# researching-competitor-ads

Собирает объявления конкурентов, смотрит видео и читает картинки через vision-модель и показывает, какие креативы держатся дольше всех, а какие сняли.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 232
- Автор: SupercmoHQ
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/SupercmoHQ/superCMO-skills/tree/HEAD/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/researching-competitor-ads

## Что делает

Скилл ведёт исследование в шесть шагов. Сначала определяет конкурентов: берёт их из `competitors.md` в `./supercmo-company`, спрашивает у вас имя и сайт или ищет кандидатов через `url_extraction` и `social_research` по `meta_ad_library` и `search_ads`. Дальше уточняет рынок и глубину прогона — быстрый скан или подробный анализ — и тянет живые и остановленные объявления отдельно.

Затем скрипт `scripts/build_ledger.py` собирает всё в `ledger.md`: счётчики по конкурентам, кампании, длительность показов, формат и призыв к действию. Из этой таблицы берётся список роликов и статики для просмотра, и они уходят пачками до десяти штук в `video_analysis` и `image_analysis`. Каждый разбор сразу пишется в `per-ad-teardowns.md`, итог — `ad-set-analysis.md`.

Нужен Python 3, потому что без него шаг с ledger не отработает. Разбор идёт только по длинному концу выборки: свежие объявления попадают в таблицу, но чаще остаются непросмотренными, так что выводы о том, что конкурент пробует сейчас, будут неполными. Скилл ничего не генерирует и не рекомендует — за планировку кампаний отвечает отдельный `planning-campaigns`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill researching-competitor-ads -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/researching-competitor-ads/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill researching-competitor-ads -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill researching-competitor-ads -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install SupercmoHQ/superCMO-skills researching-competitor-ads
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill researching-competitor-ads -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/SupercmoHQ/superCMO-skills --path skills/researching-competitor-ads
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill researching-competitor-ads -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/SupercmoHQ/superCMO-skills/tree/HEAD/skills/researching-competitor-ads/SKILL.md

## Когда брать
- увидеть, какие объявления конкурент крутит прямо сейчас
- найти креативы, которые держатся в показах дольше остальных
- понять, какие объявления конкурент тихо снял
- разобрать структуру ролика: хук, темп, момент появления продукта, оффер
- найти углы, которых в категории ещё никто не занял

## Примеры запросов агенту
- Изучи рекламу конкурентов из `competitors.md` и покажи, что у них держится дольше всего
- Сделай разбор объявлений бренда и найди углы, которые в категории никто не пробовал
- Прогони быстрый скан рекламы конкурентов по рынку и собери отчёт

## Похожие
- [ads-creative](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ads-creative.md) — скилл · 4100 установок
- [ad-swipe-file](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ad-swipe-file.md) — скилл · 20600 установок
- [thought-leadership-ads](https://affpapa.org/nevibecode/skills/thought-leadership-ads.md) — скилл · 19900 установок
- [ads-tiktok](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ads-tiktok.md) — скилл · 4100 установок
- [competitive-ads-extractor](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nexu-io-competitive-ads-extractor.md) — скилл · 2800 установок
- [tiktok-ads](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tiktok-ads.md) — скилл · 1300 установок

Из того же набора: [supercmohq/supercmo-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/supercmohq/supercmo-skills.md) — 9 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md