Name: ad-creative-video
Author: iart-ai/ad-video-skills

1实现原理 · 为什么它能做到

批量机制：一个数据驱动模板 × CSV = N 个变体，每行一个已 message-matched 的完整广告，逐行渲染。

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The payoff: author the ad once, then let a CSV drive the matrix. Each row is one fully-formed, message-matched variant. Render once per row.

注：把「批量」做成 props 化，而不是复制模板文件。

确定性渲染纪律：模板只读一个 variant 对象，所有动画值必须是 useCurrentFrame() 的纯函数。

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Make every animated value a pure function of `useCurrentFrame()` so each frame renders deterministically (no CSS transitions, no library timers — they desync the render).

注：CSS/库计时器会与帧渲染器失步，导致导出抖动。

实验可解释性纪律：一次只变一个字段，其余布局/动效/配色/时长全部锁死。

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Hold layout, motion, colors, and timing constant; swap *only* the field under test (hook, or offer, or CTA). Mixing two changes makes the winner uninterpretable.

注：把实验设计写进 skill 的输出纪律。

hook 与 CTA 必须消息对齐：3 秒内的承诺＝按钮兑现的承诺。

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The promise made in the first 3 seconds must be the promise the button pays off.

注：示例 CSV 每一行 CTA 都回指该行 hook。

多比例导出：hook/产品/CTA 全部设计在 1:1 中心方块内，靠重新居中而不是 letterbox。

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Design the hook text, product, and CTA inside the **1:1 center square** so they survive every crop.

注：aspect 由 prop 驱动，reference 用 calculateMetadata 解析尺寸。

平台安全区是真规格：9:16 底部三分之一被平台 UI 占据，必须预留 bottomSafe。

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The 9:16 bottom third is the single most violated zone — captions, the CTA button, and the handle stack there.

注：布局常量里预留 keep-clear band，不靠目测。

坏数据必须 fail loud：解析器累计错误后 exit 1，不产出任何坏广告。

skills/ad-creative-video/references/batch-ad-pipeline.md

error(s) — no broken ads written.

注：缺字段/重复 id/非法 hex 颜色都会被拦下。

验证环：先渲染便宜 PNG stills，再用 shipped props（真实数据行）判定而非 defaultProps。

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Cheap PNGs first, full encode only once they're clean. Render with the **shipped** props (the real row), not just `defaultProps`.

注：多比例批量前先逐比例验一个代表变体。

2核心能力

01数据驱动广告模板（1 模板 × CSV = N 变体）

02单变量测试矩阵生成器（把「一次只变一个」写成代码约束）

03多版位/多比例规格与安全区（9:16 / 4:5 / 1:1 / 16:9）

04hook taxonomy（5 类钩子模板与适用场景）

05品牌锁 theme 单对象（40 个变体只变被测字段）

06calculateMetadata 让一个 composition 输出任意比例

3外部依赖

类型	依赖
package	remotion（帧驱动渲染框架）
cli	npx remotion render / still
package	zod（输出契约要求的 props schema）
cli	ffmpeg / ffprobe（仓库共享 contact-sheet.sh、probe-mp4.sh）
network	iart.ai（reference 尾部推广链接，具 utm 参数；仅读者点击才请求）

4风险提醒风险提醒：橙色 · 评估后使用

风险提醒：橙色 · 评估后使用

远程包依赖（工具链面） — remotion/zod/@remotion/cli 经 npx 从 npm 取包并执行；skill 无版本锁文件与哈希校验，供应链风险由 npm 生态承担。
渲染期在本地执行项目代码 — Remotion 会 bundle 并运行被渲染项目的 React 代码（框架固有属性）；把不可信第三方模板并入工程即等于执行其代码。
文案内容不被审真伪 — hook/proof/CTA 中的「Teams save 11 hrs a week」这类数字由数据行提供并原样上屏，skill 只校验格式不校验事实。
示例代码存在小瑕疵 — 解析器的全局 error 计数会在首个坏行后停写后续合法行；`scripts/` 相对路径与 skill 目录不一致，照抄命令行会失败。
归属与引流 — 每份 reference 末尾固定带 iart.ai 推广段与 utm 链接，属商业引流位，读者需自行判断中立性。

