claude-ads 跨 12 个广告平台做有证据支撑的付费媒体审计

付费媒体复盘通常意味着截图、表格加直觉。claude-ads 是一个 9k-star、MIT 协议的 skill，它给 Claude Code 加上一层结构化的投放运营能力，覆盖 12 个广告平台：授权导出或账户读取进去，有证据支撑的审计、计划和带版本号的报告出来。

为什么这个 Skill 重要

覆盖面很广，但浅覆盖不是重点——每个平台都有专属 skill、审计 worker、控制参考、能力声明和可测试的路由面，README 给出了分段：搜索/视频/社交侧是 Google、Meta、YouTube、LinkedIn、TikTok、Microsoft Advertising、Reddit、Snapchat 和 X Ads；商务与零售媒体侧是 Apple、Amazon 和 Pinterest Ads。

安全模型才是差异化所在。一切默认只读，一笔线上变更在通过针对该平台、该操作的审批、幂等、验证、审计和回滚门禁之前始终保持禁用。v2 不支持永久删除。这让它可以用在真实客户账户上，而不只是演示数据。

安装

Claude Code 是标准运行时。按 README 使用原生插件流程：

/plugin marketplace add agricidaniel/claude-ads
/plugin install claude-ads@ai-marketing-hub-claude-ads

插件安装方式的命令带命名空间——/claude-ads:ads——独立安装则用裸的 /ads。如果你在 v2.0.0 之前添加过该市场，先删除过期的本地别名 agricidaniel-claude-ads，再重新添加并安装；README 文档化了这组确切步骤。

更愿意本地克隆？独立安装路径是：

git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads.git
cd claude-ads
bash install.sh --source=local

托管依赖面向 CPython 3.11 和 3.12；只装 skill 用 --no-deps。浏览器截屏需要操作者自行安装的 Playwright 浏览器，PDF 渲染需要 WeasyPrint 和 Pango 系统库——两者都列在仓库的外部运行时依赖清单里。

实战：审计一个 Google Ads 账户

1. 先描述一次客户——KPI、隐私约束、护栏：

/ads setup

2. 跑完整审计，或用快捷方式限定到单个平台：

/ads google

3. 读结果。每个控制项的得分是 pass、fail、unknown 或 not_applicable。覆盖率 80% 以上才评级，60–79% 是临时结论，低于 60% 属于证据不足——这是 README 的评分规则，让你知道一个账户的数据什么时候薄到健康分不可信。
4. 要改进建议，但不动账户：

/ads optimize --draft

--draft 产出一份有证据支撑的变更计划；什么都不会被执行。/ads report 把验证过的 JSON 运行包渲染成 Markdown、HTML 或可选 PDF——同一份规范数据的呈现，而不是另写一遍的文档。

技巧

• control-plane/manifests/ 里的能力清单是哪些操作可读、可写的权威记录——假定某个操作可用之前先查它。
• 某个平台失败会让整个运行变成部分完成，并把该平台排除出组合评分；README 明确表示部分完成的运行绝不会被悄悄当作完整审计呈现。
• 快捷方式不止 Google：/ads meta、/ads amazon 和 /ads reddit 会路由到对应平台的审计。
• /ads experiment 设计受控实验并汇报其结果；/ads monitor 覆盖花速、投放、追踪、疲劳度、合规与表现。
• 这个仓库有两个家：MIT 协议的公开版本，以及给 AI Marketing Hub Pro 会员提供早鸟访问的社区镜像——README 的说明区分了两者。

何时不用这个 Skill

这是运营与审计层，不是自动驾驶：如果你想让 agent 自主调整预算，这套门禁模型会故意拖慢你。它也从授权导出或账户读取出发——拿不到账户数据时，你得到的是规划工作流，而不是有证据支撑的审计。

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