fog

fog est un pack d'agents IA marketing que vous lancez depuis Claude Code, Cursor, Codex CLI ou Gemini CLI. Chaque agent produit un livrable précis : étude de marché, liste de canaux d'acquisition, audit SEO, audit de landing page, séquence de prospection, carrousel ou visuels publicitaires. Un agent tient dans un dossier de fichiers markdown que vous pouvez lire et modifier, et ses livrables restent dans votre dossier projet.

swanbase publie le stack sous licence Apache 2.0. Sa version 0.2, sortie en juin 2026, compte huit agents et un modèle vide pour écrire les vôtres.

Fonctionnement

L'installation tient en trois étapes, décrites sur la page d'accueil du site.

1. Vous clonez le dépôt des agents.
2. Vous clonez la boîte à outils partagée cli-skills, puis vous ajoutez les CLI utiles à votre PATH (exa, firecrawl, perplexity, instantly).
3. Vous renseignez les clés API demandées dans le README de chaque agent, puis vous lancez l'agent en langage naturel dans votre outil.

Une commande type ressemble à ceci : « Run the market-signal agent at agents/market-signal/. Market: freelance invoicing tools for designers. » Votre outil lit le fichier AGENT_MARKET_SIGNAL.md, affiche les entrées manquantes à renseigner, déroule les étapes et écrit le livrable dans votre dossier projet, au format <projet>/<agent>/<nom>-<AAAAMMJJ>.md. Sur chaque fiche agent du site, deux boutons copient le prompt d'installation et le prompt de lancement.

Chaque dossier suit la même structure. Le fichier de workflow AGENT_<NOM>.md décrit les entrées, les étapes, le gabarit du livrable et la conduite à tenir en cas d'erreur. À côté se trouvent un README, un config.example.json copié dans votre projet au premier lancement et des sous-dossiers skills/ au format Agent Skills d'Anthropic. Le Marketing Agents Playbook détaille ce format et les règles de portabilité entre outils.

Les huit agents

project-context se lance en premier, une seule fois. À partir de l'URL de votre site, l'agent extrait couleurs, polices, logo et images, puis rédige votre contexte business (offre, cible, ton). Vous validez deux étapes avant l'écriture de brand.json et context.json, que les autres agents relisent. Sans clé API, l'agent passe par un court questionnaire.

market-signal lit Reddit, X, Hacker News, des forums et des avis produits sur votre marché. Le rapport donne la répartition du sentiment, les problèmes classés par nombre de mentions, un profil psychographique, 15 à 20 citations verbatim avec leur lien et trois recommandations.

first-users-hunter part de votre idée et de votre utilisateur cible. L'agent liste 8 à 12 communautés, 5 à 8 plateformes de niche et 3 à 6 événements, puis écarte les communautés inactives. L'agent note chaque canal avec la méthode ICE et transforme les trois à cinq meilleurs en expériences de 14 jours, avec un modèle de message par canal.

seo-audit croise Google Search Console, les résultats Google en direct et les citations dans les AI Overviews et Perplexity. Le livrable contient 10 à 15 correctifs priorisés, avec réécriture des balises title et meta, et une feuille de route éditoriale sur 90 jours.

landing-page-analyzer capture une page en version ordinateur et mobile, puis la note sur 100 avec la grille LEVER (coût, confiance, utilisabilité, compréhension, motivation). L'agent lance aussi un test de compréhension en 10 secondes et classe les cinq correctifs à livrer dans la semaine.

cold-outreach-builder rédige une séquence de 4 à 7 messages par email ou LinkedIn. L'agent ajoute deux colonnes de personnalisation par prospect à votre fichier CSV et fournit les instructions d'import dans Instantly.

carousel-builder transforme un sujet tapé dans le chat en carrousel de 5 à 15 slides aux couleurs de votre marque, livré en PDF pour LinkedIn et en PNG pour Instagram.

static-ads-builder écrit un lot de briefs publicitaires Meta répartis par étape du funnel, puis génère les visuels choisis sur fal.ai. Deux validations précèdent toute dépense : le choix des briefs, puis la confirmation du modèle, de la résolution et du budget estimé.

Cas d'usage pour une startup early-stage

• Avant d'écrire votre landing page. market-signal relève les mots exacts de vos futurs clients, que vous reprenez dans vos titres. project-context enregistre ensuite votre marque une fois pour toutes.
• Pour trouver vos 50 premiers utilisateurs. first-users-hunter liste les communautés actives où votre cible échange, puis cold-outreach-builder prépare les messages pour les 50 à 200 premières conversations.
• Avant de payer de la publicité. landing-page-analyzer repère les points de friction de votre page. Une fois la page corrigée, static-ads-builder prépare les créations Meta avec votre vrai logo et vos captures produit.
• Quand votre trafic organique baisse. seo-audit liste les requêtes perdues, les pages en déclin et celles dont le taux de clic reste sous la moyenne de leur position.
• Pour publier chaque semaine sur LinkedIn. carousel-builder produit un carrousel à partir d'un sujet, sans compte Canva.

Tarifs et accès

fog est gratuit. La licence Apache 2.0 vous permet de l'utiliser, le modifier et le redistribuer, y compris dans un cadre commercial. Si vous redistribuez le stack ou construisez un produit dessus, gardez la mention « Built on the Founders Growth Agent Stack by swanbase », conformément au fichier NOTICE.

Les coûts viennent des services tiers, payés avec vos propres clés :

• Exa et Firecrawl pour la recherche et le scraping, utilisés par la plupart des agents ;
• Perplexity, en option, pour market-signal et seo-audit ;
• Serper pour les résultats Google de seo-audit (le README de l'agent indique une offre gratuite de 2 500 requêtes par mois) ;
• Instantly, en option, pour envoyer la séquence de prospection ;
• fal pour les images : carousel-builder plafonne à 3 images par lancement, soit 0,45 $ au maximum avec le modèle par défaut, et static-ads-builder affiche le coût estimé avant chaque génération.

Votre abonnement à Claude Code, Cursor, Codex CLI ou Gemini CLI reste à votre charge.

Limites

• Pour utiliser fog, il faut savoir se servir d'un terminal : cloner un dépôt, modifier son PATH, exporter des variables d'environnement. Plusieurs agents demandent aussi Python et Playwright.
• Pour seo-audit, il vous faut une propriété Search Console vérifiée, un client OAuth Google Cloud et la compilation d'un binaire en Go.
• seo-audit livre un instantané. Pour un suivi continu de vos positions, il vous faut un autre outil.
• Les agents produisent des fichiers et ne publient rien à votre place. Seul cold-outreach-builder peut, en option, pousser une campagne dans Instantly.
• cold-outreach-builder vise des envois personnalisés à 50 à 200 prospects. D'après son README, l'agent ne convient pas à l'envoi massif vers des milliers de contacts.
• carousel-builder ne gère ni la vidéo ni les threads X, livre un seul style par défaut et s'arrête à 15 slides.

Origine

swanbase a construit fog pour les fondateurs early-stage qui veulent trouver leurs premiers utilisateurs sans recruter d'agence marketing. D'après le playbook, le format des agents s'est fixé sur des outils internes de swanbase avant l'ouverture du code. La v0.1, publiée en mai 2026, réunissait cinq agents de base (market-signal, first-users-hunter, seo-audit, landing-page-analyzer, cold-outreach-builder) et carousel-builder. La v0.2 a ajouté project-context et static-ads-builder en juin 2026.

Pour comprendre la logique d'un agent vertical et l'anatomie d'un fichier AGENT.md, lisez notre article Agents IA marketing : comment fonctionne fog.