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Raibit-AI/blind-ad-review

透過重複的盲測 A/B 審查來改善影片廣告。以聯絡表單方式向不知新舊版本的獨立審查員展示兩個版本,並根據獲勝食品廣告的基準進行評分。下一次版本僅根據審查員一致同意的部分進行修改,直到進步停止。當使用者希望在花錢前改善、迭代、批評或 A/B 測試廣告或 Reel,或詢問「哪個版本更好」時使用。

blind-ad-review 是什麼?

這個技能實作一個「盲測廣告審查迴圈」,讓 AI 代理程式像一名專業的績效行銷創意總監一樣,系統性地迭代改善影片廣告。它使用 ffmpeg 將兩個廣告版本(A 和 B)轉換為「聯絡表單」影像,每個影格間隔 0.5 秒,然後以匿名、隨機化的方式提交給一個全新的審查員(即新的子代理程式或聊天會話),以避免先前上下文的偏差。審查員根據預先定義的基準(例如來自獲勝食品廣告)進行評分,並針對三個關鍵維度提供可行動的修正建議。該技能強制執行嚴格的規則:僅在至少兩位審查員達成共識或修正可量化時才進行修改,每次版本僅更改一件事,並透過新的審查員重新測試以確保提升是普遍的而非迎合單一評審。當連續兩次審查結果為平局,且所有遺留的修正都需要新素材或由所有者決定時,就會停止迭代。此方法適用於任何支援子代理程式或獨立聊天的 AI 平台(如 Claude Code、Coder、OpenAI 的 GPTs),將主觀品味轉化為可衡量的、資料驅動的廣告最佳化流程。

相容平台~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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說明文件

盲測廣告審查迴圈

評判自己的作品很快就會陷入瓶頸。在產生此技能的迴圈中,創作者自己的檢查表在第 15 個版本時達到了 29.5/30 的分數,而真正的進步仍然持續出現。盲測審查持續發現了這些進步。

1. 製作聯絡表單

針對每個版本,製作一張影像,每隔 0.5 秒擷取一個影格並附上時間戳記:

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

將它們中性命名(A.jpg、B.jpg),並隨機決定哪個是較新的版本。

2. 由全新的審查員進行審查

每次都使用新的子代理程式或新的聊天會話,以免先前的上下文產生偏見。使用以下指示進行簡報:

你是一名專精於 Facebook 和 Instagram Reels 上餐廳廣告的績效行銷創意總監,這些廣告大多在靜音狀態下播放。這裡有兩個剪輯版本的聯絡表單,每隔 0.5 秒一個影格;黃色的時間戳記並非廣告的一部分。(1) 哪個剪輯版本會獲得更多預算,為什麼?若有平局,請勇於指出。(2) 針對以下項目分別給予 1-10 的評分:第一秒的滑停力、食慾吸引力、人物與場景的清晰度、節奏、結尾。(3) 針對較佳的版本,列出 3 個影響最大的修正方案,每個都需對應時間戳記。標記任何看起來像是 AI 生成或有問題的地方。(4) 針對這些基準,列出較佳版本遺漏的每一項: [從 benchmarks.md 貼上表格]。

步驟 4 是超越個人品味的關鍵。「與獲勝廣告做法之間的距離」是可以衡量的。「我是否喜歡它」則不然。

3. 決定要更改什麼(行之有效的規則)

  • 僅在 2 位或以上審查員達成共識時才行動,或者當修正是可量化的(例如音量、缺少品牌標示、首次剪輯出現太晚)。審查員在品味方面會相互矛盾;在我們的迴圈中,一位審查員要求硬切到結尾卡,而下一位則要求使用溶解過渡。
  • 每個版本僅更改一件事,並記錄更改了什麼以及原因。
  • 橫向移動不算勝利。 當審查員認為兩者接近時,保留兩個版本作為真實的 A/B 測試,讓平台決定(例如長版對短版、兩種鉤子)。
  • 使用新的審查員重新測試由審查員驅動的更改,以確保你正在改善廣告,而不僅僅是取悅一位評論家。
  • 留意回歸。 一個讓食物看起來更稀疏的新背景是失敗的:食物優先,多樣性其次。

4. 知道何時停止

當連續兩次審查都認為幾乎是平局,且所有遺留的修正都需要新的素材(例如人物、新的角度、實際拍攝)或由所有者決定(例如優惠、鉤子的措辭)時,就停止。然後產出 3-5 個彼此僅有一項差異的變體,以少量每日預算運行一週,讓真實觀眾來選擇。將結果回饋到此迴圈中,作為新的基準。

日誌範本

#更改了什麼原因(誰要求的)審查員判定保留?

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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