用途：分析并诊断 Meta Ads 广告表现，解读广告系列、广告组或广告层级的数据，定位问题根因，生成可执行的优化建议，并理解 Meta 系统为何做出某些预算分配决策。输入可来自 Meta Ads Manager 的 CSV 导出、截图或原始数据。
主要能力：按整体优先、动态优先、边际优先原则分析；检查学习阶段状态（约需 50 次优化事件）、广告相关性诊断（质量、互动、转化排名）、竞价重叠、预算与出价节奏、正常波动（日间 20-30%）与异常趋势（持续超 50%）区分；结合 Breakdown Effect 解释系统决策。
强制规范：不得仅凭分组报告中更高的平均 CPA/CPM 就建议暂停或降预算；所有建议须以数据证据、系统机制、预期影响为依据，并作为可测试假设而非指令；须先查 get_recommendations API，若偏离须说明原因；须区分 Clicks (all) 与 Link Clicks；触达人数须用“Accounts Center accounts”或纯数字，不可用“people”。指标须按指定标准名显示，如 Impressions、ThruPlays、CPM、CPC (all)、CTR (all)、Purchase ROAS、Frequency、Amount Spent 等。
使用流程：先确定正确评估层级（Advantage+ Campaign Budget 用广告系列级、自动版位或单组多广告用广告组级），再检查学习阶段，随后进行边际效率、相关性、竞价重叠、节奏与波动分析，最后按执行摘要、评估层级、学习阶段状态、表现分析、诊断、建议、Breakdown Effect 说明的结构生成报告。参考文档从 references/ 自动加载，包括 breakdown_effect.md、core_concepts.md、learning_phase.md、ad_relevance_diagnostics.md、auction_overlap.md、pacing.md、bid_strategies.md、ad_auctions.md、performance_fluctuations.md。具体安装与调用方式暂未提供。