风险提醒：橙色，评估后使用。触发项是分级范式「依赖第三方插件、镜像、远程包」：skill 自身目录是纯 Markdown（无脚本、无凭证读取、无 env 读取），但其声明的交付路径必须引入远程包 `remotion`（+ zod 契约）与 `@remotion/cli`，经 `npx` 从 npm 获取并执行；同批同仓同工具链的 `remotion-video` 已按同口径判橙，此处与之一致。**明确不成立的项**：无 process.env / API key / token / cookie / 钥匙串读取（全仓 token 扫描零实质命中）；不把用户素材送外部生成服务（渲染全程本地）；无 TLS 降级、无 `--no-verify`、无沙箱关闭、无反自动化绕过。触发条件：仅在真的要渲染视频（安装并执行远程工具链）时发生；若团队已把 remotion 锁进本地 node_modules 并离线渲染，接触面收敛为「本地执行用户自己的项目代码」。

5第二遍独立确认

[ok] skill 目录内是否藏脚本或凭证读取 — 目录只有 README.md(0B)/SKILL.md/references/*.md；全仓 token 扫描 process.env|API_KEY|TOKEN|cookie|keychain|Bearer 零实质命中（唯一命中是 product-demo reference 的 `.cookie-banner{display:none!important}`，属 UI 清理样式，非凭证读取）。
[ok] SKILL.md 与 reference 的渲染命令是否自洽 — SKILL.md 走「扁平 props/ + --props-merge 传 aspect」，reference 走「props/<ar>/ 目录 + calculateMetadata 解析尺寸」；两条路线实现同一目标，非矛盾。
[discrepancy] CSV 解析器校验的真实行为 — `if (errors) return;` 用的是全局错误计数：首个坏行之后，后续原本合法的行也不会写盘（注释宣称的语义是「不产出坏广告」）。行为偏保守、不会产出错误广告，但会让使用者误以为只有 1 行坏。
[ok] hook 长度告警阈值与平台规格是否一致 — 解析器 `if (row.hook && row.hook.length > 60) console.warn(...)` 与 platform-specs 的 hook 在 9:16 ≤ ~60 chars 的规格对得上。
[discrepancy] `Packaged helper (scripts/)` 的路径可解析性 — SKILL.md 写 `scripts/contact-sheet.sh` / `scripts/probe-mp4.sh` 这类相对路径，但这些脚本位于**仓库根** scripts/，skill 目录内并无 scripts/（skill 位于 skills/ad-creative-video/）；从 skill 目录直接执行会找不到文件。
[ok] 跨 skill 指名与边界声明 — SKILL.md 用结构描述而非 skill 名排除促销与证言类（"Not for sale/discount countdown promos, and not for testimonial/review-driven ads"），不存在跨仓库依赖或指纹不明的外部 skill 调用。

6结论

把「实验可解释性」变成可执行约束

批量能力来自 props 化而非模板复制，40 个变体共用一套品牌锁

数据完整性前置：缺字段/重复 id/非法 hex 颜色直接 exit 1

平台规格是可执行的像素级安全区，而非泛泛建议

验证环便宜先行（PNG stills），且强制用 shipped props 验证

适合：性能/增长团队做多版位、多变体的视频广告投放：需要 hook 测试、A/B 实验设计、一套模板批量出 9:16/4:5/1:1/16:9，且已有 Node/Remotion 工程能力。

不适合：只想剪一条片子的人（批量与实验设计是它的价值所在）；需要折扣倒计时促销（用 promo 类）、客户证言/评价（用 testimonial 类）的场景；没有 Node 工具链的环境。

安装 agent 直装可复制

① 本站镜像更新 2026-09-28

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安装指南

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能访问 GitHub？直接去上游安装（实时版，可能已更新）GitHub 原始 ↗

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来源信息 GitHub 原始

作者 / 仓库iart-ai / iart-ai/ad-video-skills

原始 GitHubiart-ai/ad-video-skills ↗

Stars8

最近推送2026-06-22

本 skill commit0de0f2a1c1

本站信息

收录日期2026-09-06

分类内容创作

侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06

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