用途：针对单个付费墙主 CTA 进行改写或压力测试，产出有机制依据的替代文案，而非泛泛的文案建议。适用于用户已持有付费墙截图、当前 CTA 原文与明确转化目标（付费开始、试用开始、选择套餐、升级、挽回），或提出“这个 CTA 对吗”“给我 5 个更好的 CTA”之类问题。
主要能力：先读取付费墙屏幕，确认主要目标、用户状态、优惠形式与所售内容；再调用 Lazyweb MCP 工具取用证据，包括 lazyweb_paywall_cta_research（返回 CTA 框架 SOP、语料切片、分叉示例、惯例统计、本品牌参照与 A/B 观测池）、lazyweb_search_ab_tests、lazyweb_search、lazyweb_compare_image。随后按对齐惯例、动作清晰度、价值具体性、优惠匹配给出评分与强弱项，产出 3-5 个机制驱动、层级诚实、可证伪且彼此区分的候选 CTA，并按 Confidence × Impact × Differentiation 排序。
使用方式：需先完成 Lazyweb MCP 配置（https://www.lazyweb.com/mcp）。若未安装或认证失败，需运行 curl -fsSL https://www.lazyweb.com/install.sh | bash 后重载客户端。每次调用传入 "skill": "paywall-cta" 与 version（读取 ~/.lazyweb/VERSION，缺失则用 0.0.0）。报告内容写入 .lazyweb/paywall-cta/{topic}-{date}/work/report-data.json，当前状态截图存于 references/，再调用 lazyweb_render_report 生成并托管报告，返回可分享链接。
限制：报告由服务端渲染，不可手写 report.html/report.md 或本地文件；不推荐用户已在跑的 CTA（除非重新定义其机制）；不提议无动机的表情或标点；除非实验证据明确给出，否则不声称具体提升幅度；A/B 学习文本仅作方向性参考。完整付费墙重设计、注册类 CTA、更深的实验挖掘应分别转向 lazyweb-optimize-paywall、lazyweb-deep-design-research 或 lazyweb-ab-test-research。其余细节资料暂未提供。