Initial Daily Campaign Agent release
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joliehill294-hue
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# VK Daily Campaign Triage
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一个面向广告优化人员的 Codex Skill：读取 `.xlsx` / `.csv` / `.tsv` 投放日报，
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先确认 KPI、成熟日期和消耗目标，再从 **Ad 层级**划分学习期池与稳定期池，产出
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当天需要人工干预的对象、证据和可执行动作。
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**亮点：它不只报数。** 针对 VK 广告生态，它会把 7/14 天趋势翻译成可以在平台中
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落实的优化指导，例如暂停差 Ad、预算回退观察、保护成熟赢家、拆分词包/受众假设、
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创建单变量素材测试，以及按 3 / 5 / 7 天决定去留和扩量。
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它只做分析和建议，不会擅自修改 VK 或其他广告平台的预算、出价、状态和素材。
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## 它解决什么
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- 将当天获取指标与滞后成熟指标分开，避免用未成熟次留误判；
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- 对学习期 Ad 按 3 / 5 / 7 天检查点排名和优胜劣汰；
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- 对稳定期 Ad 按 `S-优质 / A-稳定 / B-波动待优化 / C-劣质` 排名；
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- 结合近 7 天、前 7 天和 14 天证据识别偶发波动、持续恶化和成熟赢家；
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- 输出暂停/降量、观察、恢复测试、扩量、新素材需求和预算缺口；
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- 生成四段式 `.docx` 简报，保持 Ad 级视角，不输出 Campaign 排名。
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## 为什么适合 VK 投放
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普通日报往往只告诉你指标涨跌；这个 Skill 会进一步回答“今天具体动什么”：
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| 数据现象 | VK 可落地指导 |
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| 新 Ad 同时上线，样本尚未成熟 | 放入同一学习池排名，按第3/5/7天优胜劣汰 |
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| 扩量后连续成熟日恶化 | 回到最近稳定预算，保持其他变量不变，设定恢复测试退出条件 |
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| 历史强组合重组后失效 | 分离素材疲劳与词包/受众变化，优先建立干净对照测试 |
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| 原素材稳定但已投放较久 | 保护存量，不继续硬推；复制方向并只改变一个创意变量 |
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| 有消耗缺口但没有成熟赢家 | 用有上限的新素材探索池补量，不把预算强塞给差 Ad |
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| Ad 零消耗 | 提示检查 VK 审核状态、出价竞争力、受众规模和父级投放约束 |
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每条建议都会尽量包含：**对象、证据窗口、建议动作、保持不变的变量、预算影响、
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复查条件和退出条件**。缺少预算、出价、状态或操作历史时，会明确标注限制，不会
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虚构精确的平台设置。
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## 匿名日报模板预览
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下图中的账户、Ad 名称、日期、数值和 KPI 阈值均为虚构内容：
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## 安装
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将仓库克隆到 Codex Skills 目录：
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```bash
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git clone https://github.com/joliehill294-hue/daily-campaign-triage.git \
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~/.codex/skills/daily-campaign-triage
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```
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安装后重新启动 Codex。也可以在 Codex 中使用
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`$skill-installer`，要求它从该 GitHub 仓库安装。
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## 使用
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在 Codex 中附上或提供报表路径，并明确调用：
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```text
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$daily-campaign-triage 分析这份日报。KPI：CPI ≤ 5；D1次留成本 ≤ 35；
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D1次留率 ≥ 14%；日消耗目标 500。输出 Word 到 ./output。
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```
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Skill 会先检查数据结构。若 KPI 的公式、方向、适用范围或成熟规则缺失，会先向你
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确认，绝不会从代码库或其他账户静默读取 KPI。以上调用中的阈值仅为虚构示例。
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## 确定性工具
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无需安装第三方 Python 包：
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```bash
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python3 scripts/analyze_report.py report.xlsx \
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--analysis-date 2026-08-25 \
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--retention-lag-days 1 \
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--output /tmp/report.analysis.json
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python3 scripts/build_brief.py examples/brief.example.json \
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--output /tmp/example-brief.docx
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```
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第一个脚本只生成 Ad 级事实，不代替 Skill 做业务判断；第二个脚本将已经完成判断的
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JSON 渲染为 Word。字段映射和 JSON 合同见
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[references/script-usage.md](references/script-usage.md)。
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## 日报输出结构
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1. 是否达标
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2. 问题分析：学习期池排名、稳定期池排名
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3. 建议动作
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4. 近 7 天表现好的 Ads（严格筛选，允许少于 3 个）
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仓库内的示例和模板均为匿名数据。`.gitignore` 默认排除真实 Excel、生成的 Word、
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分析 JSON 和本地交付配置。
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## 验证
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```bash
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python3 -m unittest discover -s tests -v
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```
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还可以直接让 `$skill-creator` 验证当前目录中的 Skill 结构。
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## 目录
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```text
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SKILL.md Skill 主说明
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agents/openai.yaml Codex 展示元数据
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references/ 输入、决策、排名、输出与交付合同
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scripts/analyze_report.py CSV/TSV/XLSX 事实归一化
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scripts/build_brief.py DOCX 生成器
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examples/ 匿名 JSON 示例
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assets/ GitHub 日报 PNG 预览
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tests/ 标准库自动化测试与匿名 fixture
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```
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## 隐私与安全
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- 不要提交真实广告报表、账户名称、个人绝对路径或生成的客户简报；
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- 不要把固定 KPI 写进 Skill，KPI 必须由每次任务或本地配置提供；
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- 所有建议仍需人工确认，本 Skill 不执行平台变更。
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## License
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[MIT](LICENSE)
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Reference in New Issue
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