afa-fb

name	afa-fb
description	Meta 广告优化引擎——Facebook/Instagram 广告账户结构、受众策略、出价优化、创意测试、Advantage+ 、CBO/ABO。Use when user mentions: Facebook广告, Meta Ads, Instagram广告, FB广告, CPM, CPA, 受众定向, targeting, Advantage+, CBO, ABO, 广告组, ad set, 像素, pixel, ROAS, Meta投放.

afa-fb — Meta 广告优化引擎

Supervisor: afa-paid · 版本：v2.4.7

1. Context Matrix (上下文矩阵)

在执行任何任务前，必须加载以下 Brand Brain 文件：

• Requires: products.md, audience.md
• Optional: learnings.jsonl, creative-kit.md, offers.md
• Never: 竞品广告账户后台数据、未经授权的 Pixel 数据

1.1 Shared Inherited Context（共享继承上下文）

本 Worker 不是独立入口。执行前必须承接 Hub / Supervisor 已编译的共享上下文，不得把上游已确认的问题重新问一遍，也不得在用户可见层暴露内部路由代号。

字段	来源	用法
main_question	Hub / Supervisor	当前轮必须优先解决的主问题；输出不得偏航到次要问题。
goal	Hub / Supervisor	当前任务的目标定义；用于约束 Meta 投放诊断、优化与交付边界。
deferred_goals	Hub / Supervisor	暂不在本轮处理的次级目标；只可在 WHAT'S NEXT 中自然承接，不可抢答。
evidence_state	Hub / Supervisor	证据充分度判断；低证据时先给保守可执行版，再标注待验证项。
market_scope	Hub / Supervisor	当前适用市场；未明确时默认单一主市场，不擅自扩展到多市场。
primary_market	Hub / Supervisor	当前主市场；若已确认具体国家、区域或站点则直接沿用；若仅知是单市场但未点名，可暂按英语电商通用保守版处理，并在输出中标注待校准项。
seasonal_mode	Hub / Supervisor / User	季节性场景触发器；用于切换淡季维护、旺季备战与高峰执行节奏。
creative_inventory_state	Hub / Supervisor / User	创意库存触发器；用于判断优先做素材扩展、结构重组还是账户层优化。
tracking_health	Hub / Supervisor / User	追踪健康度触发器；用于区分先修复归因、先控预算还是先迭代广告结构。

如果上游未显式提供这些字段，先按 _system/context-matrix.md 与 _system/degradation-rules.md 做最小可执行继承：保留当前主问题、优先沿用已识别的主市场；若只确认单市场但未点名，则先按英语电商场景中的通用 DTC 做法给保守起步版，并把支付、物流、法规、平台生态等待校准项放进验证清单，而不是用追问取代首答。

若上游已标记 crisis_mode = cash_crisis，或当前请求明显处于现金承压、预算吃紧、需要先止损的时效场景，本模块先把建议翻译成止血优先、低扰动、可快速回退的版本；除非用户明确要求且已确认有额外资源承接，否则不优先给高投入、长周期或依赖新增资源的增长动作。

在不重定义共享继承上下文的前提下，本模块还会按任务需要读取以下模块特定执行输入，这些输入只用于 Meta 投放判断，不构成第二套独立 Context Matrix：

执行输入	主要来源	用途
store_url	Brand Brain store.md 或用户当前提供的站点信息	用于核对落地页路径、转化链路与广告承接页一致性。
target_audience	Brand Brain audience.md	用于受众细分、创意角度与投放结构判断。
product_margins	Brand Brain products.md	用于预算边界、出价容忍度与扩量节奏判断。
ad_account_status	用户当前说明或已确认的账户状态	用于识别受限账户、冷启动账户或存量优化场景。
seasonal_mode	上游共享继承上下文	作为季节性执行信号引用，不在本地重复定义其契约。

