Claude Ads：帮你审计广告账户的 Claude Code 技能
Claude Ads 是一款面向 Claude Code 的开源技能：对 Google、Meta、LinkedIn、TikTok、Amazon 广告等做 250 多项检查，给出百分制评分和按优先级排序的行动方案，全程只需十来分钟。本文讲解安装、命令、局限，以及如何在 AgentsRoom 中把它编排起来。
你也许在 Instagram 上刷到过那个视频：「十分钟干完你那家月费 3000 欧元广告代理公司的活」。在这个略带推销味的钩子背后，是一个货真价实的开源项目：Claude Ads，一款把你的终端变成广告账户审计师的 Claude Code 技能。GitHub 上 6000 多颗星，MIT 许可证，还有一个用数字说话的承诺：人工审计一个 Google 广告账户，资深 PPC 顾问要花 4 到 6 个小时，而 Claude Ads 做同样的审计只要 10 到 15 分钟。
我们装上了这款技能，把仓库从头到尾读了一遍。下面就说说它真正能做什么、怎么安装、边界在哪里，以及为什么当你把它编排进一个多智能体驾驶舱时，它才真正物尽其用。
Claude Ads 到底是什么
Claude Ads 是一款 Claude Code 技能，由 AI 工作流架构师 Daniel Agrici 打造。所谓技能，就是一套指令、参考资料和智能体的集合，你的代码智能体会按需加载它：在这里，装进去的是一位资深 PPC 审计师的全部本事，拆成一个个模块。
具体来说，这款技能内置了：
- 250 多项审计检查，分布在 8 个广告平台上：Google、Meta、YouTube、LinkedIn、TikTok、Microsoft、Apple 和 Amazon 广告。
- 一套加权评分算法：检测到的每个问题都有严重程度，汇总后得出 0 到 100 的分数，外加 A 到 F 的评级，就像给你广告账户发的一张成绩单。
- 10 个专职智能体：6 个并行运行的审计智能体，加 4 个用于生成投放的创意智能体。
- 22 个子技能，按模块组织：每个平台一个，再加上若干横向模块（归因、服务器端追踪、预算、财务测算）。
- 12 套行业模板，用于战略规划：SaaS、电商、B2B，以及其他类型的业务。
- 本地优先架构：你的账户数据不会离开你的机器，这一点后面还会细讲。
这个项目在积极维护（写这篇文章时是 v1.7.1，还有一份 12 个月的公开路线图），并且明确瞄准三类人：管理 5 个以上账户的 PPC 代理公司、在多个平台之间来回切换的内部营销人员，以及靠卖审计服务谋生的自由顾问。
引擎盖下是怎么运转的
系统的核心是并行委派。当你运行 /ads audit 时，编排器不会自己一条条走清单，而是同时派出六个子智能体，每个都是某个领域的专家。一个智能体啃 Google 广告，另一个啃 Meta，第三个盯创意质量，第四个查追踪，第五个管预算和出价，第六个看合规。它们的结果随后被汇总、加权并排出优先级。
六个专家并行上阵，而不是一个通才顺序作业：正是这一点，把原本要几个小时的审计压缩到十来分钟。
如果你已经在用 Claude Code 写代码，这个套路你不会陌生：它正是子智能体和智能体团队的机制，只不过用在了营销而非代码上。每个子智能体都有自己的上下文、自己的专长，编排器只保留最后的综合结论。
完整流程分五步：你提供账户数据（CSV 导出，或通过 MCP 做 API 连接），审计智能体并行跑起来，每项检查都会被打分并按严重程度加权，算出总分，最后你拿到一份按影响力排序的优先级行动方案。
覆盖的平台，用数字说话
覆盖并不均匀，而这反倒是个好信号：它如实反映了每个平台真实的复杂度。
| 平台 | 检查项 | 覆盖内容 |
|---|---|---|
| Google 广告 | 80 项 | Search、Performance Max、AI Max、Display、YouTube、Demand Gen |
| Meta 广告 | 50 项 | Facebook、Instagram、Threads、Advantage+、Andromeda 生态 |
| Apple 广告 | 35 项以上 | Custom Product Pages、AdAttributionKit、Today Tab |
| Amazon 广告 | 30 项以上 | Sponsored Products、Brands、Display、ACOS 与 TACOS 比率 |
| TikTok 广告 | 28 项 | 创意、TikTok Shop、Smart+ |
