광고 카피라이터로 Claude 사용하는 방법: Leo Skill 가이드

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  1. 끝까지 맞춰 쓰고, 나중에 줄이지 마세요
  2. 여러분이 테스트하는 것은 표현이 아닙니다. 주장입니다.
  3. 아무도 제안서에 넣지 않는 산술
  4. 실패하는 지점
  5. Leo 스킬은 어떻게 설치하나요?
  6. 이것은 누구를 위한 것인가요?
  7. 관련 Skill 가이드
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이 가이드의 기반이 되는 Skill: Leo - 광고 카피라이터 AI Skill. 제품, 주장 목록, 이미 성과를 거둔 문구를 보관하므로 다음 결과물은 인터넷이 생각하는 광고에서 출발하는 대신 근거를 바탕으로 만들어집니다 - $19, 한 번만 결제하면 영구적으로 사용할 수 있습니다.

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광고는 끝이 명확한 문장입니다. 그 끝을 정하는 것은 플랫폼이 설정한 숫자이며, 입력란과 게재 위치에 따라 다르고, 바뀌기도 합니다. 또한 모델이 자신 있게 말하면서도 틀리는 단 하나의 사실입니다. Google 헤드라인을 얼마나 길게 쓸 수 있는지 물으면 30자라고 답할 것입니다. 라틴 문자 캠페인에는 맞지만 일본어 캠페인에는 절반만 맞는 말입니다. 글자 수 제한은 prompt에 입력하는 값이지 prompt에서 출력되는 값이 아닙니다. 이것이 결국 전체 방법의 핵심입니다.

끝까지 맞춰 쓰고, 나중에 줄이지 마세요

30자 헤드라인을 만드는 방법은 두 가지이며, 결과는 완전히 다릅니다.

첫 번째 방법은 헤드라인을 요청해 괜찮은 문구를 받은 다음 줄이는 것입니다. 그러면 훼손된 문장이 나옵니다. 처음부터 다른 리듬을 염두에 두고 만든 문장의 끝부분을 잘라냈기 때문입니다. 누구나 그 사실을 알아챌 수 있습니다.

두 번째 방법은 단어 하나가 나오기 전에 생성 제약 조건으로 너비를 설정하는 것입니다. "30자에 맞는 문장을 작성해"는 "문장을 작성한 다음 줄여"와 다른 지시입니다. 대부분의 사람은 자신도 모르게 두 번째 방식을 사용합니다. 압축은 편집이 아닙니다. 그 너비에 맞춰 문장 자체를 구상해야 합니다.

따라서 prompt에는 숫자가 포함되고, 선호 사항이 아니라 엄격한 규칙으로 전달됩니다. 그다음 사람들이 건너뛰는 단계가 하나 더 있습니다. 각 줄 옆에 글자 수를 표시하게 한 다음, 직접 다시 세세요. 모델은 글자를 세는 데 악명 높을 정도로 서툽니다. 모델이 텍스트를 보기 전에 토큰화되기 때문입니다. 모델이 제시하는 숫자는 정렬에 유용한 참고 자료일 뿐 보장값이 아닙니다. 스프레드시트나 텍스트 편집기에서 3초만 확인하면 됩니다.

숫자와 이 페이지가 그중 하나만 알려주는 이유

Google은 텍스트 제한을 명확하게 공개합니다. 반응형 검색 광고에서 헤드라인 입력란은 최대 30자까지 지원하며(헤드라인 3~15개), 설명 입력란은 각각 최대 90자까지 지원합니다(2~4개). 경로 입력란은 각각 최대 15자입니다. 또한 Google은 한국어, 일본어 또는 중국어처럼 전각 문자를 사용하는 언어에서는 모든 문자가 2자로 계산된다고 명시합니다. 이는 모델이 먼저 알려주지도 않고, 요청받지 않으면 언급하지도 않는 바로 그런 세부 사항입니다. 2026년 9월 17일에 원문에서 확인함: Google Ads 고객센터.

Meta의 대응 수치는 일부러 여기 인용하지 않았습니다. Meta의 사양 페이지는 게재 위치와 목표에 따라 다르고, 예고 없이 변경되며, 자체 비즈니스 도구 밖에서는 읽을 수 없기 때문에 블로그에 인쇄된 숫자는 금세 낡을 수밖에 없습니다. 실제로 구축 중인 광고 관리자에서 구축하는 당일에 확인하세요. 이것은 회피가 아니라, 아래 프롬프트가 모델에 적용하는 동일한 규칙입니다.

