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Agentic-Income/affiliate-agent-skills

Ermittelt, welche Inhalte auf einer Website zahlende KI-Tools erwähnen, aber keine Affiliate-Links enthalten, und welche Partnerprogramme zuerst beigetreten werden sollten. Verwende es zur Monetarisierung von KI-Tool-Vergleichsinhalten, zur Auswahl von Affiliate-Programmen oder zur Überprüfung der Linkabdeckung einer passiven Einkommensseite.

Was ist affiliate-agent-skills?

Dieses Skill hilft dabei, Lücken in der Affiliate-Monetarisierung von KI-bezogenen Inhalten zu identifizieren und zu schließen. Es analysiert eine Website, vergleicht ihre Inhalte mit einem Katalog von Affiliate-Programmen (in `data/programs.json`) und gibt eine priorisierte Liste von Partnerprogrammen zum Beitritt sowie von Beiträgen aus, die mit Affiliate-Links ergänzt werden sollten. Die Strategie betont wiederkehrende Provisionen (z.B. Systeme.io mit 60% lebenslang) gegenüber einmaligen Prämien und berücksichtigt, dass viele bekannte KI-Firmen (OpenAI, Anthropic, Google) keine eigenen Programme anbieten – deren Traffic kann über Empfehlungen von Drittanbietern monetarisiert werden. Das Skill unterstützt eine iterative Arbeitsweise: Audit, Beitritt, Linkeintrag, erneutes Audit. Es ist für die Nutzung mit Node.js über die Kommandozeile konzipiert und erzeugt eine `AUDIT.md`-Datei mit den Ergebnissen. Skripte, Pfade, Konfigurationsdateien und Befehle bleiben in englischer Sprache erhalten.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/Agentic-Income/affiliate-agent-skills/tree/HEAD/skills/affiliate-audit

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Dokumentation

affiliate-audit

Verbinde den Affiliate-Katalog mit den Inhalten einer Website und decke Monetarisierungslücken auf.

Ausführen

node scripts/affiliate-audit.mjs --content=<site>/content --traffic=<traffic.json> --write

Liest data/programs.json + das Inhaltsverzeichnis + optional Traffic-Daten → priorisiert (1) Programme, denen man zuerst beitreten sollte, (2) Beiträge, denen Links hinzugefügt werden sollten. Schreibt AUDIT.md.

Strategieregeln (anzuwenden bei Empfehlung oder Platzierung von Links)

  1. Grenzgänger-Namen rangieren, angrenzende zahlen. OpenAI/Anthropic/Google/Runway/Luma/Midjourney/Ideogram/FLUX haben KEINE Affiliate-Programme. Nutze deren Traffic; monetarisiere über die wiederkehrenden Zahler, die der Beitrag empfiehlt.
  2. Higgsfield zuerst (du nutzt es – authentisch, bis zu 25% für 12 Monate, höchster Ticketpreis), dann das wiederkehrende Rückgrat: Systeme.io (60% lebenslang) / CapCut (bis zu 35%) / ElevenLabs (22%/12 Monate). Lese immer die aktuellen Bedingungen aus data/programs.json, nicht aus dieser Zeile.
  3. Wiederkehrend > einmalig. Passives Einkommen wächst durch Abos, nicht durch Pauschalprämien.
  4. Ein Hinweis pro Seite. FTC + Vertrauen. Verwende den disclosure-String des Katalogs.
  5. Verlinke niemals ein Tool, für das du nicht bürgen kannst, und lass niemals einen Link die ehrliche Auswahl überschreiben – sage, was tatsächlich am besten ist, und verlinke dann den Zahler, den du tatsächlich kaufen würdest.
  6. Ignoriere Sackgassen/Geschlossenes (status im Katalog): Grenzgänger-LLMs, Leonardo (geschlossen Apr 2026), Notion (geschlossen für neue).

Der Kreislauf

Audit → trete dem Top-Programm bei → setze ourLink in data/programs.json → füge Link + Hinweis zu den benannten Beiträgen hinzu → erneutes Audit (Lücke verschwindet).

Individual skills in this repo

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