Ad Creative 是一个付费广告创意生成与迭代技能，定位为“性能创意策略师”，目标是在规模化的前提下产出高转化的广告标题、描述与主文案，并根据真实投放表现迭代优化。
一、用途与四种工作模式
技能支持四种模式：
- 从零生成（Mode 1）：在无历史素材时，依据产品背景、受众洞察与平台最佳实践，产出完整的一套广告创意。
- 基于表现数据迭代（Mode 2）：当用户提供表现数据（CSV、粘贴或 API 输出）时，分析表现优异者，识别其中的模式，并在此基础上生成新的变体，同时探索新角度。核心循环为：拉取表现数据 → 识别获胜模式 → 生成新变体 → 校验规格 → 交付。
- 规模化静态批次（Mode 3）：用于高频次、大批量（例如每批 50 个概念）的静态广告生产，须基于“有根据的输入语料”和静态广告模板库运行，每个概念都必须可追溯到真实源材料。
- 创意策略循环（Mode 4）：在制作之前判断哪些广告值得做。综合三类信号（账户表现、客户语言、外部自然内容），产出按证据排序的概念，依据账户状态（探索期 vs. 放量期）调整创意组合，维护经产能校验的路线图，并每月复盘以规划下一批。
二、开始前的上下文收集
若存在产品营销上下文文件（.agents/product-marketing.md，或 .claude/product-marketing.md，旧版为 product-marketing-context.md），应先读取，只询问其中未覆盖或本任务特有的信息。需收集的信息包括：平台与格式；产品与卖点；受众与认知阶段；表现数据（若迭代）；约束条件（品牌声音、合规要求、强制元素）。
三、有根据的输入（Grounded Inputs）
技能指出，多数 AI 广告生成的失败点在于输入缺乏根据，而非输出质量。规模化生产需维护持久输入语料库，包括：优胜广告截图（近 90 天表现最好的 10-20 条）、客户评论（50-100 条）、广告评论、品牌资产与输出文件夹。
各输入的价值：优胜广告携带已被本品牌验证的钩子与结构；评论包含买家描述痛点与转化时使用的原话，应逐字取用而非改写；广告评论是最常被忽略但价值最高的输入，其中的异议可做成 FAQ 卡片广告，自发的赞美可揭示未想到的角度。
根据规则：每个概念都要注明来源；绝不编造声明、数据或证言；若 winning-ads 或 reviews 目录为空，须停下并要求用户填充，不得退而生成无根据的概念。输入会衰减，需定期刷新。
四、平台规格
交付前须逐条校验字符数，因为超限会被平台拒绝或截断。文中列出：
- Google Ads（响应式搜索广告）：标题 30 字符，最多 15 条；描述 90 字符，最多 4 条；展示网址路径每条 15 字符，2 条。RSA 规则要求标题可独立成立且任意组合都通顺；仅在必要时固定位置；至少含一条关键词聚焦标题、一条利益聚焦标题、一条 CTA 标题。
- Meta Ads：主文案可见 125 字符（上限 2,200），钩子前置；标题建议 40 字符；描述建议 30 字符；网址显示链接 40 字符（可选）。
- LinkedIn Ads：引言文本建议 150 字符（上限 600）；标题建议 70 字符（上限 200）；描述建议 100 字符（上限 300）。
- TikTok Ads：广告文本建议 80 字符（上限 100）；显示名称 40 字符。
- Twitter/X Ads：推文文本 280 字符；卡片标题 70 字符；卡片描述 200 字符。
五、生成广告视觉
技能提供多份参考资料：
- Meta 创意格式分类（约 51 种格式，按 S→F 排序），用于决定下一个要做的格式，区分“能刺破冷启动净新增受众的独角兽放量型”与“仅在中漏斗转化”的配角型。
- 静态广告模板库：布局框架（Us vs. Them、Stat Callout、Review Card、Before/After、Founder Message、FAQ Card、Grid Static、Callout 等），含文案槽位、DTC 与 SaaS 示例及每个概念的输出格式；每个模板带 S-F 层级与漏斗角色。
