这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Aaron Marketing Skills 中 Paid Ads/ROAS 流程下的落地页预检技能。它对照广告文案与目标页面，检查消息匹配、首屏内容、加载速度、表单摩擦和移动端渲染。输出五项检查的 Pass、Partial 或 Fix 状态，并为每个问题列出具体缺口和后续负责技能。它只负责检查，不负责重写、改版或计算账户评分。
读取目标 URL或用户粘贴的页面内容、广告标题或钩子、承诺的优惠或主张、ROAS档案，以及可选的 PageSpeed/CrUX 速度数据；提取页面标题、价值主张、优惠、CTA和首屏内容；逐项检查广告与页面的消息匹配、首屏可见性、速度、必填表单字段及摩擦点、移动端显示和点击；将指标标记为 Measured、User-provided 或 Estimated，并生成五项连续性检查清单和交接摘要。页面可通过仓库提供的 Firecrawl Python 脚本进行移动渲染读取。
- 付费广告团队准备上线新活动，需要确认广告优惠在目标页面首屏得到兑现。
- Google Ads 的落地页体验或 Quality Score 低于预期，需要定位是消息匹配、速度、表单还是移动端问题。
- 营销人员只有广告标题和目标 URL，想在发布前发现广告承诺与页面内容的具体断点。
- 运营团队已有页面速度导出，希望把速度和移动端数据纳入广告上线预检。
如何安装这个 Skill？
- 不要把Estimated速度或移动渲染判断当作实测Core Web Vitals；应要求PageSpeed/CrUX或移动渲染证据。
- Firecrawl会向第三方传递目标URL；不要用于目标地址本身属于机密的页面，并先确认抓取授权、robots.txt和适用法律信号。
- 在未提供广告文案和页面内容时只能输出NEEDS_INPUT，不能生成连续性结论。
- 保存或晋升到memory前应明确确认写入范围、敏感信息处理方式和回滚方案。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python 3
可使用 Claude Code：先运行 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，再运行 /plugin install aaron-marketing@aaron。兼容 Agent Skills 的主机可运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，也可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/ad/orchestrate/landing-experience-checker" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
提供目标 URL、指向该页面的广告标题或文案、优惠或主张，以及一个 ROAS 档案。例如：Preflight https://example.com against these headlines: [粘贴文案] — flag message-match gaps before we launch。若缺少广告文案或页面内容，技能会停止并要求补充输入。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 检查范围明确，固定覆盖五项上线前页面体验因素。
- 区分 Measured、User-provided 和 Estimated，缺少速度数据时不会虚构指标。
- 每个 Fix 都要求具体缺口，并路由到页面优化或优惠声明登记等负责技能。
- 可使用用户粘贴的数据，PageSpeed/CrUX 和 MCP 连接器不是 Tier 1 的前置条件。
- 不能重写文案、重构布局或重新设计表单。
- 没有页面内容或广告文案时无法判断消息连续性。
- 没有 PageSpeed/CrUX 或移动渲染数据时，速度和移动端结论可能只是 Estimated。
- 来源只说明其作为 Claude Code 和兼容主机的技能使用方式，未提供独立测试套件或平台覆盖证明。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 广告落地页体验检查器 本页 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 广告创意构建器 | 60 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 达人流量落地页优化器 | 54 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告账户架构师 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
| 付费广告出价策略规划器 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 12 天前 | Apache-2.0 |
与 landing-optimizer 不同，本技能只发现并交接落地页问题，不负责实际改版；与 ad-account-auditor 不同，它不计算 RQS、不执行账户评分或发布否决。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能明确将广告、抓取页面和CSV视为不可信输入，要求不得执行嵌入指令；默认优先无密钥读取，外部抓取和写入有部分边界，且保存结果需用户确认。因Firecrawl会向第三方发送目标URL、内存晋升与回滚机制未在本技能中充分说明，敏感数据处理和恢复保障不完整，扣分。
输入确认、NEEDS_INPUT、Measured/User-provided/Estimated标记、五项检查和失败路由较清晰，静态上具备可执行的主流程。未执行验证，且核心路径依赖可选连接器、页面访问和用户提供数据；异常反馈、连接器失败和具体复现证据有限，按静态上限保守扣分。
触发场景、输入、输出、非适用范围和相邻技能边界定义明确，支持粘贴页面副本而非强制联网。中文仅体现在元数据和说明，核心流程未展示中文输出约束；Firecrawl、PageSpeed/CrUX等海外服务可能影响中国大陆可达性，虽为可选仍扣分。
结构完整，包含快速开始、契约、数据源、步骤、质量标准、保存模板引用、后续技能、版本和Apache-2.0许可证。缺少本技能独立的变更记录、维护责任人和故障排查说明；发布者身份未被验证，不能增加信任或治理分。
预期产出是五项检查的Pass/Partial/Fix清单，并要求具体缺口、指标来源和唯一修复归属，具有直接使用价值。实际速度和移动渲染常可能只是Estimated，且未提供本技能的代表性输出或执行结果；用户仍需准备广告、页面和部分测量数据，因此扣分。
技能合同和仓库测试显示存在共享契约、架构及审计验证，但所给测试未覆盖该技能的关键业务路径，也没有第三方执行记录或独立复现证据。静态材料可审计但覆盖有限，故仅给低分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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