여러분이 테스트하는 것은 표현이 아닙니다. 주장입니다.

기존의 조언은 좋은 광고 문구는 작성하는 것이 아니라 찾아내는 것이라는 말입니다. 열 줄을 실행하면 그중 두 줄이 승리합니다. 맞는 말이지만, 거의 아무도 끝까지 따르지 않는 결과가 있습니다.

테스트를 통해 문구를 찾는다면 모델의 역할은 최고의 한 줄을 만드는 것이 아닙니다. 무언가를 테스트할 수 있는 폭넓은 선택지를 만드는 것입니다. 추가 지시 없이 변형 열다섯 개를 요청하면 하나의 주장을 열다섯 가지 방식으로 표현한 결과를 얻게 됩니다. "청구서 작성에 드는 시간을 절약하세요"와 "청구서 작성에 시간을 덜 쓰세요"가 거의 비슷한 성과를 낸다는 사실을 알아내는 데 실제 돈을 쓰게 될 텐데, 이는 이미 알고 있던 내용입니다.

변형은 주장에서 달라야 합니다. 즉 약속, 답하는 이의 제기, 구매자의 하루 중 묘사하는 순간, 이름 붙이는 두려움에서 달라야 합니다. 그러면 각각이 결과가 딸린 가설이 되어, 패배한 변형도 노출을 낭비하는 대신 무언가를 알려 줍니다.

아무도 제안서에 넣지 않는 산술

"수십 개의 변형을 생성하라"는 말에 대한 현실적인 반론은 이것입니다. 적은 예산으로는 수십 개를 테스트할 수 없습니다.

각 변형은 동일한 노출을 나눠 갖습니다. 몇 개를 넘어서면 어떤 변형도 실제 차이와 잡음을 구분할 만큼 충분한 데이터를 축적하지 못하고, 결국 가장 먼저 운 좋게 성과를 낸 변형을 승자로 선택하게 됩니다. 생성해야 할 변형의 수는 모델이 만들어낼 수 있는 수가 아니라 예산과 전환량에 따라 정해야 합니다. 모델은 무제한으로 만들 수 있고, 바로 그것이 함정입니다.

진정으로 서로 다른 주장 두세 가지를 제대로 테스트하는 것이, 열다섯 가지 표현을 부실하게 테스트하는 것보다 낫습니다. 모델은 고려하지 못했던 관점을 찾는 데 잘하는 부분에 활용하세요. 그런 다음 비용을 쓰기 전에 대부분을 버리세요.

프롬프트 1 - 광고 문구가 존재하기 전의 주장 목록

아직 광고 문구는 작성하지 마세요. 이것이 내 제품이며 구매자에 대해 알고 있는 내용입니다: [PASTE] 주장 목록을 작성하세요. 각 항목은 우리가 제기할 수 있는 하나의 내용입니다. 신뢰할 만한 약속을 일반 문장으로 작성하고, 다음을 덧붙이세요: - 내가 이를 뒷받침할 수 있는 근거, 또는 근거가 있다면 [PROOF NEEDED: what] 주어진 내용이 전혀 없으므로 - 누구에게 가장 잘 맞고 누구에게는 맞지 않는지 - 경쟁사가 같은 claim을 정직하게 내세울 수 있는지 여부. 그렇다면 GENERIC이라고 표시하세요. 그런 다음 분류하세요: - 우리에게만 구체적이며 근거도 있는 claim: 이것들이 테스트할 가치가 있는 것 - 근거는 있지만 일반적인 claim - 구체적이지만 근거가 없는 claim: 근거를 확보해야 합니다 근거를 제시하거나 삭제하세요 통계, 백분율, 고객 이름 또는 추천사를 지어내지 마세요. 이 대화의 어느 시점에도 하나도 없습니다. 마지막으로: 가장 강력하다고 생각하는 claim을 지목하고, 분명히 말하세요. 그 이유를 말하고, 근거가 뒷받침하지 않는 것처럼 보이는데도 제가 집착하는 claim이 무엇인지 하나 지목하세요 지원하지 않는 이유.

프롬프트 2 - 한계까지 작성하기

[PLATFORM AND PLACEMENT]용 광고 카피를 작성하세요. 제가 제공하는 엄격한 한도입니다. 추측해서는 안 되며: - [FIELD]: [N]자, 공백 포함 최대 - [FIELD]: [N]자 어떤 상황에서도 이를 초과하지 마세요. 제게 한도. 제가 제시한 수치는 수정하지 마세요. 각 필드에 [N]개의 문장을 작성하세요. 모든 문장에 대해: - 문장 뒤 대괄호 안에 글자 수를 표시하세요 - 해당 너비에 맞춰 문장을 작성하세요. 더 긴 문장을 작성한 뒤 다듬으세요. 이 너비에 아이디어가 들어맞지 않으면 아이디어를 삭제하세요 문장을 잘라 끝내지 말고 각 문장은 아래 목록의 claim 하나만 담아야 하며, 어느 것인지 이름을 적으세요. 한 문장에 두 개의 claim을 결합해서는 안 됩니다. 금지: transform, elevate, unlock, seamless, effortless, 혁신적인, 게임 체인저인, 그리고 의미를 의미를 바꾸지 마세요. 그런 다음 표시하세요. 개수를 확신할 수 없는 문장과 내 목록에 없는 claim을 담은 문장. 그런 문장은 없어야 합니다 두 번째 유형입니다. CLAIM 목록: [PASTE]
Skill 집중 조명
Leo - 광고 카피라이터 AI Skill
$19 · 1회 결제

세션 간에 claim 목록, 금지 단어, 실제로 성과를 낸 문구를 유지하고, 기억하는 분량이 아니라 사용자가 지정한 한도에 맞춰 작성합니다. 특히 광고 작업에서 이 지속성이 핵심입니다. 새 채팅은 어떤 claim이 이미 실패했는지 전혀 모르므로, 3월에 반증한 각도를 태연하게 다시 제시합니다.

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프롬프트 3 - claim이 서로 다른 변형안

이 광고의 변형안 [3]개를 작성하세요. 각각 서로 다른 claim이 아니라, 같은 내용을 다르게 표현한 것이어야 합니다. 각 변형안마다 다른 리드를 사용하고, 변형안 위에 그 이름을 적으세요: - 얻게 되는 결과 - 더 이상 겪지 않게 되는 문제 - 정면으로 답하는 이의 제기 - 문제를 알아차리는 하루 중 순간 - 지금처럼 계속하는 데 드는 비용 각 변형안에 대해: - 가설을 한 문장으로 작성하세요. 무엇이 성공하면 증명하다 - CLAIM이 틀렸음을 보여줄 결과를 말해 주세요 than the wording 표현보다 - 가장 적합한 잠재고객과 놓치게 될 잠재고객을 명시하세요 - 동일한 글자 수 제한, 표시된 글자 수 - 규칙: - 두 가지 변형이 서로 다른 표현으로 같은 주장을 한다면 하나를 대체하고 그렇게 했다고 알려 주세요. - 새로운 주장은 금지합니다. 모든 내용은 목록에서 가져와야 합니다. - 먼저 어떤 문구를 사용할지, 그리고 그 문구를 먼저 사용할 이유를 말해 주세요.

프롬프트 4 - 거부 검토

광고 계정에 올리기 전에 이 작업을 실행하세요. 비용이 적게 들고, 광고가 거부된 뒤 이의 제기를 거치는 이틀짜리 왕복 시간을 절약해 줍니다.

거부 사유를 찾는 검토자의 관점에서 이 광고 문구를 검토하세요 그 문구를 다시 쓰지 마세요. 각 위험을 만들어 내는 정확한 단어를 인용하세요. 위험 요소입니다. 다음 항목은 별도로 표시하세요. - 최상급 및 절대적 주장: 최고, 1위, 가장 빠른, 보장됨, 유일한 - 경쟁사를 명시하거나 암시하는 비교 주장 - 모든 숫자, 백분율 또는 "최대" 수치와 그 근거 누가 제공했는지, 당신이 제공했는지는 상관없습니다. 당신이 제공한 것은 모두 문제입니다 - 대문자로 표시해 주세요. - 추천글이나 보증처럼 읽히는 모든 내용 - 독자에 관해 무언가를 단정하거나 암시하는 문구 독자의 건강, 재정 상태, 나이, 신념 또는 - 독자의 개인적 상황을 단정하거나 암시하는 문구입니다. 이런 내용은 2인칭 문구에 숨어 있는 경우가 많습니다. - 건강, 금전, 고용, 주거, 신용 또는 거의 모든 곳에서 추가 규정이 적용되는 데이트 관련 내용 - 제품이 통제할 수 없는 결과를 약속하는 모든 내용 각 플래그마다 위험 요소와, 그 위험을 줄이기 위한 가장 좁은 범위의 수정 사항을 알려 주세요. 문구의 역할은 유지하면서 해당 문구를 제거합니다. 그런 다음 이 구체적인 문구와 대조해 확인해야 할 플래그가 무엇인지 말해 주세요 플랫폼이 직접 공개한 정책을 확인하지 않고 당신에게서 가져가려 하기보다는, 플랫폼의 최신 규칙을 모르기 때문입니다.

