複数の独立したローカル作業を安全性と依存関係を確認して実行計画にまとめ、対応環境では並列化やAppleシリコン向け処理の選択を支援します。
- ビルドやテストの独立した処理を並列化したいとき
- 複数段階の作業計画を安全に実行したいとき
- Appleシリコン向け処理の候補を確認したいとき
競合広告の構成や訴求を分析し、根拠のある主張で独自の広告案を作るスキルです。映像や文面の模倣を避け、制作に渡す案までまとめます。
Turns winning competitor ads from the Meta Ad Library, TikTok Creative Center, Kalodata or FastMoss into new ad angles for your own product, without copying them: rank ads by winner signals (running 30+ days, many variants, reach), break the top ones down with varg video_analyze (hook, angle, format, offer, proof, CTA, awareness level), map which angles and formats the market already runs, generate 10-20 new concepts (same angle in a new format, same format with a new angle, one awareness level up or down) using only claims you can prove, check originality, and hand each concept to a varg skill to produce. Use when a seller says "clone this winning ad", "what are my competitors running", "find winning ads for my product", "spy on TikTok Shop ads", "give me new angles", or pastes Ad Library or Creative Center links. Not for re-uploading or re-cutting someone else's footage (never), and not for one ad's 20 variants (use varg-ad-variants).
実行スコア 未検証
インストール方法を見るMeta Ad Library、TikTok Creative Center、Kalodata、FastMossなどの広告情報を集め、配信期間やバリエーション数、リーチなどを手掛かりに参考候補を整理します。上位広告は varg video_analyze で分析し、冒頭のフック、訴求軸、形式、オファー、証拠となる場面、CTA、視聴者の認知段階を読み取ります。その結果を訴求軸・形式・認知段階の一覧にし、市場で使われているものと空いている組み合わせを確認して、10〜20個の新しい広告コンセプトを考えます。各案にはタイトル、フック、証拠の見せ方、使用可能な主張、制作に使うスキルを含めます。独自性を確認し、生成前に広告コンプライアンスのチェックへ回す手順もあります。
競合がどんな広告を出しているか調べたい販売者や、参考広告をもとに自社商品の新しい切り口を探したい人に向いています。リンクを渡して分析を始められます。
VARG_API_KEY と curl、または varg MCP 接続が必要です。参考広告のダウンロードには media-download スキルを使います。広告の取得には貼り付けたURLや任意のスクレイパーが使われます。映像、音楽、声、コピー、ロゴ、人物やストーリー展開を再利用する用途ではありません。広告分析と案の生成にはクレジットがかかる場合があります。
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。
Sellers' top playbook in 2026: find ads that have run for 30+ days and remake what made them work. The idea, the format and the structure are free to reuse; the footage, the copy, the music, the voice, the logo and a beat-for-beat storyline are not (idea vs expression). This skill keeps you on the right side of that line and turns winners into concepts for your product.
| Source | How | What you get |
|---|---|---|
| Meta Ad Library | the person pastes URLs (search the competitor page or a keyword) | start date, variants, landing page; EU/UK ads also show reach |
| TikTok Creative Center → Top Ads | the person pastes URLs | likes, CTR tier, budget level, by industry and region |
| Kalodata / FastMoss | exports | TikTok Shop products and the videos that sold them (GMV) |
| Ad Library MCP scrapers | facebook-ads-library-mcp, tiktok-ads-library-mcp | started_running, ads_using_creative |
The official Meta ads_archive API returns non-EU ads only if they are political or issue ads, so it doesn't work for product ads (Meta docs). Prefer pasted URLs or a scraper; outside the EU/UK an ad's data vanishes when it pauses.
Winner signals (heuristics, not Meta facts): running 30+ days = proven, 14–30 = gaining; 5+ variants of one concept or the same video across pages = being scaled; EU reach = the only real volume number.
Download with media-download (vdl <url>), upload (POST /v2/files or create_upload), then:
curl -s -X POST https://api.varg.ai/v2/tools/video_analyze/call -H "Authorization: Bearer $VARG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"video-analyze","video_url":"AD_URL",
"prompt":"Break this competitor product ad down for a remix: every shot with start-end seconds, camera and what happens; all on-screen text with timings; audio; the hook in the first 3 seconds; the angle (which pain or desire it sells), the format, the offer, the proof moment and the CTA; and the awareness level of the viewer it targets."}'
About 5 credits each. Tag each ad in one row of winners.json:
{ "url": "…", "days_running": 41, "variants": 6, "hook": "spiking a drink at a club bar", "angle": "safety disguised as cute nail art",
"format": "problem → Vs → solution, music, text overlays", "offer": "20 stickers", "proof": "sticker turns green in the drink",
"cta": "link in bio", "awareness": "problem-aware" }
Put the winners in a grid of angle (pain, desire, fear, identity, price, gift, comparison) × format (problem → solution, unboxing, demo, testimonial, before/after, comparison, tutorial, POV skit, song/mascot) × awareness (unaware, problem-aware, solution-aware, product-aware, most-aware). Empty cells next to proven ones are the opportunities (Motion frameworks).
Generate 10–20 concepts with three moves:
Each concept: title, angle and why it works, format, hook line (≤3 s), proof shot, claims allowed (from the seller's evidence only), the varg skill that makes it.
Reject a concept if it reuses footage, music, voice, copy lines, logos or characters, or repeats the source storyline beat for beat with only the product swapped. Then run every concept through ai-ad-compliance-check before anything is generated.
Hand each concept to the skill that makes it: varg-product-hook (hooks, problem → Vs → solution), varg-unboxing-video, ai-ugc-ad-video, varg-mascot-jingle-ad, varg-dropship-reel, then varg-ad-variants for hook variants of the winner.
2026-10-28. Source: a German drink-test nail sticker reel (club bar → CCTV corridor → "Vs…" → product → sticker turns green → link in bio). video_analyze (5 credits) returned 7 timed shots, all text, angle "safety disguised as cute nail art", format problem/solution, proof "sticker turns green", awareness problem-aware. Remix: same format, new angle for a different product, car seat gap fillers: a dashcam "problem" (phone falls into the seat gap while driving), "Vs…", the reveal, the proof (coins and a phone stay on top), "Link in bio". Nothing reused but the structure. Result (21 s): https://s3.varg.ai/files/194b94d0-58ff-4e8b-91de-4f1959d04013/file_a2aa0853b683.mp4 · Steps: references/example.md.
varg-product-hook (breakdown steps in references/breakdown.md), ai-ad-compliance-check, varg-ad-variants, ad-creative-testing (test plan), media-download.
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複数の独立したローカル作業を安全性と依存関係を確認して実行計画にまとめ、対応環境では並列化やAppleシリコン向け処理の選択を支援します。
TikTokやMeta広告の勝ちパターンを分解し、異なる切り口のテスト案や予算、評価時期を整理して、数値から継続・修正・停止を判断するスキルです。
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