analyzing-products — скилл для Claude Code
Разбирает страницу товара или фотографию и отдаёт готовые факты: описание, подходящие изображения, устройство и детали внешнего вида.
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/analyzing-products/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/analyzing-products/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/analyzing-products/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/analyzing-products/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install SupercmoHQ/superCMO-skills analyzing-products2Вручную: положить файлы
.github/skills/analyzing-products/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/SupercmoHQ/superCMO-skills --path skills/analyzing-productsВручную: положить файлы
.devin/skills/analyzing-products/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SupercmoHQ/superCMO-skills --skill analyzing-products -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
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