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Raibit-AI/blind-ad-review

繰り返しブラインドA/Bレビューを行うことで動画広告を改善します。新しいバージョンと古いバージョンをコンタクトシートとして、どちらが新しいかを知らないレビュアーに提示し、両方を成功したフード広告のベンチマークと比較して評価します。レビュアーが同意した変更点のみを次のバージョンに反映し、改善が見られなくなるまでループを続けます。広告やリールにお金をかける前に改善、反復、批評、A/Bテストをしたい場合や、「どちらのバージョンが良いか」と尋ねられた場合に使用します。

blind-ad-review とは?

このスキルは、動画広告を客観的かつデータドリブンに改善するための反復的なブラインドレビューループを実装します。作成者は自分の作品にすぐに飽きてしまい、客観性を失いがちですが、このスキルは毎回新しいレビュアー(新しいサブエージェントまたは新しいチャット)を使用することで、この問題を解決します。レビュアーはどちらのバージョンが新しいかを知らされず、コンタクトシート(0.5秒ごとのフレーム)を見て、サムストップ、食欲をそそる魅力、出演者と場所の明確さ、ペーシング、エンディングの5項目を1〜10で評価し、さらに成功したフード広告のベンチマークとの差分をリストアップします。このプロセスにより、単なる好みではなく、測定可能な基準に基づいた改善が可能になります。複数のレビュアーが同意した変更点のみを次のバージョンに反映し、改善が止まった時点でループを終了します。最終的には3〜5のバリエーションを実際の視聴者によるA/Bテストに回します。このスキルはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントで使用でき、広告クリエイティブの最適化において、主観的な判断に頼らず、反復的な改善サイクルを自動化するのに役立ちます。

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

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このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

ブラインド広告レビューループ

自分の作品を評価することは、すぐに飽きてしまいます。このスキルが由来するループでは、作成者自身のチェックリストは15バージョン目で29.5/30に達しましたが、実際の改善は続いていました。ブラインドレビューがそれらを見つけ続けたのです。

1. コンタクトシートを作成する

各バージョンについて、0.5秒ごとのフレームとそのタイムスタンプを含む1枚の画像を作成します:

ffmpeg -i ad.mp4 -vf "fps=2,scale=180:320,drawtext=text='%{pts\:hms}':fontcolor=yellow:fontsize=16:x=4:y=4,tile=8x6" -frames:v 1 sheet.jpg

ファイル名は中立的に(A.jpg、B.jpg)付け、どちらが新しいかをランダムにします。

2. 新しいレビュアーでレビューを実行する

毎回、新しいサブエージェントまたは新しいチャットを使用して、以前のコンテキストがバイアスにならないようにします。次の指示を与えてください:

あなたは、FacebookとInstagram Reels向けのレストラン広告を専門とするパフォーマンスマーケティングのクリエイティブディレクターです。これらの広告は主に音声オフで再生されます。ここに2つのカットのコンタクトシートがあります。0.5秒ごとのフレームです。黄色いタイムスタンプは広告の一部ではありません。(1) どちらのカットに予算を多く割り当てますか?その理由は?同点と判断することも厭わないでください。(2) 各カットを1〜10で評価してください:最初の1秒でのサムストップ、食欲をそそる魅力、誰がどこにいるかの明確さ、ペーシング、エンディング。(3) より良いカットに対する、最も影響の大きい3つの修正点。それぞれタイムスタンプを添えてください。AI生成や不自然に見えるものがあれば指摘してください。(4) これらのベンチマークに対して、より良いカットが満たしていないすべての項目をリストアップしてください:[benchmarks.mdの表を貼り付け]。

ステップ4が、単なる好みを超えた改善点です。「勝っている広告が何をしているかからの距離」は測定可能です。「自分が好きかどうか」は測定できません。

3. 何を変更するか決定する(維持されたルール)

  • 2人以上のレビュアーが同意した場合のみ、または修正が測定可能な場合(音量、ブランドの欠落、最初のカットが遅いなど)にのみ行動すること。レビュアーは好みで矛盾します。私たちのループでは、あるレビュアーはエンドカードへのハードカットを求め、次のレビュアーはディゾルブを求めました。
  • バージョンごとに1つのことだけを変更し、何が変更されたか、その理由を書き留めてください。
  • 横滑りの動きは勝利ではありません。 レビュアーが拮抗していると判断した場合、両方のバージョンを実際のA/Bテストとしてプラットフォームに送り、どちらが良いか判断させてください(長い vs 短い、2つのフック)。
  • レビュアー主導の変更は、新しいレビュアーで再テストし、広告を改善しているのであって、一人の批評家を喜ばせているだけではないことを確認してください。
  • 後退に注意してください。 新しい背景によって料理がより貧弱に見える場合は失格です:料理が第一、バラエティは第二です。

4. いつ停止するかを知る

2回連続のレビューでほぼ同点と判断され、残っているすべての修正に新しい映像(人物、新しいアングル、実際の撮影)またはオーナーの判断(オファー、フックの文言)が必要な場合に停止します。その後、それぞれが1つの点で異なる3〜5のバリエーションを出荷し、1週間少額の日次予算で実行し、実際の視聴者に選択させます。その結果を新しいベースラインとしてこのループにフィードバックします。

ログテンプレート

| # | 変更内容 | 理由(誰の依頼か) | レビュアーの評価 | 保留? | |---|---|---|---| | | | | | |

Individual skills in this repo

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

Raibit-AI/ad-teardown

Breaks a video ad down the way a creative director would. It measures length, cut speed and first cut; pulls frame strips of the first 3 seconds and of the whole ad; transcribes the speech; tags the hook, format, people, text, offer and ending; and scores it against benchmarks from winning food ads. Use when the user asks to analyze, break down, tear down, critique or compare a video ad, Reel or TikTok, especially for a restaurant or food brand.

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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