ads-next

持续辅导：接下来该修复什么

/ads next 会将审计转化为一系列小而有序、经过验证的操作。 这是跟进循环的后半部分：/ads start 负责连接，/ads audit 负责衡量，/ads next 负责辅导。

子命令路由

参数	行为
（无）	默认 — 发现 → 排序 → 显示前 3 项 → 提议逐步处理第 1 项。
show	发现 → 排序 → 打印前 10 项 → 退出（不提示逐步处理 — 适用于客户报告）。
compare	通过 python3 scripts/profile.py compare <p>，按平台打印最近两次审计之间的完整差异。
walk	跳过提示 — 直接引导用户逐步处理首要操作。

核心规则

1. 先读取配置文件。 python3 scripts/profile.py get — 如果退出码为 2，则建议运行 /ads start 并退出（没有上下文的辅导只是在猜测）。
2. 逐步处理时一次只做一项操作。 与 /ads start 阶段 C.3 相同，采用循序渐进、经过验证的循环。
3. 绝不编造问题。 如果在当前工作目录或历史记录中找不到审计，则打印生成审计的准确命令（/ads audit 或特定平台的命令）并退出。

---

阶段 1 — 发现审计 JSON

按以下顺序搜索 *-audit-results.json 文件，最新的优先：

1. <cwd> — 当前工作目录。Glob *-audit-results.json。
2. ~/.claude-ads/history/ — 持久日志。读取 ~/.claude-ads/history/index.json 并解析每个平台最近一次审计对应的文件。

验证每个文件：

• 必须能解析为 JSON。
• 必须包含 platform、health_score、checks。
• platform 必须为 meta、google 或 tiktok。

如果文件未通过验证，则跳过该文件并打印一行 WARNING: skipped <path> (<reason>)。不要中止运行。

如果找不到有效审计：

No audits yet. Run one first:

  /ads audit                 — full multi-platform
  /ads <meta|google|tiktok>  — single platform deep-dive

然后退出。

---

阶段 2 — 将任何新审计持久化到历史记录

对于在当前工作目录中发现的每个审计文件，如果它比 ~/.claude-ads/history/index.json 中该平台最近的条目更新（比较 generated_at），则通过以下方式将其复制到历史记录：

python3 scripts/profile.py save-audit <path>

这会构建多会话记忆 — 磁盘上任何位置运行的每次审计，最终都会进入历史索引。

---

阶段 3 — 按影响 × 易行程度排序项目

汇总所有有效审计中的每个 quick_win、每个 critical_issue，以及 result 为（FAIL、WARNING）的每个 check。按（platform、check_id）去重 — 如果某项检查同时出现在 critical_issues 和 checks 中，则视为同一项，并使用关键问题的元数据。

为每个项目计算一个影响分数：

severity_weight = { critical: 5.0, high: 3.0, medium: 1.5, low: 0.5 }[severity]
effort_inverse  = 1 / (fix_time_minutes + 1)            # default fix_time = 30 if null
budget_share    = platform_budget_share(platform)       # see below
impact          = severity_weight × effort_inverse × budget_share × 100

platform_budget_share — 根据用户配置文件以及审计中是否存在 account_id 推导：

• 如果配置文件列出 1 个活跃平台，则该平台的份额 = 1.0。
• 如果配置文件列出 2 或 3 个平台，则以 1 / n 作为基准份额。然后将用户花费最多的平台份额提高 +0.1（使用 monthly_spend_usd ÷ 平台数量作为粗略先验；如果用户以后设置了各平台的支出，则改用该数据），上限为 0.8。
• 如果配置文件为空，则退回到等权重。

按 impact 降序排列所有项目。

---

阶段 4 — 检测回归（优先级 0）

对于历史记录中审计次数 ≥2 的每个平台，运行：

python3 scripts/profile.py compare <platform>

检查 JSON 输出：

• score_delta < -5 → 在排序列表顶部追加优先级 0 警报。格式：

  ⚠ <Platform> health dropped from <prev>/100 (<prev_grade>) → <new>/100 (<new_grade>) since your last audit.
    New issues: <comma list of new_issues>
    Resolved:   <comma list of resolved_issues>
  

• score_delta > +5 → 在输出最底部添加成功提示行： 🎉 <Platform> health improved <delta>+ points since last audit. Keep going.

