finding-affiliate-marketers-on-social-media — скилл для Claude Code
Ищет партнёрских маркетологов и перформанс-креаторов в Instagram и TikTok через скраперы apidojo. Пригодится, когда собираете список для партнёрской программы.
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a claude-codeЧто делает finding-affiliate-marketers-on-social-media
Скилл запускает актёры apidojo/instagram-scraper и apidojo/tiktok-scraper на Apify и превращает выдачу в таблицу креаторов. По каждому — ник, платформа, сила партнёрского сигнала, ниша, вовлечённость и число промокодов. Работает по пяти шагам: задать параметры, прогнать скрапер, отфильтровать и классифицировать результаты, посчитать балл, отдать вывод.
Запуск идёт через scripts/run_actor.js: скрипт сам ждёт завершения прогона и сохраняет результат в CSV или JSON. Если установлен Apify MCP-сервер, тот же актёр вызывается инструментом apify:run-actor. Есть и запасной путь — REST API Apify через curl с последующим запросом датасета.
Классификация делит находки на три группы: активный партнёр (больше 3 промо-постов за 30 дней), случайный промоутер (1–3 поста) и аудитория, которая партнёрский контент потребляет, но не делает. Балл считается как доля промо-постов от всех, умноженная на средние просмотры таких постов. Без переменной APIFY_TOKEN в окружении или .env ни один из способов не сработает. Сотрудников бренда от настоящих партнёров отличает отслеживаемый код или уникальная ссылка: у сотрудников их нет.
Какие задачи решает
- собрать список креаторов под запуск партнёрской программы
- найти, кто уже продвигает товары в нужной нише
- выяснить, кто крутит партнёрские ссылки конкурента
- отсеять случайных промоутеров от активных партнёров
- оценить вовлечённость и число промокодов у кандидатов
Примеры запросов агенту
- Найди партнёрских маркетологов в нише товаров для дома в Instagram
- Собери список креаторов TikTok, которые продвигают товары по промокоду в категории косметики
- Покажи, кто из блогеров продвигает партнёрские ссылки конкурента
Как установить finding-affiliate-marketers-on-social-media
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills finding-affiliate-marketers-on-social-media2Вручную: положить файлы
.github/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/finding-affiliate-marketers-on-social-mediaВручную: положить файлы
.devin/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -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 finding-affiliate-marketers-on-social-media
Как установить finding-affiliate-marketers-on-social-media в Claude Code?
Выполните npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-affiliate-marketers-on-social-media -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/finding-affiliate-marketers-on-social-media/SKILL.md.
Что делает finding-affiliate-marketers-on-social-media?
Ищет партнёрских маркетологов и перформанс-креаторов в Instagram и TikTok, классифицирует их по силе партнёрского сигнала и считает балл. На выходе — таблица с ником, платформой, нишей, вовлечённостью и числом промокодов.
Что нужно для работы скилла?
Переменная APIFY_TOKEN в окружении или в файле .env. Apify MCP-сервер ставить не обязательно — без него скилл ходит в REST API Apify напрямую.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: finding-affiliate-marketers-on-social-media
description: >
Finds affiliate marketers and performance marketing creators on Instagram and TikTok using apidojo's scrapers. Triggers when the user asks to: find affiliate marketers for a product category, discover creators running affiliate campaigns on social media, identify performance marketers promoting products in a niche, find social media affiliates for a brand program, discover who is promoting competitor affiliate links, build an affiliate creator recruitment list, or find content creators with affiliate marketing experience.
Returns creator handle, platform, affiliate signal strength, niche focus, engagement rate, and promo code count.
Ideal for affiliate program managers, e-commerce brands launching affiliate programs, and network managers.
license: Apache-2.0
metadata:
author: apidojo
version: "1.0"
apify-actors: apidojo/instagram-scraper, apidojo/tiktok-scraper
---
# Finding Affiliate Marketers On Social Media
Executes finding affiliate marketers on social media using apidojo scrapers. Part of the apidojo intelligence skills library.
## Prerequisites
- `APIFY_TOKEN` environment variable set
- Optional: Apify MCP server installed
## Inputs
| Parameter | Type | Required | Default | Notes |
|-----------|------|----------|---------|-------|
| `startUrls` | array | ✅ | `[]` | Instagram URLs — profiles, hashtags, locations, audio pages, reels |
| `until` | string | Optional | — | Scrape posts until this date (YYYY-MM-DD) |
| `maxItems` | number | Optional | Unlimited | Maximum posts to return |
| `customMapFunction` | string | Optional | — | JavaScript function to transform each output object |
## Workflow
```
Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run instagram-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output
```
### Step 2: Run the Actor
**Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):**
```bash
# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}'
# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv
# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~instagram-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json
```
> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.
**If Apify MCP is available:**
```
Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~instagram-scraper"
Input:
{
"searchTerms": ["#affiliate[niche]", "#[niche]code", "use code [NICHE]", "#commissioned"],
"maxItems": 100
}
```
**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST \
"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~instagram-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"searchTerms": ["#affiliate[niche]", "#[niche]code", "use code [NICHE]", "#commissioned"], "maxItems": 100}'
```
Wait for `SUCCEEDED`. Fetch dataset:
```bash
curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"
```
### Step 3: Classify Results
```
classification: ACTIVE_AFFILIATE (> 3 promo posts in 30 days) | OCCASIONAL_PROMOTER (1-3 posts) | AFFILIATE_AUDIENCE (uses affiliate content but doesn't produce it)
```
### Step 4: Score Each Result
```
score = affiliate_signal = (promo_code_post_count / total_posts * 100) * (avg_views_on_affiliate_posts / 1000)
```
### Step 5: Edge Cases
- **Distinguish genuine affiliates from brand employees — employees promote brand without code; affiliates promote with a trackable code or unique URL**
Additional fallbacks:
- **< 20 results**: Broaden search terms; remove secondary filters
- **No results**: Verify the search terms are correct; try alternate phrasings
- **Data quality issues**: Remove entries with missing key fields; note count in output
## Output Format
```
# Finding Affiliate Marketers On Social Media
Results: [N] | Date: [DATE]
| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |
## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]
```
## Troubleshooting
**Too few results:** Broaden the primary search term; remove restrictive filters.
**Low quality results:** Apply minimum score threshold (≥ 0.50) to filter noise.
**Actor fails to run:** Verify API key; check actor status at apify.com/apidojo.
© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills