用途：在真实投放前，用基于 CRM 行为数据的合成受众面板预测试 2-6 个消息变体，预测哪个变体整体及分群表现最好，识别潜在异议，缩小真实 A/B 测试范围，减少无效广告支出。
主要能力：每个变体按共鸣、清晰度、可信度、紧迫感、差异化五项默认标准打分，并给出分群拆解；汇总各分群加权得分，找出整体赢家与分群赢家，标记个性化机会；按变体归纳跨分群、分群特定和弱变体独有异议；推荐 2-3 个值得真实测试的变体及改进建议和测试参数。
使用方式：需提供 2-6 个含标题、正文和行动号召的变体，目标受众面板（已有面板 ID 或新分群定义），以及评估标准。脚本位于插件 scripts/ 目录，需 Python 3.10 以上，可用 python 或 python3 运行。列出面板：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action list-panels；创建面板：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action create-panel --panel-name {name} --segments '[...]'；测试消息：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action test-message --panel-id {id} --variants '[...]'。会读取品牌配置与指南，无品牌时可先设置或使用默认值。
适用场景：广告创意、邮件主题行、落地页首屏、社交媒体文案等消息格式的投放前筛选。
限制：合成测试只能提供方向性偏好信号，不能预测精确转化率；变体应有实质差异，而非仅换词；面板 3-5 个分群较合适。具体收费、价格、平台支持范围暂未提供。