資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。
- 用途を確認したいとき
- 入力や手順を確認したいとき
- 期待する結果を確認したいとき
静止画広告の生成結果を商品写真や企画案と照合し、修正・再生成の要否や審査結果を記録する工程です。単独ではなく親スキルから使います。
Step of make-static-ads: a fresh judge checks every render against its concept-board row and the official product photos, one retry inside the marketer's approval, then the claims and set checks; records each verdict in tags and the batch file. Run make-static-ads instead; not for direct use.
実行スコア 未検証
インストール方法を見る静止画広告を企画案の該当行、公式の商品写真、ロゴ、掲載文言、ブランド素材などと照合して確認する工程です。画像の見た目や主張に関するチェックを行い、問題の種類に応じて修正、再生成、保留、除外などの判定をします。各画像の判定、失敗した確認項目、再生成の有無をタグとバッチファイルに記録します。画像を目視できない環境では未確認として扱い、担当者向けの確認項目を残します。
make-static-adsの制作フローで、生成された広告画像が商品や企画に合っているかを確認するときに使われます。複数案の審査結果や、どの画像を採用したかをまとめて管理する工程にも含まれます。
このスキルは単独利用向けではなく、make-static-adsから実行します。再生成は広告・比率ごとに一度までで、追加の生成には新たな承認が必要です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Shared principles for reviewing generated media (looking vs reading metadata, unseen images): the honest-review skill (../honest-review/SKILL.md). Checks and their severities: ../make-static-ads/references/review-rubric.md. This file is the one home of the retry rule.
Reads: each render (gooseworks:ads_creative_read creative_id, include: ["renders"]), its board row (level, style and template), its exact prompt and copy, profile.md with two of the brand's own ads, the official product photos or UI screenshots, and the logo.
Writes: per render the verdict and the failed checks; retries; the drop list; tags; all of it in the batch file.
gooseworks:job_get): charged, or no charge shown → it counts as this ad and ratio's first try; its one retry (step 5) is still covered; clearly uncharged → submit the same quoted request once more, outside the retry. If that fails too, stop for that ad and ratio and tell the marketer.../make-static-ads/scripts/place_logo.py with the real logo file (corner and width as the prompt left clear), upload the result with gooseworks:media_upload (scope: "brand", kind: "image", source: {type: "bytes"}, base64, under 8 MB), and gooseworks:ads_save it with the raw render's creative as parent_creative_id. This logo version is what the judge sees, what gets the tags, and what the marketer receives; tag the raw render superseded. Record the box the script prints. No shell: the marketer's choice (playbook Step 2, or graphic-request step 3): a clear corner they fill, or the model's logo; the raw render is then the kept version.profile.md with two of the brand's own ads, and the rubric. Not the conversation. It runs every rubric check except 1, 7, 12, 17, 19, 20, 21 and 29, and returns each failed check's number and severity with one sentence each. It works in the rubric's Order. For software, the screen must match the real screenshot in layout, colours and its large labels; soft small UI text is a NOTE, never a retry. No subagents → you judge from exactly those inputs, and the batch file says so.make-static-ads-claims-extract skill (../make-static-ads-claims-extract/SKILL.md: invented badges, stars, prices, changed words); 7 by the price rule (../make-static-ads/references/claims-and-policy.md §2); 21 against the copy (12 and 17 ran at the copy step; re-run them only on changed copy); 20 against the permissions on file; 29 against the made-before list; for a direct competitor's template, 22's side-by-side with both logos covered.../make-static-ads/scripts/repair_patch.py (../make-static-ads/scripts/repair_patch.md), then judge the patched image again in full; keep the original render. A seam, altered geometry or wrong product still fails.judge:needs-review, shown to the marketer.judge:needs-review, shown to the marketer with the reason; NOTEs only → judge:pass. Never a third render without a new quote and yes.dry_run: true first; a price above the quote needs a new yes.dry_run: true again (a new price needs a new yes), then send once more. That is this ad and ratio's retry.../make-static-ads/references/handoff-format.md §1 lists (read current tags, merge, write once, lower-case), including judge:pass / judge:needs-review / judge:unjudged and try:1 / try:2; earlier tries get superseded, and a raw render only when a logo version replaced it. Render feedback follows the honest-review skill §5.Can't see images on this host → each render is unjudged: no retry, marked "not checked by eye", with a three-item checklist for the marketer (e.g. "read the headline letter by letter; check the label; look for any badge or star we did not ask for").
Done: every ad and ratio has one kept image (logo placed, its corner left clear, the model's logo, or none, as chosen) that passed, is flagged for the marketer's look, or was dropped with the reason; all of it is in the batch file and tags.
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。
まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。
資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。
顧客の課題や商品情報、広告事例を調べ、根拠のある広告訴求と静止画・動画・コピー案にまとめます。動画案は実際の制作フォーマットとの相性も確認し、商品単位の角度集として整理します。
Google、Meta、LinkedInなどの広告実績を分析し、成果の出た広告や予算の無駄を特定します。停止・拡大・テスト案や、具体的な予算配分を提案します。
広告費と登録後の成果を照合し、質の高いリード獲得にかかった実コストを算出します。広告素材ごとに拡大・維持・調査・停止の判断材料を整理するスキルです。
Meta広告を始める前にブランド情報を調べ、予算や広告表現に関わる不明点だけを質問して準備を整えます。確認事項と仮定を記録し、ブランド情報とキャンペーン概要を作成します。
広告文や画像内の表現を配信先と商品カテゴリのルールに照らして確認し、直せる箇所を修正しながら、法務や人の判断が必要なリスクを広告ごとに整理します。