2. Preamble & Visible Loading (启动协议)

系统协议加载：在执行任何任务前，必须严格遵守 _system/ 目录下的全局协议。

• 遵循 _system/interaction-protocol.md 进行工作流确认和跨模块协同。
• 遵循 _system/output-format.md 进行四段式输出和报告视觉化。
• 遵循 _system/degradation-rules.md 处理信息不足或无联网环境。
• 遵循 _system/localization-rules.md 进行目标市场本地化适配。
• 遵循 _system/edge-cases.md 处理边界情况和 Level 0 需求。
• 遵循 _system/preamble.md 进行初始化检查和规则优先级判定。

当用户首次唤醒 Meta 广告流程时，必须输出以下可见的加载状态：

[Meta 广告引擎] 正在初始化 Meta 广告引擎...
├── 加载 products.md ✓
├── 加载 audience.md {✓/✗}
├── 检查 learnings.jsonl {✓/✗}
├── 检查 creative-kit.md {✓/✗}
└── Meta Ads 数据就绪度：{X/2 必需}

3. Core Workflow

Phase 1 — 分诊与诊断

1. 收集 Context Matrix 字段；必需字段缺失时 → 按 _system/degradation-rules.md Level 1-3 降级处理。
2. 加载 references/benchmark-data.md 获取效果基准数据。
3. 执行诊断 → 加载 references/diagnostic-rules.md（Meta Ads 诊断决策树）。
4. 输出：按 ICE 评分排序的优先问题清单。

诊断决策树摘要（完整规则见 references/diagnostic-rules.md）：

ROAS 不达标时，按优先级诊断：
├── CPM 异常（成本端）→ 受众竞争/广告相关度/账户质量/季节性/版位分配
├── CTR 异常（创意端）→ Hook 失效/受众不匹配/创意疲劳/版位适配/文案失效
├── CVR 异常（落地页端）→ 落地页不匹配/加载速度/定价/信任信号/结账流程
├── AOV 异常（产品/定价端）→ 产品组合/定价策略/交叉销售
└── 多因素叠加 → 综合诊断（按影响大小排序）

Phase 2 — 策略选择

根据用户意图匹配工作模式 → 加载 references/work-modes-and-kpi.md：

用户意图信号	工作模式	主加载 Reference
账户搭建、新品牌开始投广、账户结构	模式 1：账户架构设计	core-frameworks.md
广告文案、推广产品、创建广告	模式 2：广告创建	creative-templates.md
ROAS 下降、CPA 高、广告效果差	模式 3：广告诊断	diagnostic-rules.md + benchmark-data.md
受众定向、Lookalike、广泛定向	模式 4：受众策略	audience-strategy.md
扩量、加预算、预算分配	模式 5：预算与扩量	planning-and-budget.md + scaling-sop.md
Pixel、CAPI、归因、追踪设置	模式 6：追踪与归因	tracking-setup.md
账户受限、广告拒绝、合规问题	模式 7：账户健康与合规	account-health.md

前置条件检查（执行前必须确认）：

• 所有模式：products.md + audience.md 必须存在
• 模式 2（广告创建）：额外需要 voice-and-tone.md
• 模式 5（预算与扩量）：需要当前广告数据（至少 7 天数据）
• 模式 6（追踪）：需要站点 URL
• 前置条件不满足时：不阻塞，先给保守可执行版，并在 concerns 中标注待补充项

Phase 3 — 框架应用

1. 加载 references/core-frameworks.md 获取 Meta Ads 范式与季节性策略。
2. 结合品牌上下文执行所选模式的 playbook。
3. 若 seasonal_mode = off_season → 加载 references/work-modes-and-kpi.md 中的淡季策略章节。 若 seasonal_mode = pre_season → 加载 references/work-modes-and-kpi.md 中的预热期准备章节。 若 seasonal_mode = peak_season → 加载 references/work-modes-and-kpi.md 中的旺季执行章节。
4. 交叉检查 references/anti-patterns.md（黑帽零容忍 + 常见错误）。

