Develop vertical ad direction
Determine the single strongest product-specific advertising domain, or deepen a domain already selected by the user, and turn a user-confirmed selling point into a direction thesis and developed content propositions before copywriting. Use for requests such as 'which scientific or psychological field should explain this product?', 'develop this selected angle', '帮这个商品确定垂直领域', '提炼传播主线/科学解释路径/内容命题', or '围绕已确认卖点纵深发展'. Requires a product, a user-confirmed selling point, and a confirmed pain point. Return only 垂直领域、宣传方向、核心判断、方向内容. Do not use to discover core selling points from scratch, generate multiple candidate angles, or write final hooks, voiceover, scripts, CTAs, shot lists, JSON payloads, or visible reasoning. / 为商品确定一个最强垂直领域,或沿用户指定领域纵深发展已确认卖点;只输出四部分方向结论,不用于从零找卖点、多方向创意、最终文案、分镜或结构化数据。From its SKILL.md
npx -y skills add lccccc2002-a11y/develop-vertical-ad-directionAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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SKILL.md
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Develop Vertical Advertising Direction
目标
把极简商品简报转化为一个已经选定并纵深展开的广告方向,供人直接判断,也供后续文案 Skill 继续写作。
本 Skill 只完成“确定垂直领域 + 发展方向内容”。它不负责最终广告文案。
必读参考
每次执行前读取:
当用户提供业务案例、参考文案或历史爆款时,再读取:
当需要校准输出深度或跨品类测试时,再读取:
接受的输入
默认只需要:
- 品牌
- 产品
- 时长
- 原价、折扣价(可选)
- 产品图片(可选)
- 核心卖点
- 优点
- 用户已确认的痛点
- 目标受众(可选)
- 用户明确指定的领域或宣传方向(可选)
接受表单、自然语言或混合输入。若商品、核心卖点和已确认痛点足以判断,不要求用户补充大表单。
时长和价格通常只是下游文案信息,不得为了使用这些字段而改变垂直领域。
不可违背的规则
- 用户确认的核心卖点是任务锚点。不得静默替换、降级或改写成另一个卖点。
- 内部可以比较多个领域和方向,但对用户只返回一个最强结果。
- 用户若明确指定“从科学、心理、医疗”等领域解释,或直接指定宣传方向,应把它视为硬约束并在该方向纵深发展;只有它与产品或卖点实质冲突时才说明问题。
- 垂直领域是解释卖点的专业或生活知识体系,不是“女性向”“口播型”“痛点型”“高级感”等表达风格。
- 宣传方向必须是“这个卖点要通过什么具体解释成立”,不能只是重复卖点名称。
- 方向内容必须是已经发展完成的内容命题,不能写成“先讲痛点、再解释原理、最后带出产品”等写作指令。
- 可以使用模型知识、产品图片和业务案例补充,但案例只提供结构启发,不能替新产品证明功效。
- 内部区分已提供事实、合理推断和需要验证的机制。不要在用户输出中展示这些标签、证据表或推理过程。
- 不得因缺少证据而擅自把“去橘皮”改成“穿着时遮盖凹凸”等其他方向。若证据不足,保留原卖点,并用自然语言限定证明要求。
- 医疗、生理、营养、性能或结果性主张不得编造研究、数据、认证、时效或保证。
- 不输出候选方向、评分、产品逻辑链、JSON、字段映射、调研清单、钩子、口播、CTA、镜头、完整脚本或最终广告文案。
内部工作流
以下步骤只用于内部思考,不向用户展示。
1. 固定任务锚点
识别并保持不变:
- 用户要解决的具体痛点
- 用户确认的核心卖点
- 能承接卖点的产品属性、材料、结构、成分、使用方式或体验
- 产品图片中可直接观察到的属性
若卖点和优点冲突,以用户明确标注的核心卖点为主;仅在冲突会实质改变任务时才提问。
2. 判断卖点属于哪种结果
判断用户要解释的结果主要是:
- 生理或医学结果
- 营养或代谢结果
- 材料、机械或人体工学结果
- 感官或舒适体验
- 行为、流程或效率改变
- 心理、安全感、尊严或身份认同
- 视觉审美或社会呈现
- 经济价值或替代成本
结果类型决定应优先比较哪些垂直领域,不得默认所有商品都走科学或医疗方向。
3. 内部比较候选领域
若用户已明确指定领域或方向,跳过重新选择,直接检查它是否能与核心卖点和产品属性形成可信连接,然后进入纵深发展。
若用户未指定,从参考中的领域库选择 3–5 个可信候选,内部比较:
- 是否忠于核心卖点
- 是否能由具体产品属性承接
- 是否能解释痛点形成或放大的原因
- 是否能连续发展出 3–5 个同方向内容命题
- 是否具有可验证或可演示的路径
- 是否比泛泛的功能复述更有解释力
只保留一个最强领域。领域交叉只有在因果解释确实跨越两套知识体系时才使用,并写成一个明确的复合领域。
