调策略、看数据、做决策”。这次用 Claude Code 的实测，已经能看到雏形：只要肯花点时间搭好 skills 和 workflow，很多过去必须招人的岗位，现在可以由一个人 + 一套 AI 系统扛下来。

先自己跑顺，再教别人搭系统

如果你在做产品或课程，特别是做品牌和电商相关的内容，很值得现在就用 Agentic AI 把自己的业务先跑顺。比如，先用一年时间，真正打磨出一套稳定的：

邮件营销 Agentic AI 系统

广告与落地页 Agentic AI 系统

内容生产与创意激发 Agentic AI 系统

当这些都跑得足够稳，你不仅节省了自己的时间和人力成本，还顺手积累了一整套可以沉淀成方法论的体系。接下来要做的，就是把这套体系打包成可复制的模块，教给更多做品牌、做电商的人，让他们也能用 Agentic AI 搭自己的销售和营销系统。

📌 关键收获

总结

如果你已经在用 AI 写几句文案、改改语法，其实只是在用 10% 的潜力。真正值得投入时间的是：把 Claude Code 当成能承载多个 skills 的 Agentic AI 平台，围绕一个业务目标搭出完整的自动化系统。2026，很适合你认真花几周拆解业务流程，分类搭建项目，让“一个人 + 一套 AI 系统”成为现实的生产力组合。

🎯 适合谁读

适合正在做电商、品牌营销、内容运营，并且想用 Agentic AI 提升效率、减少人力依赖的从业者阅读。

💬 原文金句

做电商只需要一个人，是可以变成现实的。

👉

想了解更多细节？ 查看原文 →