回归的优先级高于常规快速收益。它们会显示在前 3 项列表上方，并使用单独的标题。

---

阶段 5 — 输出前 3 项

默认子命令打印：

Next actions (ranked by impact × ease for your $XXX/mo across <platforms>):

  1. [<platform> · <check_id> · <severity>] <name>
     Finding:        <finding>
     Recommendation: <recommendation>
     Estimated fix:  <fix_time_minutes> min · Impact: <impact rounded>
     Reference:      <reference file if known, e.g. tracking-meta.md>

  2. [...]

  3. [...]

(Run `/ads next show` to see the top 10. `/ads next compare` for full audit delta.)

如果使用 show 子命令：改为打印前 10 项，不显示提示，然后退出。

---

阶段 6 — 操作讲解（默认和 walk 子命令）

AskUserQuestion：

“要我现在带你一步步修复 #1 吗？”

选项：是 — 一步一步来 · 改看 #2 · 退出，我自己处理。

选择是时：

1. 根据此 check_id 的平台和类别确定参考文件。查找表：

   平台	类别前缀	参考文件
   meta	Tracking / Pixel / CAPI	tracking-meta.md
   meta	Creative / fatigue	meta-audit.md（Creative 部分 — 涵盖 M28 疲劳）
   meta	Structure / Budget	meta-audit.md
   google	Tracking / Conversion	tracking-google.md
   google	Bidding / Structure	google-audit.md
   google	Quality Score / Keywords	google-audit.md
   tiktok	Tracking / Events API	tracking-tiktok.md
   tiktok	Creative / Spark	tiktok-audit.md
   tiktok	Structure	tiktok-audit.md

   如果没有匹配的参考文件，则仅使用该检查项自己的 recommendation 字段作为依据。

2. 逐步操作循环（与 /ads start 阶段 C.3 使用相同模式）：

   • 打印步骤 1：目标 · 执行此操作 · 预期结果 · 我将如何验证。
   • AskUserQuestion：已完成 — 现在验证 · 遇到错误 · 暂停。
   • 选择已完成时：运行验证（重新调用相关 MCP 工具 / API 脚本），并确认该检查项现在已通过。如果通过 → ✓，继续步骤 2。如果未通过 → 诊断并重试。
   • 每个步骤最多尝试 3 次。

3. 执行操作后，询问用户是否要继续处理操作 #2。

选择改看 #2时：将索引设为 2，重新进入阶段 6。

选择退出时：打印：

修复后运行 /ads audit 以更新评分，然后再次运行 /ads next，查看最新的前 3 项。

---

阶段 7 — 保存状态

结束时：

python3 scripts/profile.py set last_command "/ads next"
python3 scripts/profile.py set last_command_at "$(date -u +%FT%TZ)"

下次运行 /ads audit 时，历史索引会自动更新 — /ads next 本身不会将内容加入历史记录（只会读取并执行操作）。

---

对比模式（/ads next compare）

对于历史记录中有 ≥2 条条目的每个平台：

python3 scripts/profile.py compare <platform>

打印每个平台的完整差异：评分变化、等级变化、新问题、已解决问题、文件时间戳。不进行排名，也不提示操作讲解 — 这是审计变更日志视图。

---

错误处理

• 缺少配置文件 → 打印一行提示，建议运行 /ads start，然后退出。
• 没有任何审计记录 → 打印一行提示，建议运行 /ads audit，然后退出。
• 所有审计均未通过验证 → 打印收集到的警告，然后退出。
• 操作讲解期间：如果 3 次重试均失败，则在控制台记录“已跳过 <check_id> — 稍后运行 /ads next walk 再回来处理”，并询问是否尝试 #2。

输出约定

/ads next 不会生成任何文件。它纯粹用于交互式指导，并会产生副作用，写入 ~/.claude-ads/history/（通过 save-audit）以及配置文件的 last_command* 字段。