К основному содержанию
скилл CX Codex

analyzing-products — скилл для Claude Code

Разбирает страницу товара или фотографию и отдаёт готовые факты: описание, подходящие изображения, устройство и детали внешнего вида.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает analyzing-products

Скилл работает в двух режимах. Даёшь ссылку на карточку товара — получаешь описание в два абзаца и до 5 скачанных изображений, отобранных из всей галереи. Даёшь только фото — получаешь категорию, способ использования, подвижные и открывающиеся части, ключевые визуальные детали. Если есть и ссылка, и фото, идёт режим ссылки, а снимок остаётся дополнительным референсом.

Внутри два справочника: references/url-extract.md описывает конвейер url_extraction → скачивание картинок → фильтрацию через image_analysis → текст описания, references/photo-analysis.md — разбор фото. Читается только тот файл, что соответствует входу. Подтверждения скилл не спрашивает: ссылка или снимок плюс намерение генерировать — уже достаточный повод начать.

Если страница не извлекается, скилл попросит фото и переключится на второй режим. Когда ни один снимок не проходит фильтр по лицам, варианту товара или типу кадра, останется самый чистый либо одно описание. Рыночную позицию товара скилл не оценивает — это дело вызывающего скилла, здесь только объективные факты. Размытое или обрезанное фото он не станет домысливать, а попросит кадр получше.

Какие задачи решает

  • вытащить описание и картинки из карточки товара на Amazon или Shopify
  • получить факты о товаре, когда есть только фотография
  • отобрать чистые референсы из галереи, отбросив кадры с лицами и чужими вариантами
  • описать подвижные и открывающиеся части товара для видео
  • подготовить входные данные для генерации изображений и видео

Примеры запросов агенту

  • Разбери карточку товара по ссылке и собери описание с референсными изображениями
  • Вот фото товара — определи категорию, как им пользуются и какие у него подвижные части
  • Подготовь факты о товаре из этой ссылки, фото оставь как дополнительный референс

Как установить analyzing-products

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/analyzing-products/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/analyzing-products/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о analyzing-products

Как установить analyzing-products в Claude Code?

Выполните npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/analyzing-products/SKILL.md.

Что делает analyzing-products?

Превращает ссылку на товар или его фото в готовые к генерации факты: описание, отобранные изображения, категорию, способ использования и визуальные детали.

Что будет, если ссылку не удалось извлечь?

Скилл попросит фотографию товара и перейдёт в режим разбора фото.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: analyzing-products
description: Normalizes a product into generation-ready facts — from an e-commerce URL (a clean description plus curated product images) or from a photo alone (category, how it's used, its moving/opening parts, and key visual details). Use when a product URL or photo needs turning into inputs for image/video generation, or when another skill needs product facts before generating. 
license: Apache-2.0
metadata:
  version: "0.1.0"
  category: creative
  summary: "Analyzes an e-commerce link or photo to map out your product's exact physical mechanics and extract clean reference images, building a highly accurate creative brief without any manual research or extraction."
---

# Product Analysis

Turn a product — an e-commerce **URL** or a bare **photo** — into clean, reusable facts for downstream
image/video generation: a tight description, curated product images, and how the product is physically
used. It's a building block: other skills call it at the input stage, before any generation.

## Workflow

### Step 1: Pick the mode and run it

| Input | Reference | What you produce |
| ----- | --------- | ---------------- |
| An e-commerce URL (Amazon, Shopify, AliExpress, any product page) | `references/url-extract.md` | A two-paragraph description + up to 5 downloaded, filtered product images |
| A product photo only (no URL, no description) | `references/photo-analysis.md` | Category + how it's used + moving/opening parts + key visual details |

Read **only** the matching reference and follow it end to end. If both a URL and a photo are given, run
the URL mode (richer) and keep the photo as one more reference image; if neither is given, there's
nothing to analyze — ask for one. Don't pause for confirmation — a URL (or photo) plus generation
intent means extract and proceed.

### Step 2: Hand off

Return the result to whoever called you, ready to drop into generation:

- **URL mode** → the description and the kept image files (local paths, usable as reference images).
- **Photo mode** → the category, how it's used, any moving or opening parts, and the key visual details.