두 가지 규칙이 있으며, 플랫폼의 규칙이 먼저 문제를 일으킵니다

광고는 소비자 보호법의 적용을 받습니다 - 예를 들어 미국에서는 FTC의 보증 및 추천글 규정(16 CFR 255)과 소비자 리뷰 및 추천글에 관한 규정(16 CFR 465, 2024년 10월 발효)이 적용되며, 이 규정은 추천글을 조작하는 행위를 명백히 금지합니다.

하지만 캠페인을 가장 먼저 중단시키는 규칙은 플랫폼 자체의 규칙입니다. 광고 네트워크는 법 위에 자체 콘텐츠 정책을 적용하며, 규제 기관이 관여하기도 전에 광고 문구를 거부합니다. 예를 들어 Meta는 광고 표준에서 개인정보 침해 및 개인적 특성을 다루는 기준을 공개하고 있습니다. 현재 버전은 직접, 광고를 게재하는 플랫폼에서 확인하세요 - 플랫폼 정책이 무엇이라고 모델에 묻지 마세요. 모델은 마지막으로 본 버전을 바탕으로 자신 있게 답하기 때문입니다.

Prompt 5 - 테스트 후 검토 debrief

이 prompt는 이번 캠페인만이 아니라 다음 캠페인을 더 나아지게 만드는 유일한 prompt입니다. 대부분의 사람들은 이 prompt를 절대 실행하지 않으며, 그래서 1년 동안 테스트해도 카피가 개선되지 않습니다.

결과는 다음과 같습니다: [지출액, 노출 수, 변형별 클릭 수와 전환 수 각각의 클릭 수와 전환 수] 먼저 규칙: - 이 숫자만 사용하세요. 벤치마크나 업계 평균을 지어내지 마세요. 평균이지, 일반적인 비율이 아님을 알려주세요. - 무엇이든 해석하기 전에 각 비교가 의미를 가질 만큼 충분한 규모인지, 아니면 차이가 잡음 범위 안에 있습니다. 잡음이라면 그렇게 말하고 실제로 존재하지 않는 결과를 설명하려 하지 말고 거기서 멈추세요. 그런 다음 실제로 존재하는 차이에 대해서만: - 어떤 문구가 이겼는지가 아니라, 어떤 CLAIM이 이겼는가 - 이전에는 몰랐던 구매자에 대한 무엇을 이것이 알려주는가 - 이제 반증되었으며 다시는 시도하지 말아야 할 내 목록의 클레임 다시 시도할 것 - 다음 테스트에서 분리해 검증해야 할 것 클레임 목록을 업데이트하세요: 이제 무엇이 입증되었는지 표시하세요 결과, 반증된 것, 아직 테스트하지 않은 것을 기록하세요. 다음을 유지하세요 무엇을 언제 테스트했는지 짧게 기록해, 같은 테스트를 다시 실행하지 않도록 하세요 이미 패배한 접근 방식.

