Affitor/affiliate-skills

解决的问题

Affiliate-skills 提供了一个结构化、数据驱动的框架，使 AI 代理能够处理整个联盟营销生命周期。它用实时数据驱动的系统取代了依赖直觉的营销方式，能够精准发现盈利项目、挖掘热门内容，并在多个平台上创建高转化率的资产。

如何工作

该项目由 52 个以 Markdown 文件定义的 AI 驱动的「技能」组成。这些技能作为详细指令，指导任何 LLM（如 Claude、ChatGPT 或 Gemini）执行特定任务。系统采用八阶段的「闭环飞轮」结构：

1. 研究与发现：寻找项目并分析热门内容。
2. 内容创作：撰写帖子并生成信息图规格。
3. 博客与 SEO：创建长篇、SEO 优化的文章。
4. 优惠与落地页：设计高转化率的落地页和优惠方案。
5. 分发与部署：将内容部署到 GitHub Pages 或邮件序列中。
6. 分析与优化：追踪转化率，并将数据反馈至研究阶段。
7. 自动化与扩展：内容再利用和组合管理。
8. 元：高层规划与合规审计。

技能设计为可串联使用，前一个技能的输出（如研究简报）会自动影响下一个技能（如爆款内容生成器）。

适用人群

• 联盟营销者与营销人员：希望基于数据而非直觉自动化研究和内容创作流程的人。
• 影响者与创作者：希望在创作内容前识别出高潜力的标题和内容形式的人。
• AI 原生团队：开发需要结构化输入/输出模式的代理工作流的开发者。
• 广告主：希望审计其产品被联盟营销者如何推广的品牌。

核心亮点

• 52 个专业技能：涵盖从 FTC 合规到「紫色牛」独特性审计的全部环节。
• 代理无关性：兼容任何能读取文本的 AI，包括 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 等专用工具。
• 数据驱动方法：集成外部 API（如 openaffiliate.dev）和配套工具（如 hidrix-tools），获取实时社交互动指标。
• 闭环系统：最终阶段的分析数据会反馈至初始研究阶段，持续优化未来活动。