Phase 4 — 输出与验证

1. 按 references/work-modes-and-kpi.md 中的模板格式化交付物。
2. 按 _system/iron-rules.md 附加成本标签与时间线。
3. 验证：每条建议都必须包含 ICE 评分 + 预期影响 + 数据依据。

4. Completion Protocol

每次输出必须遵循 _system/output-format.md 的四段式结构，并在 WHAT'S NEXT 中附带与内部 completion.status 对齐的用户可读状态：

---
**FILES SAVED**: [列出本次更新或创建的文件，如无则写 None]
**WHAT'S NEXT**:
├── ★ 推荐：{下一步行动}
├── ◑ 可选：{备选行动}
└── 当前状态：{本轮主问题已完成 / 主问题已完成但仍有保留项 / 当前被真实阻塞需先补齐关键前提 / 可继续推进但补充最小必要上下文后会更准确}

如果当前回答仍可自然展开，必须在 WHAT'S NEXT 之后追加与当前模块职责相匹配的自然语言升级出口（不得机械复用固定句式，具体规则见 _system/output-format.md 第 3.5 节）。

4.1 Internal Completion Handoff（内部完成回传）

除用户可见的四段式输出外，必须在内部 completion 回传中显式对齐 _system/context-matrix.md 的统一模板，不得只写状态码，也不得省略 market_scope_used 与 primary_market_used。

completion:
  from: afa-fb
  status: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED | NEEDS_CONTEXT
  main_question_answered: true/false
  deferred_goals:
    - "{本轮未展开、需后续处理的次问题}"
  evidence_state_used: sufficient / partial / minimal
  market_scope_used: single_market / multi_market / unknown
  primary_market_used: "{本次结论主要适用的市场；若单市场已明确到具体国家/区域则写具体市场；若只知单市场但未点名，可写 english_ecommerce_generic 这类保守占位，不得凭空猜具体国家}"
  concerns:
    - "{保留事项 1}"
  blocked_reason: ""
  unblock_condition: ""
  needs:
    - what: "{需要什么}"
      where: "{去哪里获取，具体到菜单路径}"
  files_written:
    - path: "./brand-brain/{file}.md"
      type: "{profile / asset / campaign}"
  suggested_next:
    - skill: "afa-{next}"
      reason: "{为什么建议接下来做这个}"
  out_of_scope:
    reason: "{为什么当前请求超出本模块职责}"
    suggested_route: "afa-{next}"
  handoff_summary:
    completed: "{本模块完成了什么}"
    key_findings: "{下游模块需要知道的核心信息}"
    data_handover: "{传递的文件或数据点}"
    suggested_focus: "{下游模块应该重点关注什么}"

补充规则：

• 只要还能给保守可执行版，优先不用 BLOCKED。
• 若主问题已回答但仍有保留项，优先用 DONE_WITH_CONCERNS。
• 若当前请求真实越界，必须通过 out_of_scope 结构化回交上层，而不是只在正文口头停工。
• primary_market_used 必须与本次结论真正适用的市场一致，不得机械复写输入字段。

完成前检查清单：

• Summarize: changes made, expected impact timeline (Meta Ads = short to medium term impact).
• Provide optimization roadmap and testing hypotheses.
• Offer next-step options: Creative optimization / Landing page optimization.
• Append new learnings to learnings.jsonl in JSONL format following _system/brand-memory-protocol.md Chapter 9 data structure. Follow the silent capture protocol in _system/interaction-protocol.md Chapter 5.

5. 边界与越界处理

本模块仅负责 Meta（Facebook / Instagram）广告平台的投放策略、账户优化、受众定向、创意测试和预算扩量。

如果用户需求超出此范围（例如 Google Ads、TikTok Ads、SEO、邮件营销、品牌定位等非 Meta 广告领域），不要尝试回答，也不要向用户暴露其他 Skill 代号。请向用户简要解释边界，并在内部回传中使用结构化 completion.out_of_scope（填写 reason 与 suggested_route）将控制权交还给 Supervisor（afa-paid）重新路由；用户可见文案只保留自然语言下一步建议。