| LinkedIn 广告 | 27 项 | B2B、Lead Gen、Thought Leader Ads、ABM |
| Microsoft 广告 | 24 项 | Bing、Copilot、Google 导入校验 |
在此之上还有横向模块：一项跨平台归因审计（GA4、Consent Mode V2、MMP）和一项服务器端追踪审计（sGTM、CAPI Gateway、去重、数据哈希）。这些往往是人工审计的盲区，因为它们既要懂媒体投放又要懂技术，需要双重能力。
命令：每个都对应代理公司里的一个岗位
装好之后，一切都通过斜杠命令来跑。这些命令分成四大类，差不多就覆盖了一家媒介代理公司的组织架构。
审计，技能的核心：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/ads audit | 六个智能体并行的完整多平台审计 |
/ads google、/ads meta、/ads youtube、/ads linkedin、/ads tiktok、/ads microsoft、/ads apple、/ads amazon | 对单个平台做深度分析 |
/ads attribution | 跨平台归因审计 |
/ads tracking | 服务器端追踪流水线审计 |
/ads creative | 创意质量与广告疲劳检测 |
/ads landing | 评估与投放相关联的落地页 |
/ads budget | 预算分配与出价策略 |
策略，顾问的角色：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/ads plan <type> | 基于 12 套行业模板生成战略性广告方案 |
/ads competitor | 全平台广告竞品调研 |
/ads math | PPC 财务计算器：CPA、ROAS、盈亏平衡点、LTV:CAC |
/ads test | A/B 测试设计：假设、显著性、样本量 |
创作，创意工作室：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/ads dna <url> | 从网站提取品牌 DNA，生成可复用的档案 |
/ads create | 生成投放概念和文案简报 |
/ads generate | 根据简报用 AI 生成广告视觉素材 |
/ads photoshoot | 五种风格的产品图：棚拍、悬浮、成分、使用场景、生活方式 |
交付物，最后是：/ads report，把前面这些全部整合成一份可直接发给客户的 PDF 报告。正是这条命令，把技能和那个爆款视频对上了号：审计、战略方案、最终报告，一家代理公司可以开票的三件套。
两分钟装好
最省事的办法，在 Claude Code 里：
/plugin marketplace add AI-Marketing-Hub/claude-ads
/plugin install claude-ads@ai-marketing-hub-claude-ads
或者在 macOS 和 Linux 上，一条 shell 命令：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AI-Marketing-Hub/claude-ads/main/install.sh | bash
在 Windows 上，用 PowerShell：
irm https://raw.githubusercontent.com/AI-Marketing-Hub/claude-ads/main/install.ps1 | iex
如果你不想把自己锁死在单一厂商上，有个细节很关键：安装器同样能面向其他 CLI 智能体。bash install.sh --target=codex 会为 Codex CLI 安装它，此外还有面向 Cursor、Windsurf、Gemini CLI 和 Goose 的目标。这款技能并没有和 Claude 焊死，而是一套能在不同智能体之间迁移的可移植本事。
视频里的工作流，一步步来
那个让技能出圈的 Instagram 视频展示了三步。下面逐一说明，并交代每一步实际发生了什么。
第一步：安装技能。 你把安装命令粘进终端，Claude Code 就会把编排器、子技能、智能体，以及作为知识库的 26 个参考文件都拉下来。
