用途：Ad Angle Miner 用于从客户声音数据中提取广告角度，而非凭空头脑风暴。它挖掘评论、Reddit、Twitter/X、支持工单、NPS 评论和竞品广告，找出真实用户使用的语言、痛点与期望结果，并按证据强度排序，形成广告角度库。
主要能力：分阶段执行。先做信息收集（产品、竞品、目标客户、数据源、已测试角度），再采集来源：用 review-scraper 抓取 G2/Capterra 评论，用 reddit-scraper 抓取相关子版块，用 twitter-scraper 抓取抱怨或好评，可选 ad-creative-intelligence 分析竞品广告。随后按七类角度提取：痛点、结果、身份、恐惧、竞品替换、社会证明、对比，并为每个角度记录一句话框架、2-5 条原文引用、来源数量、是否利用竞品弱点、情绪类型和建议格式。最后按证据强度 30%、情绪强度 25%、竞品差异化 20%、ICP 相关性 15%、新鲜度 10% 打分，满分 100，分为 Tier 1（70+）、Tier 2（50-69）、Tier 3（<50），并输出竞品角度地图和测试计划。
使用方式：需设置 APIFY_API_TOKEN 环境变量，依赖上游技能 review-scraper、reddit-scraper、twitter-scraper，可选 ad-creative-intelligence。示例命令：python3 skills/review-scraper/scripts/scrape_reviews.py --product "<product_name>" --platforms g2,capterra --output json；python3 skills/reddit-scraper/scripts/scrape_reddit.py --query "<product category> OR <competitor> OR <pain keyword>" --subreddits "<relevant_subreddits>" --sort relevance --time month --limit 50；python3 skills/twitter-scraper/scripts/scrape_twitter.py --query "<competitor> (frustrating OR broken OR hate OR love OR switched)" --max-results 50。结果保存到 clients/<client-name>/ads/angle-bank-[YYYY-MM-DD].md。
适用场景：需要新广告角度、寻找广告文案痛点、了解竞品被抱怨之处、从评论挖掘广告信息、为某客户建立广告角度库。
限制：依赖 Apify 抓取，成本约 $0.25-1.60（评论 $0.10-0.30、Reddit $0.05-0.10、Twitter $0.10-0.20、广告 $0.40-1.00，分析免费）；需有效 API token；数据源质量影响结果；竞品广告分析为可选；未提供其他平台或语言支持信息。