用途
Self-Improver 用于联盟营销活动的结构化复盘。它接收活动描述与结果数据，对照预期或行业基准，诊断问题根因，并生成按优先级排序的改进计划。该技能属于 Affitor 技能体系的 S8 元阶段，目的是闭合反馈循环：将本次结果反馈到 S1-S7 的下一轮迭代中。
主要能力
- 建立基线：收集活动描述与结果，缺失数据时明确说明假设。
- 差距分析：计算流量、点击、转化、收入等指标的实际值与预期值差距。
- 根因诊断：应用联盟营销专用框架，包括产品与市场匹配度、流量与内容匹配度、漏斗流失分析。
- 改进优先级排序：按影响（1-5）与投入（1-5）计算优先级（影响/投入）。
- 迭代计划：为每项改进指定具体改动、需重新运行的 Affitor 技能、精确提示词修改及预期提升。
- 自校验：在输出前检查差距计算准确性、根因是否有证据、评分是否有理由、下一步是否引用具体技能、迭代计划是否有时间线和可衡量成功指标。
使用方式
用户提供以下输入（部分为可选）：
- campaign：必填，活动描述，例如“发布了 3 篇 AI 视频工具博客评测，在 LinkedIn 和 Reddit 分享”。
- duration：可选，活动时长。
- skills_used：可选，使用的 Affitor 技能。
- channels：可选，内容分发渠道。
- results：可选，包括 clicks、conversions、revenue、traffic、feedback。
- expectations：可选，包括 expected_clicks、expected_conversions、expected_revenue、benchmark。
- context：可选，包括 niche、experience、budget。
若同一对话中运行过 S6.3 performance-report，可直接提取 KPI；若存在 S1-S5 输出，可引用进行差距分析。
工作流程包括：建立基线、对比结果与预期、诊断根因、优先级排序、创建迭代计划、自校验。
输出格式包括：活动摘要、差距分析表、根因诊断、改进行动优先级表、下一轮迭代计划。
适用场景
- 用户已运行活动并想理解结果。
- 联盟内容未转化，想诊断原因。
- 用户想对比实际与预期结果。
- 用户提出“哪里出错了”“为什么没有转化”“如何改进”等问题。
- 用户想对联盟营销工作进行结构化回顾。
- 从 S6.3 performance-report 链接而来，分析数据并规划改进。
限制
- 至少需要一个数据点才能诊断；若完全没有结果数据，技能会要求用户提供点击、转化、收入或定性反馈。
- 仅有定性数据时，会转向定性分析，聚焦内容质量、产品匹配度和平台对齐。
- 若预期不切实际，技能会重新校准预期并据此规划。
- 行业基准为参考值：联盟博客点击率 2-5%，联盟转化率 1-3%，社交帖子互动率 1-3% 展示量，邮件点击率 2-5%。
- 具体收费、价格、平台支持情况暂未提供。