tsingyuai/growth-lab

An end-to-end growth tool that understands the product, fetch the data it needs, researches the market, executes campaigns, and reviews results to improve the next round of growth. 从代码到市场的开源端到端增长工具。理解产品、接入信息渠道、研究市场、执行增长行动，并基于真实数据自我改进。

🧪 Growth Lab – 基于AI的成长自动化平台

是什么 – 一个开源框架，让大型语言模型（LLM）充当编码代理，运行端到端的产品增长循环。该代理（称为 Runtime）能够读取代码、浏览网页、调用外部API、编辑文件，并保持对过往操作的持久记忆。所有这些都通过自然语言对话进行编排，用户只需告诉系统想要实现的增长目标，AI便会自动执行整个工作流。

为何重要 – 大多数现有的“AI增长工具”仅处理单一孤立步骤（例如，文案生成或竞品调研）。Growth Lab将整个循环串联起来：

理解产品与市场
研究渠道与内容
制定增长策略
生成并发布资产
收集真实世界结果
学习并规划下一步行动

该循环存储在 Model 中，包含其自身的持久化 Memory（操作数据、分析、成果）。每个循环都是一个自包含的“观察 → 行动 → 回顾”周期，可随时间重新运行或优化。

核心概念

概念	作用
对话（控制面板）	用户下达目标并接收更新的自然语言接口。
Runtime（Codex / Claude Code）	执行代码、驱动浏览器、调用API、编辑文件并更新记忆的LLM。
Skill	一组指令（提示 + 脚本），教会Runtime如何执行特定增长方法。
Client	包装外部工具（浏览器、平台API、图像生成服务等）的封装器，Runtime可调用。
文件系统 / Memory	长期存储产品上下文、调研成果、执行结果和循环学习知识的存储。

即用型增长循环（Models）

循环	功能	测试报告结果（来自仓库测试）
SEO页面增长	基于用户场景调研生成SEO友好页面，发布并追踪曝光/点击率。	新页面1-2天内被索引；7天CTR下降50%，曝光与点击量上升约1000%。
小红书内容复制与审核	爬取高表现帖子，提取结构，撰写新帖，降低“AI感”，生成图片，渲染卡片，运行合规检查，准备可发布草稿。	一篇生成内容获得超过4000点赞/收藏和700+评论（与人工发布相当）。
微信公众号文章	将读者提问转化为长文，运行预览与合规检查，通过微信API同步草稿，后续可手动审批后发布。	功能已上线；暂无定量结果（默认仅生成草稿）。

如何开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/tsingyuai/growth-lab.git
cd growth-lab

# 使用支持代码执行的LLM运行时打开目录
# （例如 GitHub Codex 或 Anthropic Claude Code）
# 然后启动自然语言聊天并询问系统能做什么，例如：

> 你能做什么？
> 理解这个产品，并运行它的第一个增长闭环。
> 采集小红书上与这个产品相关的高表现内容，选择可迁移的结构，完成一篇图文稿和配图。

代理将：

加载该产品的现有 Model 记忆。
运行适当的 Collector（如 xiaohongshu-mcp）获取数据。
执行 Executor 脚本生成文案、图片和合规报告。
将结果写回仓库工作区，并更新 Model 的 Memory 以供下一次迭代。

配置 – 所需的API密钥、Cookie和第三方客户端凭证均保留在仓库外部。内置的 引导技能 可检查缺失项并指导用户添加，例如：

检查 Growth Lab 现在还缺哪些配置。
帮我配置小红书采集和生图；SEO 相关能力暂时跳过。

代理将告知您密钥应放置的位置、格式要求，以及是否在当前运行中跳过某项功能。

项目状态

SEO页面循环：已完全实现并测试。
小红书复制循环：已实现，具备真实世界互动数据。
微信文章循环：支持草稿生成；发布需手动切换。
核心框架（Collector、Model Skill、Executor Skill、Memory处理）稳定且可扩展——通过编写新Skill和对应客户端封装器，可轻松添加新渠道。

许可证

Apache License 2.0 – 允许商业与非商业使用，需遵守常规署名要求。

总结 – Growth Lab 是一个真正的基于AI代理的平台，让产品团队通过自然语言对话自动化完整的增长营销循环，同时将所有数据完全掌控在用户手中。它是开源的、可扩展的，并已在SEO和中国社交媒体渠道中展现出可衡量的成果。