Don't rank the product's market position — the calling skill decides that from packaging cues. Your
job is the objective facts.

## Edge cases

- **The URL can't be extracted** (no result, or the extractor isn't set up) → ask for a product photo
  instead and switch to photo mode.
- **Every image fails the filter** (faces, wrong variant, not a product shot) → keep the single
  cleanest, or hand off the description alone and say plainly that no clean image survived.
- **A supplied photo is too unclear to read** (blurry, cropped, ambiguous) → say what you can't
  determine and ask for a clearer shot rather than guessing the mechanic.
- **Neither a URL nor a photo** → ask for one; there is nothing to analyze.

## Reference

- `references/url-extract.md` — the URL pipeline: `url_extraction` → download the images → filter them
  with `image_analysis` → write the description.
- `references/photo-analysis.md` — the photo pipeline: category, how it's used, moving/opening parts,
  and the visual details to preserve.

© SupercmoHQ · Apache-2.0 · SupercmoHQ/superCMO-skills

Похожие скиллы

Всё по теме «Маркетинг и контент» →
seo-audit coreyhaines31 Скилл проводит технический и on-page аудит сайта: краулинг, индексация, Core Web Vitals, метатеги, hreflang. Пригодится, когда трафик упал или страницы застряли на второй выдаче. CX Codex +1 237 600установок programmatic-seo coreyhaines31 Скилл помогает планировать генерацию сотен посадочных страниц на базе шаблонов и структурированных данных. Позволяет избежать санкций поисковиков за пустой контент. CX Codex +1 149 700установок copy-editing coreyhaines31 Правит уже написанный маркетинговый текст: убирает речевые штампы, чистит формулировки и обновляет устаревшие страницы. Для нового текста с нуля не подходит. CX Codex +1 149 100установок marketing-ideas coreyhaines31 Скилл помогает подобрать маркетинговые идеи для SaaS или другого программного продукта с учётом этапа развития и доступных ресурсов. Пригодится, когда непонятно, с какого канала начать. CX Codex +1 146 900установок sales-enablement coreyhaines31 Скилл для ИИ-агента, который собирает презентации, one-pager'ы, скрипты демо и документы для отработки возражений. Пригодится, когда команда продаж просит материалы, а не очередную презентацию о продукте. CX Codex +1 118 800установок revops coreyhaines31 Скилл помогает проектировать RevOps: вести лидов по этапам, считать скоринг и выстраивать передачу из маркетинга в продажи. Нужен для CRM-процессов. CX Codex +1 113 500установок

Из того же набора9

writing-video-prompts Пишет motion-промпт для видеоклипа: что движется, как ведёт себя камера, физика и звук. Ничего не генерирует — только текст промпта. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо researching-competitor-ads Собирает объявления конкурентов, смотрит видео и читает картинки через vision-модель и показывает, какие креативы держатся дольше всех, а какие сняли. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо identifying-competitors Скилл находит, с кем конкурирует бренд: читает сайт, ищет в вебе альтернативы и предлагает список с названиями и адресами. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо generating-storyboards Собирает раскадровки для видео: по одному листу на клип, вертикальные панели в ряд, каждое действие отдельно. Пригодится, когда длины клипов и сюжет уже решены, а анимации ещё нет. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо generating-image-ads Скилл превращает фото товара или ссылку на него в готовый статичный рекламный кадр — один или целый набор под разные пропорции. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо generating-ai-actors Собирает одного фотореалистичного человека как отдельное изображение. Дальше это изображение подставляется в новые генерации, и лицо, волосы и телосложение остаются те же. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо adapting-formats Пересобирает готовый рекламный баннер под другие пропорции: продукт, текст и стиль остаются теми же. Пригодится, когда один креатив нужно раскатать на несколько форматов. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо SuperCMO Создаёт рекламные изображения и видео по фото товара и брифу. Пригодится, когда нужно подготовить ролик с AI-актёром и собрать его из отдельных сцен. CX Codex +1 ★ 205звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой