✍️ 主要功能：把广告文案从“随手写”变成“按角度批量产”

ad-creative 解决的不是“写一条广告文案”的问题，而是如何系统化地生产一批可测试、符合平台规范、且有策略依据的广告文案。

它的工作方式更像一位效果广告创意总监，而不是一个随机文案生成器。启动后，它会先检查项目中是否存在产品营销背景文件（如 .agents/product-marketing-context.md 或 .claude/product-marketing-context.md），如果有就直接读取，避免重复提问。然后只追问真正缺失的关键信息：产品/报价是什么、目标受众是谁、投放在哪个平台、当前处于漏斗的哪个阶段、是否有正在跑的广告需要迭代。

它的核心工作模式分为三种：

  • 从零生成：提取核心信息，映射到漏斗阶段，选择创意框架，然后生成 5–10 条标题，以及按平台适配的正文。输出是按创意角度（angle） 组织的，而不是按文案长短堆砌。
  • 基于效果数据迭代：如果你已经有正在投放的广告，它会审计当前每条广告的角度，识别出获胜的模式（钩子类型、报价框架、情感诉求），然后围绕获胜主题产出 3–5 条变体，同时开拓 2–3 个新角度的测试。
  • 规模化扩展：锁定一个获胜创意后，每次只改变一个元素（钩子、社会证明、CTA、格式），跨平台适配，最终产出一个创意矩阵——行是角度，列是平台。

所有输出都会对照平台字符限制和质量检查规则进行校验，比如 Google RSA 标题不超过 30 字符、描述不超过 90 字符，Meta 的正文限制也内置在参考文档中。这减少了文案被平台拒审或因为超长被截断的情况。

🚀 首次安装：一行命令，在 AI 编程工具里直接可用

ad-creative 是一个标准的 Agent Skill，安装方式取决于你使用的 AI 工具。

方式一：通过 npx 命令安装（推荐）

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ad-creative

在你正在使用的项目目录下运行这条命令，技能会被自动配置到 AI 编程环境中。

方式二：手动放入 Claude Code 技能目录

如果你用的是 Claude Code，也可以直接下载 SKILL.md 文件，放到 ~/.claude/skills/cs-ad-creative/ 目录下，Claude Code 会在下次启动时自动发现它。

方式三：从其他仓库安装

社区中也有多个仓库提供了这个技能的版本，安装命令格式类似：

npx skills add https://github.com/realjaymes/marketingagentskills --skill ad-creative

安装后技能会自动就绪，不需要额外的 API 密钥或配置步骤。

🎯 主要应用场景：谁在用，用来干什么

场景一：新品上线时需要快速产出一批可测试的广告文案

产品刚准备好投放，没有历史数据可以参考。ad-creative 会从产品/报价、受众痛点和漏斗阶段出发，按不同创意框架生成一批标题和正文，让你直接导入广告平台开始测试，而不是对着空白编辑器一条一条憋。

场景二：广告跑了一段时间，需要基于数据做迭代

你已经有正在投放的广告和 CTR、CVR、CPA 数据。技能会帮你审计现有文案各自在用什么角度，找出获胜的模式，然后围绕这个模式做变体，同时用新角度做对照测试。

场景三：同一个产品要投多个平台

Google 的 RSA 标题限制 30 字符，Meta 的正文限制不同，LinkedIn 的语气和 TikTok 也不同。ad-creative 内置了平台规范参考，可以在不重写核心信息的前提下，把同一套创意适配到多个平台。

场景四：批量生产响应式搜索广告（RSA）的标题和描述

RSA 需要填写最多 15 条标题和 4 条描述，手动写容易重复或偏题。技能会按角度和公式类型批量生成，确保每一条都在说不同的事，而不是换汤不换药。

💡 使用帮助：触发方式与一个容易被忽略的细节

AI 会在什么情况下自动调用它

当对话中出现 “write ad copy”、“generate headlines”、“create ad variations”、“bulk creative”、“iterate on ads”、“RSA headlines”、“Meta ad copy”、“LinkedIn ad text”、“creative testing” 等表达时，技能会被唤起。用自然语言说“帮我写几条 Google 广告标题”也能触发。

一个容易被忽略但很重要的细节：上下文文件

这个技能会优先读取项目中的产品营销背景文件。如果你在项目根目录放一份 .agents/product-marketing-context.md，里面写清楚产品定位、目标受众、核心价值主张，AI 就不用每次从头问起。这是让输出质量稳定下来的最简单办法。

它不做什么

ad-creative 管的是“文案生产”，不是“投放策略”。如果你需要的是受众定向、出价策略、媒体排期，它会把这类需求指向 paid-ads 技能。落地页文案则是 copywriting 的职责。各司其职，边界清晰。

🤖 适合哪些 AI 工具？

ad-creative 兼容所有支持 SKILL.md 机制的 AI 编程环境：

  • Claude Code：原生支持，放到技能目录后自动发现。
  • Cursor：安装后 AI 会在编写代码或讨论广告文案时自动识别意图并调用。
  • Codex CLI：兼容相同的技能加载方式。
  • OpenClaw：同样列在兼容列表中。

📝 总结

ad-creative 的定位很明确：它是“效果广告文案的生产线”，不是“投放策略顾问”。

它帮你解决的问题是：从零快速产出一批有策略依据、符合平台规范、角度不同的可测试文案；以及基于已有的投放数据，系统地迭代出下一批更有胜算的变体。对于投放量不大、偶尔写几条广告的人来说，通用 AI 提示词可能就够了。但如果你需要按角度批量生产、跨平台适配、并且根据数据做迭代，这个技能能省下大量手动整理和试错的时间。