用途：针对一个竞争对手，逆向分析其整体付费广告策略，包括在投内容、流量去向、正在测试的素材、可能有效的广告以及策略漏洞。
主要能力：抓取 Meta 广告库与 Google 广告透明度数据，记录广告文案、素材类型、CTA、落地页 URL、投放时长、平台与 A/B 变体；对每个落地页分析主标题、副标题、主 CTA、社会证明、定价可见性、表单字段、页面类型与信息匹配度；将广告聚类为活动，分析战略意图、目标人群、定位主张、钩子策略、转化路径、存续时长与测试情况；推断预算分配；深度模式下结合 Web Archive 做历史对比；输出漏洞报告与反制建议。
使用方式：需设置 APIFY_API_TOKEN 环境变量，并依赖上游技能 meta-ad-scraper、google-ad-scraper 及 fetch_webpage。抓取命令示例：python3 skills/meta-ad-scraper/scripts/scrape_meta_ads.py --domain <competitor_domain> --output json；python3 skills/google-ad-scraper/scripts/scrape_google_ads.py --domain <competitor_domain> --output json。结果保存至 clients/<client-name>/ads/competitor-teardown-[competitor]-[YYYY-MM-DD].md。
适用场景：竞品广告策略调研、付费漏斗逆向、定位与信息匹配审计、寻找对手弱点并制定反制打法。
限制：抓取依赖 Apify，成本约 0.40–1.00 美元；落地页抓取与 Web Archive 查询免费；分析由 LLM 推理完成。预算分配为基于广告数量与平台分布的推断，非真实花费。历史对比仅在存在 Web Archive 数据时可用。具体平台覆盖与数据可见性受第三方广告库限制。