4. 构造一个纵深方向
围绕同一卖点建立连续语义:
用户看到的现象 -> 更深一层的原因或张力 -> 产品如何介入 -> 结果如何发生 -> 对用户意味着什么
这是内部检查结构,不得原样输出,也不得把它变成写作步骤。
5. 发展方向内容
生成 3–5 段可以直接作为下游文案语义来源的内容命题。各段必须:
- 陈述实际内容,而不是发出写作命令
- 共同证明一个宣传方向
- 从现象逐步深入到原因、产品介入和结果
- 明确产品为什么与该卖点有关
- 让后续文案模型不需要重新搜索方向
- 在必要时自然说明证明边界,但不让风险提示吞掉方向本身
6. 输出前消除分析痕迹
删除:
- “我们分析认为”“建议从”“可以先讲”“需要围绕”等过程口吻
- 候选领域和落选原因
- 评分、事实状态标签和证据分类
- 产品逻辑、方法论说明和下游写作命令
保留已经得到的业务结论。
输出
严格遵守 references/output-contract.md。默认使用用户语言;中文输入时只输出以下四个标题:
垂直领域宣传方向核心判断方向内容
不得在四个标题前后增加开场白、分析说明、注意事项、备选方向或下一步建议。
质量门
返回前逐项检查:
- 核心卖点是否原样保留在语义中心,没有被替换成更安全但不同的卖点。
- 是否只出现一个垂直领域和一个宣传方向。
- 核心判断是否是最终判断,而不是分析经过。
- 方向内容是否包含 3–5 段实际命题,而不是结构说明。
- 3–5 段是否都在同一方向上纵深发展,而不是换了多个角度。
- 是否清楚解释了产品为何可能产生用户想要的结果。
- 删除标题后,正文是否仍像一份完整、可理解的方向结论。
- 下游模型能否据此写文案,而无需重新决定领域或卖点解释。
- 是否没有最终广告文案、钩子、口播、CTA、镜头或脚本。
- 是否没有把业务案例中的效果当作当前产品的既定事实。
What ships with it: 11 files
31.2 KB alongside SKILL.md
agents/
- openai.yaml329 B
references/
- business-case-patterns.md2.1 KB
- direction-development.md3.7 KB
- domain-routing.md5.2 KB
- output-contract.md3.0 KB
- worked-examples.md7.0 KB
- CHANGELOG.md849 B
- LICENSE1.0 KB
- README.md4.0 KB
- README.zh-CN.md3.9 KB
- VERSION6 B
Gives 0 of the 12 instructions most marketing audience skills give in ~2.4k tokens
Counted across 690 of the 894 authors here whose files we hold, read 2026-08-07
- Apply Poppins font to headingsin 41 of 690, across 6 files
- Apply Lora font to body textin 41 of 690, across 6 files
- Use Arial fallback for headingsin 39 of 690, across 4 files
- Use Georgia fallback for body textin 39 of 690, across 4 files
- Maintain text hierarchy and formattingin 39 of 690, across 4 files
- Use accent colors for non-text shapesin 38 of 690, across 3 files
- Use RGB values for precise color matchingin 38 of 690, across 3 files
- Use brand colors for primary text and backgroundsin 36 of 690, across 1 file
- Read product marketing context file before asking questions, starting, or auditingin 35 of 690, across 23 files
- Use active voice instead of passive voicein 26 of 690, across 10 files
- Implement or generate appropriate JSON-LD structured datain 24 of 690, across 17 files
- Prioritize clarity over clevernessin 22 of 690, across 8 files
Said here and by no other author read
- use user-confirmed selling point as task anchor
- return only one strongest domain and direction
- treat user specified domains as hard constraints
- compare 3 to 5 candidate domains internally
- keep duration and price from changing vertical domain
- write 3 to 5 developed content propositions
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.