대부분의 "AI Fiverr 도구"들은 모델에게 특정 키워드의 경쟁자가 얼마나 되는지 정신적으로 추정하도록 조용히 지시합니다. 그 숫자는 환각 (hallucination)이며, 실행할 때마다 변합니다.

저는 그 반대를 원했기에, fiverr-gig-optimizer를 제대로 된 Claude Code 스킬 (SKILL.md 형식, 플러그인으로 설치 가능)로 구축했습니다.

핵심 설계 규칙: 모든 시장 수치 — 경쟁 수, 수요 신호, 경쟁사 가격 — 는 실제 데이터를 기반으로 작동하는 결정론적 (deterministic) Python 스크립트에서 가져옵니다. LLM 레이어는 이를 절대 생성하지 않습니다. 데이터가 없다면, 스킬은 사용자에게 요청하거나 데이터가 없다고 말합니다. 모델은 오직 카피 (제목, 설명)와 사용자의 제안 선택 사항 (배송 시간, 패키지 내용)만을 작성합니다.

기술적 작동 방식:

• query_dataset.py — 번들로 포함된 샘플 데이터셋을 대상으로 키워드를 조회하여 gig_count + match_confidence (HIGH/MEDIUM/LOW)를 반환합니다. 신뢰도가 낮으면(Low confidence) → 스킬은 추측하는 대신 사용자에게 Fiverr 수치를 붙여넣으라고 요청합니다.
• score_keyword.py — 계층 레이블이 직관적으로 매핑되도록 고정된 log10(gig_count)에 대한 구간 선형 (piecewise-linear) 경쟁 점수입니다. 모든 상수는 조정 가능한 JSON 설정에 포함되어 있습니다.
• analyze_pricing.py — 실제 경쟁사 가격의 계층별 백분위수 (p25/median/p75)입니다. 샘플이 너무 적으면 → 조작하지 않고 신뢰도가 낮다고 표시합니다.
• 실시간 스크래핑을 위한 vendored Perseus/NEXT_DATA 리더를 통해 실제 "X개의 서비스 이용 가능" 검색 총합을 독특하게 복구합니다 — 이는 기존의 어떤 Apify actor도 반환하지 못하는 기능입니다.

또한 Hugging Face에 선택 사항인 커뮤니티 데이터셋이 있습니다. 자신의 니치(niche)를 스크래핑하고, 개인 식별 정보(PII)를 제거한 뒤 기여해 주세요 — 무료 번들 데이터는 시간이 지남에 따라 더 좋아집니다.

설치: /plugin marketplace add Ahad690/fiverr-gig-optimizer /plugin install fiverr-gig-optimizer@fiverr-tools
GitHub: https://github.com/Ahad690/fiverr-gig-optimizer
데이터셋: https://huggingface.co/datasets/Ahad690/fiverr-gigs

SKILL.md 구조와 점수 산정 공식에 대한 피드백을 환영합니다 — 둘 다 공개되어 있으며 조정 가능합니다. 관심 있는 분이 계시다면 gig_count_in_search를 위한 Perseus 리더 접근 방식에 대한 질문에 기꺼이 답변하겠습니다.

제출자: /u/Nocare420
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