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
勝ち広告の訴求や構成を分析し、新しい切り口と冒頭フックを組み合わせた動画広告のバリエーションを作成して、テスト用の名前と計画まで整えます。
Turns one winning video ad into 20 ad variants that Meta's Andromeda and TikTok treat as different creatives: tag the winner with varg video_analyze, plan two layers (about 7 new concepts that each change message, visual execution or format, plus about 13 single-variable iterations, mostly new hooks), generate the new openers and concepts on varg (Seedance 2.5, Kling 4, Nano Banana, ElevenLabs), swap hooks onto the winner with a tested FFmpeg script (word-boundary cut, normalised parts, 20 ms fade, manifest), re-caption every variant, and export names and a test plan. Use when a seller asks for ad variations, more creatives, hook variants, "scale my winning ad", "make 20 versions of this ad", creative testing volume for Meta or TikTok, or new hooks for an ad that is fatiguing. Not for the testing strategy alone (ad-creative-testing), finding winners from competitors (varg-ad-library-remix), or a brand-new single ad.
実行スコア 未検証
インストール方法を見る勝ち広告の動画から、訴求、形式、感情の動かし方、対象者、根拠、CTAを整理し、合計20本を目安に展開します。約7本はメッセージや映像表現、形式を変えた新しいコンセプト、約13本は主に冒頭フックなど一つの要素だけを変える案です。vargで新しい映像や音声を作り、FFmpegで既存動画にフックをつなぎ、各案の字幕を作り直します。ファイル名と広告テスト計画もまとめます。
勝ち広告の仕組みを生かして、MetaやTikTok向けのクリエイティブを増やしたいときや、広告の反応が落ちてきて新しい冒頭を試したいときに向いています。テスト戦略だけを考える場合や、競合広告から新しい切り口を探す場合、新規の広告を1本だけ作る場合は対象外です。
VARG_API_KEYとcurl、またはvarg MCP接続が必要です。フックの編集にはffmpegとNode.js 18以降またはbunを使います。字幕作成にはlibass対応のffmpegも必要です。
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。
Since Meta's Andromeda update, ads that look alike are grouped and compete as one ("Entity ID" in agency talk): a new caption, colour or music track is not a new creative. Sellers now test 20–40 creatives a week at about $20/day each and refresh every 2–3 weeks (theoptimizer, segwise). The "suppressed above 60% similarity" thresholds are repeated by agencies but not published by Meta.
video_analyze on the winner (about 5 credits; prompt in varg-ad-library-remix) → hook, angle, format, emotional driver, persona, proof, CTA. You scale the mechanism behind the ad, not the file.
Layer A, ~7 new concepts. Each must pass the three-question check (two "no" answers = the same Entity): Is the message different? Is the visual execution different, not just the text? Is the format different? Moves: same script with a new persona (female → male → couple → parent), same structure with a new script, same concept in a new format (UGC → unboxing → demo → mascot song → problem/solution), same script with new b-roll.
Layer B, ~13 iterations, one variable each. Mostly new hooks (3–5 per concept, ≤3 s), then new CTAs or offers. If two fields change between variants, the plan is wrong (Pixis).
Write the plan as JSON before generating; name every file {angle}_{offer}_{product}_{format}_{hook}_v{n}, e.g. safety_fullprice_gloves_tutorial_povmandoline_v1, with a closed list of 8–10 angles.
varg-product-hook archetypes, varg-unboxing-video) plus its spoken line on eleven_v4 in the same voice as the winner (1 credit per line).ai-ugc-ad-video, varg-mascot-jingle-ad, varg-dropship-reel …).POST /v2/estimate / estimate_cost.Keep a clean master of the winner without burned captions. Find the cut: the first word of the body in its word timings (Whisper, or hook from varg-dropship-reel's guide-edl.mjs). Then:
node scripts/hook-swap.mjs --body master_clean.mp4 --cut 7.34 --out variants/ \
clips/mandoline.mp4+lines/pov-mandoline.mp3 \
clips/knife.mp4+lines/knife-test.mp3
Each hook is a clip, or clip+line.mp3 to lay a new spoken line over it (the hook lasts as long as the line + 0.3 s). Every part is normalised to 1080×1920 / 30 fps / 48 kHz before the join, with a 20 ms fade at the cut (no click), and variants/manifest.json records hook, line, cut and lengths. Then re-caption each variant: transcribe it, captions.mjs, burn with ffmpeg (libass).
ABO, one creative per ad set, broad targeting, $20–50/day per ad set; kill under 1% CTR or at $10–30 spent without a result; judge after 7–14 days and 1,000+ impressions; move winners to CBO/Advantage+; refresh every 2 weeks. On TikTok, post hook variants as separate ads, not as duplicates of one post (duplicates get buried).
2026-10-28 on the cut-resistant gloves reel (59 s). Two new spoken hooks on eleven_v4 (1 credit each) over the reel's own clips, swapped in with hook-swap.mjs in seconds, then re-captioned:
Both cut cleanly into "They can be purchased for…" with no click or jump. These are Layer B iterations; Layer A concepts need new footage.
ad-creative-testing (why an ad won, the test plan), varg-ad-library-remix (new angles from competitors), varg-product-hook and varg-unboxing-video (new openers), varg-dropship-reel (captions.mjs, guide-edl.mjs), ai-ad-compliance-check.
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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。
将来の読み手が理由を知りたくなる未決定や暫定対応を、技術的負債として登録し、後から項目ごとに整理できるスキルです。
LangChain、EINO、AutoGen、AgentScope、CrewAI向けのコード雛形やAPI対応、プロジェクト構成を参照し、バージョン確認を踏まえてAIエージェント開発を支援します。
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