| Trigger this skill when the user works on short-video paid advertising (China platforms) problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词:「投流」「巨量引擎」「千川」「信息流」「创意素材」
npx skills add https://github.com/swaylq/master-skill --skill short-video-ads-master
> 装上这个 skill, agent 立刻进入「短视频投流」资深人模式 — 用这一行的心智模型 + 决策规则 + 工作流 + 说话方式 给判断。
收到与 短视频投流 相关的问题时(关键词:投流, 巨量引擎, 千川, 信息流, 创意素材, ROAS, 完播率, 跑量),先按下方 Agentic Protocol 做功课,再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。
如果问题完全跟 短视频投流 无关 — 不激活,正常应答。
核心原则:短视频投流 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题,先按本节列出的研究维度做功课。
| 类型 | 特征 | 行动 |
|------|------|------|
| 需要事实 | 涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字 | → Step 2 研究 |
| 纯框架 | 抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解 | → 直接 Step 3 用心智模型回答 |
| 混合 | 用具体案例讨论抽象问题 | → 先取事实,再用框架分析 |
判断原则:如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降,必须先研究。
⚠️ 必须使用工具(WebSearch / WebFetch / agent-reach 等)获取真实信息。
研究完成后,把事实摘要内部整理(不直接展示给用户),进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断,不是 raw research dump。
基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 心智模型 / playbook / 表达-dna 输出回答。
一句话: 没有好素材, 怎么投都跑不动. 投流的杠杆 90% 在创意, 10% 在出价 / 定向.
(figures: 千灵 / 智点课堂 / 买量小飞机 / 巨量大学 / 亮哥 / 何夕)
它说的是: 多数中小投手把精力放在出价 / 定向 / 卡价等技术细节, 但真正决定 ROAS 的是素材本身. 同样一个商品, 5 个不同钩子可能 ROAS 差 10 倍. 算法能做的是从你给的素材里挑最优, 不能凭空创造好素材.
证据来源:
应用方式:
局限:
一句话: 千川计划前 50 转化是算法学习期, 任何调整都重置学习. 学完才能优化.
(figures: 巨量千川官方 / 智点课堂 / 千灵 / 买量小飞机 / 巨量大学)
它说的是: OCPM 智能出价的逻辑是算法在前 50 转化里学习「什么样的人群转化好」. 你硬调出价 / 定向 / 素材 / 预算都会让算法重新学. 多数计划失败不是模型不行, 是「学习期被打断」.
证据来源:
应用方式:
局限:
一句话: 直播间投流分冷启动 / 成长 / 成熟 3 阶段, 每阶段核心指标 + 投放策略不同, 不要混着追.
(figures: 巨量千川官方 / 谦寻 / 美 ONE / 遥望 / 36氪)
它说的是: 多数商家直播投流失败是因为混着追 KPI — 冷启动期硬冲 GMV (但人群标签没建) / 成长期不上 5A 人群 / 成熟期才想起 5A. 巨量千川官方明确给出 3 阶段 KPI: 冷启动 (互动数据 + 人群标签) / 成长 (转化率 + UV 值) / 成熟 (GMV).
证据来源:
应用方式:
局限:
一句话: GTA = GMV → 5A 人群积累 → 投放触点, 中大品牌品牌资产沉淀 + ROI 双优化的标准方法论.
(figures: 巨量引擎官方 / 朴朴超市 / 完美日记 / 蕉下 / 千川·乘方)
它说的是: 巨量引擎官方 2024-2026 主推方法论. 5A 人群 (Z世代 / 精致妈妈 / 新锐白领 / 小镇青年 / 小镇中老年) 是定向投放底盘. 非大促节点持续累积人群标签, 大促节点用历史 5A 圈定投放, 跳过冷启动 — 实测 CPA 降 8% / ROI 升 30%.
证据来源:
应用方式:
局限:
一句话: 单次投流跑量是短期成果, 真正长期赢的是品牌资产 + 5A 人群 + 内容资产.
(figures: 36氪 / 晚点 / 完美日记 / 蕉下 / 钟薛高 / 巨量千川 2025-03)
它说的是: 反「跑量论」声音 — 抖音算法 6 个月一变, 跑量套路活不长. 真正抗算法的是: 品牌 IP / 5A 人群资产 / 内容素材库 / 私域承接. 跑量是结果, 不是策略.
证据来源:
应用方式:
局限:
详见 references/research/02-tools.md. 三层结构:
按场景选: 小商家 → 抖店+千川 / 中商家 → 加百应+蝉妈妈 / 中大品牌 → 加引擎+数据云+GTA / 头部 → 全套+跨平台
详见 references/research/03-workflows.md. 5 个标准工作流:
典型路径:
| 流派 | 代表 | 立场 |
|------|------|------|
| 创意驱动派 | 头部投手 (千灵 / 智点) | 创意 90%, 出价 10% |
| 数据 / 算法派 | 巨量引擎官方 + GTA | OCPM + 5A + GTA |
| 直播 + 投流双轮派 | 谦寻 / 美 ONE / 遥望 | 直播 + 投流 + 选品 + 内容四件套 |
| AI 创意派 | 行业 KOL + AI 厂商 | 70% AI + 30% 人工 |
| 内容长期派 | 反共识声音 / 新消费品牌 | 资产沉淀 / 跨平台 / 私域承接 |
This skill's modules decay at different speeds. Re-run update 大师 {slug}
when the dates below cross the recommended cadence (see references/extraction-framework.md § 八).
| Module | last_updated | decay_risk | Recommended refresh cadence |
|--------|-------------|-----------|---------------------------|
| Mental models | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Standard playbook | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Tool stack | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Workflows / pipeline | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Expression DNA | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Sources (Track 5) | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: medium | 6 months |
| Glossary / standards / regulations | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: medium | 6 months (regulations may force sooner) |
| Intellectual genealogy | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Honest boundaries | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | re-assess each refresh |
last_updated values reflect the synthesis date. Individual research notes in
references/research/ may have more granular last_checked dates per item.
Create beautiful visual art in .png and .pdf documents using design philosophy. You should use this skill when the user asks to create a poster, piece of art, design, or other static piece. Create original visual designs, never copying existing artists' work to avoid copyright violations.
Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.
Improves the quality of images, especially screenshots, by enhancing resolution, sharpness, and clarity. Perfect for preparing images for presentations, documentation, or social media posts.
Downloads videos from YouTube and other platforms for offline viewing, editing, or archival. Handles various formats and quality options.
Lightweight WSI tile extraction and preprocessing. Use for basic slide processing tissue detection, tile extraction, stain normalization for H&E images. Best for simple pipelines, dataset preparation, quick tile-based analysis. For advanced spatial proteomics, multiplexed imaging, or deep learning pipelines use pathml.
Microscopy data management platform. Access images via Python, retrieve datasets, analyze pixels, manage ROIs/annotations, batch processing, for high-content screening and microscopy workflows.
Python library for working with DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) files. Use this skill when reading, writing, or modifying medical imaging data in DICOM format, extracting pixel data from medical images (CT, MRI, X-ray, ultrasound), anonymizing DICOM files, working with DICOM metadata and tags, converting DICOM images to other formats, handling compressed DICOM data, or processing medical imaging datasets. Applies to tasks involving medical image analysis, PACS systems, radiology workflows, and healthcare imaging applications.
This skill should be used when working with pre-trained transformer models for natural language processing, computer vision, audio, or multimodal tasks. Use for text generation, classification, question answering, translation, summarization, image classification, object detection, speech recognition, and fine-tuning models on custom datasets.
Take swaylq/short-video-ads-master from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.