关于 layer-ua-creatives
Layer 的用户获取创意技能,面向游戏广告测试,指导按单一变量构建创意矩阵并制作静态与视频素材。重点是复用获批美术、保持文案准确,并按投放比例调整画面。
主要功能
- 01按钩子、视觉和 CTA 设计测试矩阵
- 02用参考图保持游戏视觉一致
- 03从主图重构不同投放比例
- 04将准确文案叠加到图像上
- 05把静帧制作成视频并添加尾卡
适用场景
- 01测试不同游戏广告钩子
- 02为多个投放比例准备素材
- 03比较静态广告与动态版本
- 04制作带精确 CTA 的视频尾卡
MCP 相关
该技能说明通过 Layer 工具生成图像和视频、重构画幅、合成文字及渲染时间线,并对批次进行估价。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ layerai/ skills --skill layer-ua-creatives安装后在 Claude Code 中输入/layer-ua-creatives确认已加载。
详细介绍
Layer UA Creatives
概述
用户获取创意是一项测试,而不是一幅肖像。它的目的是了解哪种吸引点、视觉效果和行动号召能吸引玩家,因此工作的单位是变体矩阵:每个变体只在一个已知方面有所不同,而不是制作一则精美广告。如果一批图片同时更换角色、文案和背景,那么即使其中一个胜出,也无法告诉用户究竟是什么起了作用。
生成机制和支出门槛见 layer skill,提示词编写见 layer-image,动态效果见 layer-video,与片尾卡片的合成见 layer-video-timeline。图片上的精确文案见 layer-typography。本 skill 介绍如何将这些内容组合成创意测试。
如果你可用的 skills 中缺少此处提到的某个同级 skill,请让用户安装它(npx skills add layerai/skills --skill <name>);若无人值守,则根据工具架构继续操作,并标出缺失项。
快速参考
| 步骤 | 工具或筛选条件 | 原因 |
|---|---|---|
| 确定视觉基准 | 将已批准的主视觉用作 reference_image,或使用游戏的参考集 | 确保每个变体看起来都属于同一款游戏 |
| 静态概念 | use_case: "text_to_image"、capabilities: {image_editing: true} | 根据参考图再现游戏中的主体 |
| 一个母版,多种比例 | use_case: "reframing"、明确指定 width 和 height | 扩展画面,而不是裁切主体 |
| 从静态图到动态效果 | use_case: "image_to_video"、将静态图设为 first_frame | 已批准的画面固定视觉效果;模型添加动态效果 |
| 精确文案 | render_text,然后使用 compose_image | 图像模型容易拼错文字;这些操作不消耗 Creative Units |
| 片尾卡片和 CTA | render_video_timeline | 将 CTA 作为设计好的卡片展示,而不是生成文字 |
生成前先构建矩阵
首次运行前,先列出测试的各个维度:两到四种吸引点(开场构思,例如差点成功、力量幻想、观众想要做出的选择、前后对比),每种吸引点搭配一到两种视觉效果,以及一到两种 CTA。为每个单元格分配一个 ID,例如 H2-V1-C1,并在工具支持时将其作为文件 name 传入,以便广告控制面板中的结果能准确对应发生变化的内容。
每个变体只更改一个维度。如果用户想要更换角色和吸引点,那就是两项测试。
展示游戏的实际玩法。创意若承诺了游戏并不存在的机制,虽然能吸引点击,却会让玩家在安装后流失。当用户拥有真实的游戏实录时,使用 request_file_upload_url 上传,并以此为基础制作创意。
静态图
每张静态图都要以已批准的主视觉或游戏训练出的参考集为基准,绝不能只依据文字描述:反复改写相同的描述并不能再现角色。将主视觉作为 reference_image 附加到经过 image_editing 筛选的模型,或者将游戏的参考集通过 reference_sets 传入,并在信任生成结果前查看估算结果中的 reference_sets_degraded。
