Meta広告の深層分析ツール。Facebook、Instagram、Threadsの広告をAndromeda + GEM + Lattice時代に対応し、Pixel/CAPIの健全性、クリエイティブ多様性、Entity-IDクラスタリングリスク、アカウント構造、ASC/AACデフォルト設定、オーディエンスターゲティングなど50項目を評価します。
このスキルは、Meta広告（Facebook、Instagram、Threads）の包括的な分析を提供します。Andromeda、GEM、Latticeといった最新の広告システム時代に対応し、50項目のチェックを通じて広告アカウントの健全性を評価します。具体的には、Pixel/CAPIのデータ品質、クリエイティブの多様性とEntity-IDクラスタリングリスク、アカウント構造、ASC（Advantage+ Shopping Campaign）やAAC（Advantage+ App Campaign）のデフォルト設定、Sales/Leads/App最適化の設定、オーディエンスターゲティングの妥当性を検証します。さらに、Advantage+の活用度評価とクリエイティブをターゲティングとして活用するスコアリングも行います。ユーザーが「Meta広告」「Facebook広告」「Instagram広告」「Threads広告」「Advantage+」「ASC」「AAC」「Andromeda」「GEM」「Lattice」「Entity-IDクラスタリング」「クリエイティブ多様性」「Sales最適化」「Leads最適化」「App最適化」「Metaキャンペーン」といったキーワードを発言した際に自動的に呼び出され、専門家レベルの分析レポートを提供します。
npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads/tree/main/skills/ads-metaInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Meta広告の深層分析ツールです。Andromeda + GEM + Lattice時代におけるFacebook、Instagram、Threadsの広告を網羅的に評価します。Pixel/CAPIの健全性、クリエイティブ多様性とEntity-IDクラスタリングリスク、アカウント構造、Sales/Leads/App最適化におけるASC/AACのデフォルト設定、オーディエンスターゲティングの50項目をチェック。Advantage+の評価と、クリエイティブをターゲティングとして活用するスコアリングも含みます。ユーザーが次のキーワードを発言した際に使用してください：Meta Ads、Facebook Ads、Instagram Ads、Threads ads、Advantage+、ASC、AAC、Andromeda、GEM、Lattice、Entity-ID clustering、creative diversity、Sales optimization、Leads optimization、App optimization、Meta campaign。
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
Multi-platform paid advertising audit and optimization skill. Analyzes Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, and Amazon Ads. 250+ checks with scoring, parallel agents, industry templates, AI creative generation, attribution and server-side tracking deep dives.
Google Ads deep analysis covering Search, Performance Max, AI Max, Display, YouTube, and Demand Gen campaigns. Evaluates 80 checks across conversion tracking, wasted spend, account structure, keywords, ads, and settings. Includes AI Max (search-term-matching, AI Brief, text customization, FUE, brand exclusions) and Smart Bidding signals. Use when user says Google Ads, Google PPC, search ads, PMax, Performance Max, AI Max, AI Brief, broad match audit, Quality Score check, search terms audit, Smart Bidding, or Google campaign.
TikTok Ads deep analysis covering creative quality, tracking, bidding, campaign structure, and TikTok Shop under the TikTok USDS Joint Venture (post Jan 2026 divestiture). Evaluates 28 checks with emphasis on creative-first strategy, safe zone compliance, creative diversity for retrieval, and Smart+ campaigns. Use when user says TikTok Ads, TikTok marketing, TikTok Shop, Spark Ads, Smart+, USDS, creative diversity for retrieval, or TikTok campaign.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.