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Raibit-AI/ad-teardown

Décompose une publicité vidéo comme le ferait un directeur créatif : mesure la durée, la vitesse de coupe et la première coupe ; extrait des bandes d'images des 3 premières secondes et de l'ensemble de la pub ; transcrit la parole ; identifie l'accroche, le format, les personnes, le texte, l'offre et la fin ; et la note par rapport aux benchmarks des publicités alimentaires gagnantes. À utiliser lorsque l'utilisateur demande d'analyser, décomposer, critiquer ou comparer une publicité vidéo, un Reel ou TikTok, en particulier pour un restaurant ou une marque alimentaire.

Qu'est-ce que ad-teardown ?

Cette compétence permet d'analyser en profondeur une publicité vidéo (notamment pour des restaurants ou marques alimentaires) en imitant le processus d'un directeur créatif. Elle comprend trois étapes : 1) une mesure automatisée via un script shell qui utilise ffmpeg et optionnellement whisper.cpp pour extraire des métriques clés (durée, nombre de coupes, vitesse de coupe, première coupe) et générer des planches d'images ; 2) un étiquetage manuel des éléments visuels et narratifs (format, type d'accroche, personnes, texte, offre, fin, etc.) ; 3) une comparaison avec des benchmarks issus de publicités gagnantes, permettant d'identifier les écarts et les points d'amélioration. Le rapport final, concis et structuré, donne un verdict, les forces, les trois plus grands écarts avec des solutions concrètes, et un point à voler. La compétence fonctionne sur toutes les plateformes supportant l'exécution de scripts shell et l'utilisation de Claude Code, Cursor ou Codex.

Compatible avec~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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Documentation

Ad teardown

1. Mesure (gratuit, local)

Exécutez le script fourni sur chaque vidéo. Il nécessite ffmpeg ; whisper.cpp (whisper-cli) est optionnel, pour les transcriptions.

bash scripts/teardown.sh chemin/vers/ad.mp4 dossier_sortie/

Il écrit :

  • hook.jpg : images toutes les 0,5 s de 0 à 3 s.
  • sheet.jpg : 16 images réparties sur l'ensemble de la pub.
  • metrics.json : durée, coupes, coupes_par_min, plan_moyen, première_coupe.
  • transcript.txt : uniquement si whisper-cli est installé. Définissez WHISPER_MODEL avec le chemin du modèle.

2. Observer et étiqueter

Lisez hook.jpg et sheet.jpg. Ignorez les timestamps jaunes ; ils ne font pas partie de la pub. Remplissez ce formulaire, en jugeant uniquement ce que vous pouvez voir ou lire :

{
 "format": "montage_alimentaire | propriétaire_ou_employé_parle | créateur_ou_influenceur | réactions_clients | graphique_offre | processus_cuisine | mixte",
 "frame0": "ce qui se trouve littéralement dans la première image",
 "type_accroche": "mouvement_aliment | aliment_immobile | visage_parle | titre_texte | offre | personne_mange | processus_cuisine | autre",
 "texte_accroche": "mots à l'écran dans les 3 premières secondes, ou null",
 "mouvement_première_seconde": true,
 "mains_dans_l_image": "aucune | quelques | la plupart",
 "personnes": "aucune | employé_ou_chef | propriétaire | clients | créateur",
 "parole": "aucune | voix_off | personne_parle_à_l_écran",
 "texte_écran": "aucun | étiquettes_plat | titre | offre | sous-titres | mixte",
 "offre": "l'offre en mots, ou null",
 "marque_visible_à_la_seconde": 0.0,
 "fin": "carte_logo | carte_offre | plan_aliment | personne_parle | brusque | autre",
 "mots_cta": "appel à l'action exact, ou null",
 "style_visuel": "téléphone_naturel_brut | studio_soigné | mixte"
}

3. Comparer avec les benchmarks

Ouvrez benchmarks.md et rapportez la pub par rapport à ces repères. Passez ou ratez sur chaque ligne, avec l'écart en chiffres. Par exemple : « première coupe à 4,1 s contre un benchmark de 1,9 s », ou « aucune main dans l'image, alors que 79 % des gagnants en ont une ».

4. Rapport

Soyez court et simple :

  1. Verdict en une ligne.
  2. Ce qu'elle fait comme les gagnants. Jusqu'à 3 points.
  3. Les 3 plus grands écarts, chacun lié à un timestamp et une solution concrète.
  4. Une chose à voler de cette pub, en tant que motif plutôt que séquence.

Lorsque l'utilisateur donne plusieurs pubs, ajoutez un tableau récapitulatif et les motifs communs à 3 d'entre elles ou plus.

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.

Skills associés