- iOS 原生揭示类视频广告：iMessage 聊天揭示、ChatGPT 揭示、Apple Notes 揭示、AirDrop 揭示，含界面选择、六种概念角度、脚本与节奏规则、制作路径（Playwright + ffmpeg 管线、Remotion）、工艺细节及合规规则。
- 无脸动效风格视频广告：完全生成的 15-45 秒概念/解说视频（约 3-6 美元、约 15 分钟一条），含供应商无关的管线、九种视觉风格的填空提示公式、动效提示公式及质检注意事项。
- 创作者/UGC 短视频：分层格式库（reaction+demo 硬切、“no yapping”分屏教程、绿幕反应等）及创始人/自然 Vlog 结构，含垂直视频制作规格（720×1200 文字安全区、经典 TikTok 字幕配方、静态字幕自动尺寸、自然与内置音乐的选择）。
- 生成式工具指南：图像生成（Nano Banana Pro/Gemini、Flux、Ideogram）、视频生成（Veo、Kling、Runway、Seedance、Higgsfield）、语音与音频（ElevenLabs、OpenAI TTS、Cartesia）、基于代码的视频（Remotion）、平台图像尺寸及成本对比。
规模化生产推荐工作流：用 AI 工具生成主视觉创意（探索性、高质量）→ 基于获胜模式搭建 Remotion 模板 → 用数据源批量生产变体 → 迭代（AI 负责新角度，Remotion 负责规模）。
六、生成广告文案的步骤
- 定义角度：先确立 3-5 个不同角度（不同的点击动机），常见类别包括痛点、结果、社会证明、好奇心、对比、紧迫感、身份、反常识。
- 每个角度生成多个变体，变化维度包括用词、具体程度、语气、结构。
- 对照规格校验每条创意，超限的标出并提供精简替代。
- 按广告平台上传要求组织结构化输出。
七、从表现数据迭代
步骤：分析优胜者（确定获胜主题、结构、用词模式、字数利用），分析落败者（无共鸣的主题与低表现常见模式），生成新变体（以新措辞强化获胜主题、延展获胜角度、测试 1-2 个新角度、回避落败模式），并记录迭代日志（轮次、日期、优胜者及指标、获胜模式、新变体数量、正在测试与已淘汰的角度）。
八、写作质量标准
优秀标题应具体、讲利益而非功能、用主动语态、尽量含数字。应避免：受众不认识的术语；无具体性的声明（“最好”“领先”“顶级”）；全大写或过量标点；落地页无法兑现的标题党；简写或昵称产品名（除明确批准，每个概念的每个字段都使用简报给出的确切产品名）。
测试假设应可被证伪：写明指标（CTR、CVR、CPA、thumb-stop rate）与比较对象（哪个对照组或兄弟概念、哪个受众），说明预期方向，在有基线时给出幅度（如“CTR 比概念 A 高 15%”）。假设应由角度的动机推出，使胜负都能带来关于受众的认知。
避免“AI 痕迹”：不写对比揭示句（“不是 X，而是 Y”）、否定式罗列（“无 X、无 Y、无 Z”）、句尾堆叠补充、自问自答与冒号揭示、陈词滥调（“告别……”“重新构想……”“释放……的力量”“更上一层楼”“事情是这样的”）、标题/描述/主文案中的长破折号。
广告特有的痕迹：为凑字符数堆叠否定（保留最重要的一个，用剩余空间说事实）；通用钩子（“POV：”“停止滚动”“关于 X 没人告诉你的事”）。
九、适用场景与限制
适用场景：需要为 Google Ads、Meta、LinkedIn、TikTok、Twitter/X 等平台批量产出或迭代广告文案；需要按平台规格校验创意；需要基于真实数据的创意优化；需要静态广告模板、短视频广告格式或生成式工具选型的指引。
限制：规模化生产必须基于真实输入语料，否则技能要求停止生成；不得编造声明、数据或证言；本文档未提供具体价格、收费模式或订阅信息；使用效果、投放结果未在资料中给出保证。