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Yufluent Clawhub Publish Yufluentcn Ad Optimize

Name: Yufluent Clawhub Publish Yufluentcn Ad Optimize
Author: metahuan

作者 metahuan · GitHub ↗ · v1.1.2 · MIT-0

cross-platform ⚠ suspicious

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当前安装

版本数

在 OpenClaw 中安装

/install yufluent-clawhub-publish-yufluentcn-ad-optimize

功能描述

Cross-border paid ads optimization coach across five dimensions (targeting, creatives, bidding, landing page, analytics) via Yufluent cloud Harness. Use for...

使用说明 (SKILL.md)

广告投放优化

跨境 Meta / TikTok / Google 广告投放五维优化教练。ClawHub / OpenClaw 用户使用云端模式 — Harness 在 Yufluent 服务端执行，本机只需 TOKENAPI_KEY（tk-*）与 requests。

快速开始（3 步，60 秒）

注册获取 API 密钥 → https://claw.changzhiai.com/login （新用户即送体验积分，无需绑卡）
设置环境变量：export TOKENAPI_KEY=*** 或写入 .env 文件
运行：参照下方 Examples 示例执行 python scripts/run.py ...

还没注册？前往 https://claw.changzhiai.com/login 免费获取密钥。

OpenClaw 与 Yufluent（必读）

OpenClaw 对话与技能调用共用同一 tk-*。接入见 https://claw.changzhiai.com/app/openclaw 。

层	走哪里	干什么
OpenClaw 对话	Yufluent `/v1/chat/completions`（同一 tk-*）	理解意图、选维度/渠道、调 `run.py`、整理回复
优化方案正式输出	`POST /v1/skills/ad-optimize/run`（同一 tk-*）	Harness + 五维策略 → 优化方案正文

Agent 硬性规则：

禁止用对话模型自行撰写完整投放优化方案（受众表、素材矩阵、预算表、A/B 方案等长文）。
必须通过 python scripts/run.py ...（或 POST /v1/skills/ad-optimize/run）获取输出。
对话模型仅用于：确认渠道与维度、收集 metrics / market / context、解释结果、建议下一步。
只需 TOKENAPI_KEY，不要要求用户另配厂商 LLM Key。

Instructions（Agent 工作流）

确认渠道：meta（Facebook/Instagram）/ tiktok / google / multi（跨渠道）。
选择 dimension（见下表）；未说明时根据 message 推断（如 ROAS 低 → bidding 或 analytics；素材疲劳 → creatives）。
收集上下文：
- message（必填）
- product：产品或品类
- market：目标市场（如 Vietnam、美国）
- metrics：ROAS、CTR、CPC、CPA、花费等快照
- context：账户阶段、预算、近期已尝试动作

调用（必须 — 云端）：

python scripts/run.py \
  --dimension bidding \
  --platform meta \
  -m "ROAS 从 2.1 降到 1.4，请给预算重组建议" \
  --product "宠物牵引绳" \
  --market "Vietnam" \
  --metrics "7d spend $800, ROAS 1.4, CPA $12" \
  --lang zh

计费：402 余额不足；401 密钥无效。

五维优化（dimension）

dimension	核心问题	典型输出
`targeting`	找对人	受众分层、再营销、Lookalike、排除清单
`creatives`	说对话	素材测试矩阵、文案变体、版位 brief
`bidding`	出对价	出价策略、预算倾斜、时段系数
`landing`	接住人	落地页审计表、速度/一致性/结账检查
`analytics`	做对决策	Pixel 检查、A/B backlog、归因与周复盘

与其他技能联动

需求	技能
落地页产品文案	`yufluentcn-ecommerce-listing`
落地页 SEO 关键词	`yufluentcn-seo-pro`
评论洞察驱动素材	`yufluentcn-review-intel`
独立站全店运营	`yufluentcn-shopify-operator`

本技能不直连 Ads Manager、不自动改出价、不代投。

环境变量

变量	必填	说明
`TOKENAPI_KEY`	是	`tk-*`
`TOKENAPI_BASE_URL`	否	默认 `http://localhost:8080/v1`

触发词

"广告投放优化"
"Facebook 广告 ROAS 低"
"TikTok 素材怎么测"
"再营销受众怎么设"
"落地页转化差"
"Pixel 转化追踪"
"越南市场投放时段"
"A/B 测试方案"

Examples

定向 — Meta 再营销

python scripts/run.py \
  --dimension targeting \
  --platform meta \
  -m "加购未下单用户很多，请给再营销分层方案" \
  --market "Vietnam" \
  --lang zh

素材 — TikTok 本土化

python scripts/run.py \
  --dimension creatives \
  --platform tiktok \
  -m "CTR 下滑，请给 4 周素材轮换测试表" \
  --product "美妆套装" \
  --market "Vietnam" \
  --lang zh

数据 — 跨渠道归因

python scripts/run.py \
  --dimension analytics \
  --platform multi \
  -m "FB 和 Google 都在投，如何看归因和分配预算？" \
  --metrics "FB ROAS 1.8, Google ROAS 3.2, MER 2.1" \
  --lang zh

合规声明

方案需人工审核后在广告平台执行
遵守各平台广告政策与目标市场法规
不虚构投放数据或已修改账户状态

版本记录

版本	日期	变更
v1.1.0	2026-06-14	SKILL.md added quickstart registration guide; 401/402 error messages now in Chinese with register links
v0.1.0	2026-05-28	初始五维广告投放优化技能

安全使用建议

Install only if you are comfortable sending campaign messages, product details, market data, metrics, and related context to the remote service. Review any API base URL settings before use, keep API keys scoped and revocable, and avoid entering confidential customer, financial, or unreleased strategy data unless the provider's retention and access policies are acceptable.

能力标签

requires-sensitive-credentials

能力评估

ℹ Purpose & Capability

Network calls, API-key use, and sending campaign inputs to a remote service are broadly consistent with a campaign or marketing automation skill, but the transmitted fields can include sensitive business strategy, metrics, and context.

⚠ Instruction Scope

The reported runtime flow sends user-provided campaign details to a remote cloud skill without clear user-facing confirmation or minimization, which is under-disclosed for potentially sensitive business data.

ℹ Install Mechanism

The supplied evidence does not show a deceptive or unusual install path, but scanner context indicates the skill does not clearly declare its network, environment-variable, and file-access expectations in metadata.

⚠ Credentials

Authenticated requests can reportedly use a base URL from TOKENAPI_BASE_URL or a base_url parameter, which is broader than necessary for a fixed service integration and could expose bearer tokens if misconfigured or influenced.

ℹ Persistence & Privilege

The evidence references local API-key use and environment variables, but does not show background persistence, privilege escalation, automatic startup, destructive actions, or hidden credential harvesting.

如何使用

确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
在对话框中输入安装命令：/install yufluent-clawhub-publish-yufluentcn-ad-optimize
安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /yufluent-clawhub-publish-yufluentcn-ad-optimize 触发
根据 Skill 的参数说明提供必要输入，即可获得结构化输出

版本历史

v1.1.2

fix: dual-channel yufluent_api (500/502 fallback to agent/turn); UTF-8 cloud_cli output

元数据

Slug yufluent-clawhub-publish-yufluentcn-ad-optimize

版本 1.1.2

许可证 MIT-0

累计安装 0

当前安装数 0

历史版本数 1

常见问题