실패하는 지점

실패 일어나는 일 대처 방법
명시된 한도 한 필드, 한 게재 위치, 한 문자 체계에만 맞는 확신에 찬 문자 수 한도를 제공하세요. 한도를 말하거나 수정하지 못하게 하세요
세기 글자를 보기 전에 텍스트가 토큰화되기 때문에 문자 수를 잘못 셉니다 정렬에 도움이 되도록 개수를 출력하게 한 다음, 직접 확인하세요
다듬기, 압축이 아님 맞추기 위해 잘려 나간 긴 문장으로, 다른 방향으로 흘러가던 문장의 리듬을 지닙니다 아이디어가 생기기도 전에 너비를 정하세요. 결말을 억지로 줄이느니 아이디어를 버리세요
동의어 변형 하나의 클레임을 열다섯 가지로 표현해 실제 돈을 들여 테스트하기 각 변형이 서로 다른 클레임을 다루도록 하고, 각각에 가설을 붙이세요
미덕으로 여기는 물량 예산으로 구분할 수 있는 것보다 많은 변형을 만들어, 가장 먼저 운 좋게 나온 것이 승자가 되게 합니다 개수는 모델의 처리 능력이 아니라 예산과 전환량에 따라 정하세요
꾸며낸 증거 광고에 들어간 백분율과 추천사로, 이 둘을 넣기에는 최악의 위치입니다 클레임 목록에서 이들을 전면 금지하고, 작성 prompt에서도 다시 금지하세요
기억에 의존한 정책 마지막으로 확인한 버전에서 플랫폼이 허용하는 항목을 알려줍니다 플랫폼의 현재 정책을 읽으세요. 모델은 위험을 표시하는 데 사용하되, 그에 대한 판단을 맡기지는 마세요
손실에 대한 기억이 없습니다 새 채팅은 3월에 이미 틀렸다고 입증한 관점을 아무렇지 않게 다시 제안합니다 주장 목록과 테스트 기록을 다음 세션에서 읽을 수 있는 곳에 보관하세요

Leo 스킬은 어떻게 설치하나요?

다운로드 파일은 압축 파일의 루트에 SKILL.md가 있는 ZIP이며, 중첩된 폴더 안에 있지 않습니다 - 업로드가 실패하는 가장 흔한 이유는 바로 이 폴더 구조입니다. Claude 데스크톱 앱에서 Customize → Skills를 열고 ZIP을 업로드한 다음 활성화하세요.

Skills를 사용하려면 설정 → 기능에서 코드 실행을 활성화해야 합니다. Anthropic의 도움말 센터에는 현재 Skills가 Free, Pro, Max, Team 및 Enterprise에서 제공된다고 나와 있지만, Academy 튜토리얼에는 Pro, Max, Team 및 Enterprise로 나와 있습니다 - 따라서 무료 요금제를 사용 중이라면 어느 페이지의 설명도 그대로 믿기보다 자신의 계정에서 설정 → 기능을 확인하세요. 전체 안내는 스킬 설치 가이드에 있습니다.

ChatGPT나 Gemini에서는 업로드 단계가 없습니다: 열기 SKILL.md내용을 복사해 맞춤 지침에 붙여넣으세요. 자동 실행 기능은 사라지지만 방법은 유지됩니다.

이것은 누구를 위한 것인가요?

대량으로 카피를 제작하는 퍼포먼스 마케터, 직접 유료 광고 계정을 운영하는 창업자, 그리고 자신이 고수하는 한 줄이 아니라 다양한 실제 관점이 필요한 프리랜서에게 적합합니다. Claude, ChatGPT 또는 어떤 AI 채팅에서도 작동합니다.

광고 관련 작업은 하나로 묶지 않고 나뉘어 있으며, 각각 $19이고 한 번만 다운로드하면 됩니다:

더 폭넓은 구성은 영업, 마케팅 및 성장 Skill과 크리에이티브, 콘텐츠 및 디자인 Skill입니다.

요약:

모델에 글자 수를 물어보는 대신 글자 수 제한을 제공하세요. 글자 수는 필드와 게재 위치에 따라 다르고, 변경되기도 하며, 전각 언어에서는 절반으로 줄어들기 때문입니다. 더 길게 쓴 뒤 잘라내지 말고 해당 너비에 맞춰 문장을 작성하세요. 또한 글자 수는 직접 확인하세요. 글자 수 계산은 이러한 도구가 구조적으로 취약한 작업이기 때문입니다. 각 변형에는 가설을 첨부하고, 문구가 아니라 주장에 차이가 있도록 만드세요. 예산으로 실제로 구분해 테스트할 수 있는 만큼만 생성하세요. 제대로 테스트한 두세 개의 실제 주장이 엉성하게 테스트한 15개의 문구보다 낫습니다. 카피가 광고 계정에 등록되기 전에 거부 가능성을 점검하고, 모델에게 플랫폼 정책을 묻기보다는 플랫폼 자체의 정책을 읽으세요. 그런 다음 결과를 주장 목록으로 정리하여 다음 캠페인이 현재 입증된 내용을 바탕으로 시작되도록 하세요. 세션 간 유지되는 해당 목록과 성공한 문구가 필요하다면 Leo - Ad Copywriter AI Skill ($19)을, 캠페인 전반의 작업이 필요하다면 Sales & Marketing Prompt Library ($19)를 이용하세요. 두 제품 모두 Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅에서 작동하며, 30일 환불 보장이 제공됩니다.

