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Raibit-AI/análisis-de-anuncio

Desglosa un anuncio en video como lo haría un director creativo. Mide duración, velocidad de corte y primer corte; extrae tiras de fotogramas de los primeros 3 segundos y de todo el anuncio; transcribe el discurso; etiqueta el gancho, formato, personas, texto, oferta y final; y lo compara con puntos de referencia de anuncios de comida ganadores. Úsalo cuando el usuario pida analizar, desglosar, criticar o comparar un anuncio en video, Reel o TikTok, especialmente para un restaurante o marca de alimentos.

¿Qué es análisis-de-anuncio?

Esta habilidad automatiza el análisis de anuncios en video, imitando el proceso de un director creativo. Primero, ejecuta un script local que extrae métricas clave como duración, número de cortes, velocidad de corte y el momento del primer corte, además de generar tiras de fotogramas de los primeros 3 segundos y una muestra de 16 fotogramas de todo el anuncio. Si está instalado whisper.cpp, también genera una transcripción del discurso. Luego, el usuario etiqueta manualmente aspectos visuales y narrativos como formato, tipo de gancho, presencia de personas, texto en pantalla y oferta, siguiendo un esquema JSON estructurado. Finalmente, la habilidad compara los resultados con puntos de referencia de anuncios de comida ganadores (disponibles en un archivo benchmarks.md), identificando aciertos y brechas en cada dimensión, y genera un informe conciso con un veredicto, puntos fuertes, brechas principales y un elemento digno de imitar. Está diseñada para plataformas de IA como Claude Code, Cursor o Codex, y es especialmente útil para analizar Reels, TikToks o anuncios de restaurantes y marcas de comida. Los scripts requieren ffmpeg y opcionalmente whisper.cpp, y funcionan en entornos locales con Bash.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Raibit-AI/food-ad-kit/tree/HEAD/plugins/food-ad-kit/skills/ad-teardown

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Documentación

Desglose de anuncio

1. Medir (gratuito, local)

Ejecuta el script incluido en cada video. Necesita ffmpeg; whisper.cpp (whisper-cli) es opcional, para transcripciones.

bash scripts/teardown.sh ruta/al/anuncio.mp4 dir_salida/

Esto escribe:

  • hook.jpg: fotogramas cada 0.5 s de 0 a 3 s.
  • sheet.jpg: 16 fotogramas a lo largo de todo el anuncio.
  • metrics.json: duración, cortes, cortes_por_minuto, duración_media_plano, primer_corte.
  • transcript.txt: solo si whisper-cli está instalado. Establece WHISPER_MODEL en la ruta del modelo.

2. Observar y etiquetar

Lee hook.jpg y sheet.jpg. Ignora las marcas de tiempo amarillas; no forman parte del anuncio. Completa este registro, juzgando solo lo que puedas ver o leer:

{
 "formato": "montaje_comida | propietario_o_empleado_hablando | creador_o_influencer | reacciones_clientes | gráfico_oferta | proceso_cocina | mixto",
 "fotograma0": "lo que literalmente aparece en el primer fotograma",
 "tipo_gancho": "movimiento_comida | comida_estática | cara_hablando | titular_texto | oferta | persona_comiendo | proceso_cocinando | otro",
 "texto_gancho": "palabras en pantalla en los primeros 3 s, o nulo",
 "movimiento_en_primer_segundo": true,
 "manos_en_fotograma": "ninguna | algunas | la_mayoría",
 "personas": "ninguna | empleado_o_cocinero | propietario | clientes | creador",
 "discurso": "ninguno | voz_en_off | hablando_a_cámara",
 "texto_en_pantalla": "ninguno | etiquetas_plato | titular | oferta | subtítulos | mixto",
 "oferta": "el trato en palabras, o nulo",
 "marca_visible_en_segundo": 0.0,
 "final": "tarjeta_logo | tarjeta_oferta | imagen_comida | persona_hablando | abrupto | otro",
 "palabras_cta": "llamada a la acción exacta, o nulo",
 "estilo_visual": "nativo_teléfono_sin_editar | estudio_pulido | mixto"
}

3. Comparar con los puntos de referencia

Abre benchmarks.md e informa el anuncio contra él. Acierto o fallo en cada línea, con la diferencia en números. Por ejemplo: "primer corte a los 4.1 s frente a un punto de referencia de 1.9 s", o "sin manos en el fotograma, mientras que el 79% de los ganadores tienen una".

4. Informar

Mantenlo breve y sencillo:

  1. Veredicto en una línea.
  2. Lo que hace que los ganadores también hacen. Hasta 3 puntos.
  3. Las 3 mayores brechas, cada una vinculada a una marca de tiempo y una solución concreta.
  4. Una cosa digna de copiar de él, como patrón, no como metraje.

Cuando el usuario proporcione varios anuncios, añade una tabla resumen y los patrones compartidos por 3 o más de ellos.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Raibit-AI/blind-ad-review

Improves a video ad through repeated blind A/B reviews. Two versions are shown as contact sheets to a fresh reviewer who doesn't know which is newer, and both are scored against benchmarks from winning food ads. The next version changes only what reviewers agree on, and the loop continues until the gains stop. Use when the user wants to improve, iterate, critique or A/B test an ad or Reel before spending money, or asks "which version is better".

Raibit-AI/food-shot-director

Directs AI image-to-video food shots for restaurant ads (chopsticks lifting noodles, a spoon scooping, sauce poured, a piece lifted to the lens). It gives the prompt formula, which foods animate well and which morph, and a keep-or-reject checklist so the dish still looks like the real menu item. Works with any image-to-video model (Kling, Veo, Seedance, LTX, Runway). Use when the user wants to animate a food photo, make food B-roll or a hand-in-frame food shot, or turn menu photos into video...

Raibit-AI/social-ad-builder

Assembles finished vertical social video ads from clips plus a simple JSON shot list. It outputs a 9:16 master for Reels, Stories and TikTok plus a 4:5 feed cut, with brand-color dish labels, the brand on frame 0, hard cuts, a matched color grade, clean designed sound, safe loudness and an end card. It uses free ffmpeg only. Use when the user wants to edit, cut, assemble or render a short ad, Reel or TikTok from food or product clips, or make several ad variations to A/B test.

Raibit-AI/winning-ad-finder

Finds video ads that are probably working for restaurants and food brands, using the free Meta Ad Library, and builds a short "swipe file" of likely winners to study. Use when the user asks to find winning ads, research competitors' Facebook or Instagram ads, see what ads restaurants are running, or build ad inspiration for a food business.

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