对手的获客打法藏不住了，丢个网址给 AI Agent 就能扒出来

一家做短视频广告素材的公司开源了一个营销调研工具 REM，只要给它一个官网或应用商店链接，就能把这家公司公开留下的获客痕迹收集起来，交给 AI Agent 写成带证据编号的分析报告。项目自带一份拆解卡路里应用 Cal AI 的示例：Meta 广告库里 894 条广告、692 条还在投，投得最久的几条连续跑了 185 天，全部是视频，几乎都直接跳到 App Store。有用的地方在于每个判断都能顺着编号找到出处，没查到的也老老实实列出来。

先看这份拆解

下面这张表整理自项目仓库里的 Cal AI 示例报告，数据时间是 2026 年 10 月：

环节查到了什么能得出的判断付费广告Meta 上 692 条在投，抽样的 61 条全是视频，最长的投了 184 到 185 天，每条有 10 个以上的变体主引擎就是 Meta 视频广告，投那么久的素材是跑赢了的落地页61 条里 60 条直接跳 App Store，官网只装了基础统计官网不负责转化，转化发生在商店页和应用里卖点广告、官网标题、应用商店简介说的都是"拍张照就能记卡路里"一个卖点在所有地方重复转化先问生活习惯问卷，再进付费墙，入口是 3 天免费试用典型的"问卷建计划 + 试用转订阅"口碑App Store 37 万多条评分、4.8 分，首页强调健身博主在用用规模和达人背书推转化近况最近 30 天只新上了 1 条广告可能已经从扩张转为收割

报告还给了一张 12 个渠道的评分卡，LinkedIn 广告、Reddit 营销、Hacker News 发布这几项被判为"没有"，每一项都附了检查过的来源。

以上数据来自项目自带的示例报告，我们没有核实，也没有自己安装运行这个工具。

为什么有效：三个原因

• 证据和判断分开：工具只负责收集"在哪看到了什么"，判断交给 Agent，而且每个判断必须引用证据编号。最后还有一步检查，引用对不上的报告不算完成。

• 把"没查到"当成一类结果：查不到的项目不会被写成"对方没做"，而是单独列出，附上手动去查的链接。读报告的人知道哪些结论站得住。

• 看投放时长：一条广告连续投几个月，说明它在赚钱。先看这些跑赢的素材，比翻几百条广告有效得多。

照着学：五步 SOP

这五步对人和 Agent 都适用。工具的安装和命令在 Skill 页面 reverse-engineer-marketing，把它交给你的 AI Agent，再让它每完成一步对照"完成标准"自查。

安全底线

• 只看公开资料：不登录对方的任何系统，不绕过付费墙，也不要用它去调查具体个人。

• 学打法，不搬素材：对方的广告视频、图片和文案有版权，自己重新拍、重新写。

• Key 不贴进聊天：数据服务的 Key 自己在终端里设置。

• 遵守各平台的条款和当地法律，拿不准的渠道先别查。

容易踩的坑

• 照着 README 一行命令装不上：写这篇时这个包还没发布到 npm，要从源码装，Skill 页面写了步骤。让 AI Agent 先检查再装。

• 不补数据就下结论：不填 Key 时，Meta、Google 广告和社交数据都是"未知"，这时候说"对手不投广告"是错的。

• 把投放代码当成正在投：网页里有某个平台的代码，只能说明装过，以广告库里看到的为准。

• 只看广告数量：广告数是抽样的前几页，看投放时长和上新速度更有用。

• 相信自动匹配的账号：创始人、TikTok 账号这些靠搜索匹配，可能认错人，重要的自己点开确认。

想看一批广告怎么围绕一个卖点来做，接着看案例 一批 AI 广告只讲一个卖点。