用途：该技能针对单一已确认广告概念做“深度”扩展，围绕标题×视觉×CTA×背景生成多个变体，用于 Meta、Google、TikTok、Pinterest 的 A/B 测试与广告组上线，需要 9:16、1:1、16:9 等比例各配 3-5 个视觉变体。它不适合只做单个主视觉，也不适合跨渠道创意（跨渠道应使用 marketer-campaign-kit）；它专注单一概念的深度而非渠道广度。
主要能力与用法：先确定主视觉（本地文件可先上传获取 URL），再定义明确变量轴（视觉方向、背景/场景、构图、可选色调），把 5 个视觉×3 个比例组成 15 个任务，写入 manifest（每个变体一个 job，唯一 id 对应广告平台命名规则，defaults 中通过 imageUrls 引用主视觉）。执行： gen-ai batch run variants.json --dry-run gen-ai batch run variants.json -c 8 -o ./ad-variants gen-ai batch resume ./ad-variants 并发建议 6-8，出现 429 时降到 4。用 results.json 过滤未完成项重试，并可直接 CSV 导入 Meta Ads Manager、TikTok Ads、Google Ads。命名建议 {campaign}{visual}{composition}_{size}。可用模型按用途选择：recraftv4 保持品牌一致，flux-2-pro 照片级产品广告，ideogram-v3 生成可读文字，gemini-3-pro-image 保持人物一致，change-bg 换背景，gemini-3.1-flash-image 低成本探索；模型 ID 用 gen-ai models --mode image 确认。
限制与注意事项：变量轴最多 3-4 个，过多会导致 A/B 不可读；每个 job 必须引用主视觉，否则风格漂移；注意平台比例要求（TikTok 与 Meta Reels 为 9:16，Meta 信息流为 1:1 或 4:5，Google Display 为 300×250/728×90/160×600）；图片内嵌文字会阻碍本地化，除非单市场投放；不要一次跑 100 个高成本变体，建议先用 gemini-3.1-flash-image 草稿再升级胜出者；结果目录按运行时间命名避免覆盖。可在 gen-ai whoami 后加 --debug 排查。成本与耗时（按资料表）需以 --dry-run 估算为准，若超出用户上限应暂停。