用途：把多个广告渠道的效果数据放在同一口径下比较，判断下一笔预算该投向哪里，并产出具体的预算再分配方案。适合回答“预算怎么分”“该多投 Google 还是 Meta”“各渠道回报如何”等问题。
主要能力：汇总各渠道月度花费、展示、点击、CTR、转化、CPA、归因收入与 ROAS；在漏斗数据可用时，用公式 Channel CAC = CPA ÷ (MQL rate × SQL rate × Close rate) 做漏斗调整后的获客成本比较；按效率指数（转化份额÷花费份额）标记欠投、超投或比例合理；结合展示份额、频次等饱和信号估计边际回报；检查漏斗各阶段（认知、考虑、决策、再营销）覆盖缺口；输出预算调整表、保守与激进情景模拟、新渠道测试建议及周/月实施计划，最终保存为 clients/<client-name>/ads/spend-allocation-[YYYY-MM-DD].md。
使用方式：先提供总月预算、在投渠道、各渠道效果数据、主要转化目标与漏斗数据、约束条件；随后按渠道归一化、效率分析、再分配建议、输出格式四个阶段推进。资料未提供价格与付费说明；文中列出数据分析和统计建模成本为 Free，无需外部工具，属于纯推理技能。
适用场景：初创或增长团队在多渠道间分配月度广告预算，需判断加投、减投或测试新渠道时使用。
限制：效果依赖用户提供的渠道数据完整性与准确性；缺少漏斗数据时无法计算漏斗调整后的 CAC；边际回报分析基于估计而非实际投放实验；不含自动投放或对接广告平台功能；具体收费与平台支持情况暂未提供。