针对缩略图进行构图。信息流中的广告显示得很小、时间也很短,因此,一个主体、一个动作,以及两者之间的高对比度,比复杂场景更有效。为文案留出清晰空间,并在提示词中说明这一点(“顶部三分之一处留出空旷天空,用于放置标题”)。
不要在生成过程中加入文案。先在与文案框尺寸相同的画布上使用 render_text 设置标题,再通过 compose_image 将标题叠加到美术图上(美术图位于底层并使用 fit_and_crop,文字置于上层)。这两项操作都不消耗 Creative Units,因此文案变体无需额外花费。
一个母版,适配所有版位
不要为每个版位分别生成:角色会移动,调色板会变化,测试也会因版位而异。先批准一个母版,再以它为基础,使用 use_case: "reframing" 和作为 init_image 的母版派生出每个版位。
为每个目标同时传入 width 和 height:如果缺少其中一个,同时又附带了初始图像,输出就会采用母版的尺寸。请从用户处或网络当前发布的规格中获取精确像素尺寸,不要凭记忆填写。
动态效果
静态图转动态效果,是为了测试效果出色的静态图能否作为视频使用。先将静态图重构为视频的宽高比,再使用 image_to_video 为该画面制作动画,并将该画面作为 first_frame。把成片视频裁剪为其他宽高比时,可能会裁掉人物的头部。
钩子必须在开头几秒内奏效,因此动态提示词要以动作开场,而不是先交代场景:“塔顶在第一秒朝镜头倒下”,而不是“缓慢推进村庄,然后塔倒下”。片段时长和循环行为请见 layer-video。
使用 render_video_timeline 组合镜头、徽标、音乐和定格 CTA 片尾卡;卡片上必须是精确文本,不要生成文字。
批量任务定价
首次调用前,先为整个任务估价。根据 get_forge_instructions,如果调用之间只有提示词措辞或种子不同,则共用一份估价,并乘以调用次数;但每种不同类型都要单独估价:静态图一份、每种重构目标尺寸各一份、每种视频时长各一份,另加剪辑的 estimate_video_timeline_price。将它们相加;如果超过 20 CUs,就展示表格并等待用户明确同意。之后执行任务,并按 poll_interval_seconds 轮询每次运行。
示例
“为我们的合成游戏做一组创意测试:三个钩子,正方形和 9:16 两种比例,另外为效果最佳的静态图制作动态版本。”
- 使用
list_reference_sets获取该游戏的素材集;已批准的主视觉素材已带有file_id。 - 矩阵:钩子 H1(差点错过)、H2(令人满足的合成连锁)、H3(合成前后的棋盘),每个钩子一种视觉方案,一个 CTA。共六张静态图:三个钩子,两个比例。
- 使用
filter.use_case: "text_to_image"和filter.capabilities: {image_editing: true}调用list_base_models;选择第一个结果。以主视觉素材作为reference_image,生成三张正方形母版,每个提示词指定一个钩子和留给文案的空白区域。 - 使用
use_case: "reframing"调用list_base_models。将每张母版作为init_image,并将width和height设为用户指定的 9:16 尺寸。 - 每种比例各调用一次
render_text生成标题和 CTA;使用compose_image将其合成到六个画面上,命名为H1-V1-C1-1x1等。 - 制作动态版本:用户选择一张静态图。将其 9:16 画面传给
image_to_video作为first_frame,并设置duration_seconds(筛选条件设为fixed_duration: true,以确保模型遵守时长),随后使用render_video_timeline添加徽标和定格 CTA 卡片。 - 在步骤 3 之前,为每种类型估价(静态图、重构、视频、时间线),展示总价;超过 20 CUs 时等待用户同意。
常见错误
- 一次改变多个因素的变体,导致测试结果无法提供有效结论。
- 不要分别生成每个版位,而应重构同一个母版。
- 重构时只传入
width或height,导致输出恢复为母版的尺寸。 - 让图像模型生成标题,而不是使用
render_text。 - 将成片视频裁剪为新的宽高比,而不是重构其首帧。
- 开头先铺陈场景,没能迅速抓住注意力。
- 描绘游戏中并不存在的玩法。
- 只估算一张静态图,却实际运行三十次。