Skill · .md · Claude 및 ChatGPT와 함께 사용

Leo - 광고 카피라이터 AI Skill

단 한 줄도 작성하기 전에 주장 목록을 만들고, 스스로 정한 한도가 아니라 사용자가 제공한 한도에 맞춰 작업하며, 문구가 아니라 주장에 차이가 있는 변형을 만들고, 이미 실패한 접근 방식도 기억합니다. 구독이 필요 없습니다. 영구적으로 사용할 수 있습니다.

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KissMySkills는 Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅을 위한 2,000개 이상의 AI Skill, 80개 이상의 prompt 팩, 75개 이상의 에이전트 및 무료 도구를 판매하는 마켓플레이스입니다.

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자주 묻는 질문

Does Claude know the character limits for ad platforms?+

It will tell you a number confidently, and that is the problem. Limits differ by field, by placement and by ad type, they change, and they are not what you expect in every language. Google publishes that a responsive search ad headline supports up to 30 characters and a description up to 90, but also that in a double-width language such as Korean, Japanese or Chinese every character counts as two - so the same headline field is effectively 15. Supply the limit in your prompt and forbid the model from stating or correcting one.

Can AI count characters accurately?+

Not reliably. Text is broken into tokens before the model ever sees individual letters, so character counting is something these tools are structurally bad at. Have it print a count next to every line, because that is a useful sorting aid, then verify the counts yourself in a spreadsheet or a text editor. Three seconds of checking prevents an ad that truncates mid-word or gets rejected on submission.

What is the difference between writing to a limit and trimming to one?+

They produce completely different lines. Ask for a headline and then cut it to 30 characters and you get a mutilated sentence: it was built with a different rhythm and you have amputated the end. Set the width as the constraint before a single word exists and the line is conceived at that width. Compression is not editing. If an idea does not fit, the instruction should be to drop the idea rather than truncate the sentence.

How many ad variations should I generate?+

Far fewer than the model can produce, and the number is set by your budget rather than by its capacity. Every variant splits the same impressions, so beyond a handful none accumulates enough data to separate a real difference from noise, and the winner is whichever variant got lucky first. Two or three genuinely different claims tested properly beats fifteen phrasings tested badly. Use the model to find angles you had not considered, then throw most of them away before spending anything.

Why do my A/B tests never teach me anything?+

Usually because the variants differ on wording rather than on the claim. Save time on invoices and spend less time on invoices are the same promise, and running both costs money to learn what you already knew. Make each variant test a different claim: a different promise, a different objection answered, a different moment in the buyer's day, a different fear named. Then attach a hypothesis to each one and state in advance what result would prove the claim wrong rather than the phrasing.

Will AI write ad copy that gets rejected?+

It can, and it will not warn you. It reaches for superlatives, comparative claims, guarantees and second-person copy that asserts something about the reader, all of which are common rejection triggers. Run a disapproval pass before the copy reaches an ad account: ask it to review as a reviewer looking for reasons to reject, quoting the exact words, and to flag every superlative, every number and whether you or it supplied that number, and anything implying knowledge of the reader's health, finances, age or circumstances.

Can I ask the model what a platform's ad policy says?+

No, and this is the single most confidently wrong answer you will get from it. Platform policies change without announcement and the model answers from whatever version it last saw. Meta publishes a standard covering privacy violations and personal attributes within its advertising standards, Google has its own set, and each network differs. Use the model to flag where a line is risky. Read the current policy on the platform to decide whether it actually is.

How do I install the Leo skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

~/get-started

효과적으로 작동하는 Skills. 군더더기 없이.

스토어의 모든 스킬, prompt 팩 및 agent 둘러보기.

모든 스킬 찾아보기 →또는 무료 도구를 사용해 보세요