Affitor/affiliate-skills

解決的問題

Affiliate-skills 提供一個結構化、數據驅動的框架，讓 AI 代理能處理整個聯盟行銷生命週期。它以即時數據驅動的系統取代憑直覺的行銷方式，能精準找出獲利項目、挖掘熱門內容，並在多個平台創建高轉換率的資產。

如何運作

此專案由 52 個以 Markdown 檔案定義的 AI 驅動「技能」組成。這些技能作為詳細指示，指導任何 LLM（如 Claude、ChatGPT 或 Gemini）執行特定任務。系統採用八階段的「閉環飛輪」結構：

1. 研究與發現：尋找項目並分析熱門內容。
2. 內容創作：撰寫貼文並生成資訊圖規格。
3. 部落格與 SEO：創建長篇、SEO 最佳化文章。
4. 優惠與落地頁：設計高轉換率的落地頁與優惠方案。
5. 分發與部署：將內容部署至 GitHub Pages 或郵件序列中。
6. 分析與優化：追蹤轉換率，並將數據反饋至研究階段。
7. 自動化與擴展：內容再利用與組合管理。
8. 元：高階規劃與合規審計。

技能設計為可串聯使用，前一個技能的輸出（如研究簡報）會自動影響下一個技能（如爆款內容生成器）。

適用對象

• 聯盟行銷者與行銷人員：希望基於數據而非直覺自動化研究與內容創作流程的人。
• 影響者與創作者：希望在創作內容前識別出高潛力的標題與內容形式的人。
• AI 原生團隊：開發需要結構化輸入/輸出模式的代理工作流的開發者。
• 廣告主：希望審計其產品被聯盟行銷者如何推廣的品牌。

核心亮點

• 52 個專業技能：涵蓋從 FTC 合規到「紫色牛」獨特性審計的全部環節。
• 代理無關性：相容任何能讀取文字的 AI，包括 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 等專用工具。
• 數據驅動方法：整合外部 API（如 openaffiliate.dev）和配套工具（如 hidrix-tools），取得即時社交互動指標。
• 閉環系統：最終階段的分析數據會反饋至初始研究階段，持續優化未來活動。