第二步：带上你的业务类型执行 /ads plan。 技能会就你的业务提问（产品、目标人群、预算、市场），从 12 套行业模板里取材，产出一份战略性广告方案：优先投哪些平台、投放结构怎么搭、预算怎么排、传递什么信息。如果你有网站，/ads dna <url> 会先提取出你的定位、语气和差异化优势，让方案扎根于你真实的品牌，而不是套用泛泛的模板。
第三步：PDF 报告。 你请它把方案变成交付物，/ads report 就会生成一份结构化报告：概要、评分、优先级行动方案，全部排好版，可以直接发给客户或你的管理层。
视频简化掉的地方在于：输出的质量，直接取决于输入的质量。用一堆含糊回答喂出来的 /ads plan，只会产出一份含糊的方案。而没有真实账户数据（导出或 API 连接）的审计，终究只是结构分析，算不上绩效诊断。
数据始终留在你手里
对代理公司和企业来说有个要点：架构是本地优先的。技能在你的终端里运行，只分析你给它的数据，不会把任何东西推给第三方服务。中间也没有一个存着你客户投放数据的 SaaS 平台。
要从手动导出升级到实时数据，技能记录了若干可选的 MCP 集成：一个带 29 个 GAQL 工具、可实时查询 API 的 Google 广告 MCP 服务器，面向 Meta 的 Adspirer，面向 LinkedIn 的 GrowthSpree 或 Adzviser。是否开启这些连接由你决定，用的是你自己的 API 访问凭证。对于签了保密协议的客户账户，你完全可以停在 CSV 导出模式：什么都不会离开你的机器。
它能取代什么，又不能取代什么
咱们说句实话，因为「取代你月费 3000 欧元的代理公司」这话得掂量掂量。
Claude Ads 做得非常好的，是这份工作里成体系的那部分。给一个账户过 250 项检查一项不落，把追踪配置和平台建议逐条比对，识别创意疲劳，重新算盈亏平衡点，产出一份干净的报告。这些是审计里客观、可重复的部分，就连一位优秀的顾问，做起来也比机器慢。
它做不到的，是替你去按那些按钮。技能负责诊断和给建议，它不会改动你的投放。它也不了解你的代理公司所了解的那些背景：你业务的季节性、那些失败测试的历史、你和 Google 客户经理的关系。而且和所有 AI 输出一样，它的建议在投入真金白银的媒体预算之前，都得先核实一遍。
正确的定位是：Claude Ads 取代的不是判断力，而是那些花在一条条走清单上、按小时收费的时间。对于自己打理投放的创业者来说，这是一种他此前根本无从获得的审计水准。对于代理公司来说，这是一个倍增器：过去每个账户要耗掉半天的审计，变成了一个每周例行的检查点。
AgentsRoom 里的 Claude Ads：把广告部门摆在研发部门旁边
如果你已经在用智能体写代码，从这里开始就有意思了。像 Claude Ads 这样的技能，在终端里手动跑一下，只是一个工具。同样这款技能，交给多智能体驾驶舱里的一个专职智能体，就成了一个持续运转的职能部门。
AgentsRoom 就是为这个而生的：每个智能体都有角色、实时状态和自己的颜色，你在同一个窗口里就能统管整支队伍。没人规定你只能跑代码智能体。建一个角色为广告的智能体，给它装上 Claude Ads 技能，它就成了你的初级媒介采购员：从任务看板领取审计工单，跑它那些 /ads 命令，再把报告作为产出交上来。
完整的闭环大致是这样。广告智能体在周一早上的导出数据上跑 /ads audit，把结论放到看板上。它揪出的技术问题（一个被重复去重两次的 GA4 转化、一个配错的 Consent Mode、一个太慢的落地页）会变成工单，由你的研发智能体领走并在代码里修复，各自在自己的工作树里作业，好让并行运行的智能体彼此永远不会撞车。与此同时，一个 SEO 智能体让落地页始终和正在跑的投放对齐。而你，负责复核报告、拍板哪些进入生产环境。
而且因为 Claude Ads 同样能装在 Codex、Gemini CLI 或 Cursor 上，它能自然而然地融入一支多提供商队伍：你的审计智能体可以跑在与代码智能体不同的提供商上，却在同一个仪表盘里，兼容性矩阵里列出了支持的范围。
隔壁那个职能，从来都是最难整合进来的：研发不懂媒体的话，媒体不懂研发的话。一支共享同一个看板的智能体队伍，比任何一场周会都更能填平这道鸿沟。
装上技能，跑出你的第一个 /ads audit，如果你想让它不用你盯着也能转起来：下载 AgentsRoom，给你的广告部门配上和研发部门一样的基础设施。
下载 AgentsRoom
在一个窗口中运行你所有项目的 Claude 智能体。
配套应用：随时随地监控你的 Agent
使用 Claude、Codex、Antigravity CLI 或其他 AI 提供商。
把 Bug 和需求直接发送到您的公开待办清单。
AgentsRoom 实际运行一瞥。