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Agent Skill · 研究检索

campaign-analyzer(活动分析器)

campaign-analyzer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

campaign-analyzer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,319。

总安装 8,649周安装 415GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,039核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:campaign-analyzer(活动分析器)
来源仓库:https://github.com/eddiebe147/claude-settings
仓库路径:skills/campaign-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill 'Campaign Analyzer'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill 'Campaign Analyzer'

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

campaign-analyzer 将营销数据转化为可执行的洞察报告。支持跨平台活动分析、效果诊断与行业基准对比。帮助制定数据驱动的优化策略,提升广告投放效率。输出结果需结合业务背景解读,不可仅依赖指标数值决策。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/campaign-analyzer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill 'Campaign A…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

campaign-analyzer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill 'Campaign Analyzer'。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

campaign-analyzer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

campaign-analyzer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

campaign-analyzer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

campaign-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,649 次,近一周安装 415 次,下载 4,039 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

campaign-analyzer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
campaign-analyzer

活动分析器 · 本页

8,649—只读MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Campaign Analyzer

Turn marketing data into actionable insights that improve campaign performance. This skill helps you systematically analyze campaigns across channels, identify what's working, diagnose what's not, and make data-driven optimization decisions.

Raw metrics don't tell stories - this skill helps you find the narrative in your data. From awareness campaigns to lead generation to e-commerce, learn to measure what matters, benchmark against industry standards, and present findings that drive better marketing decisions.

Built for marketing managers, performance marketers, analysts, and anyone responsible for demonstrating marketing impact and improving results.

Core Workflows

Workflow 1: Campaign Performance Review

  1. Goal Alignment - Compare results to objectives
  2. KPI Dashboard - Track primary and secondary metrics
  3. Funnel Analysis - Identify conversion bottlenecks
  4. Channel Attribution - Understand contribution by source
  5. Spend Efficiency - Calculate cost metrics (CPM, CPC, CPA, ROAS)
  6. Audience Performance - Segment by demographic/behavior
  7. Creative Analysis - Identify top-performing assets
  8. Recommendation Synthesis - Actionable next steps

Workflow 2: Multi-Channel Analysis

  1. Channel Mapping - All touchpoints in customer journey
  2. Attribution Modeling - First touch, last touch, multi-touch
  3. Cross-Channel Synergies - How channels work together
  4. Budget Allocation Review - Spend vs performance by channel
  5. Audience Overlap - Reach and frequency across channels
  6. Journey Mapping - Path to conversion analysis
  7. Optimization Recommendations - Reallocation suggestions

Workflow 3: Creative Performance Analysis

  1. Asset Inventory - All creative variations tested
  2. Performance Ranking - Best to worst performers
  3. Element Analysis - What elements drive performance
  4. Format Comparison - Static vs video vs carousel
  5. Message Testing - Which value props resonate
  6. Creative Fatigue - Performance over time
  7. Learning Documentation - Insights for future creative

Workflow 4: ROI & Attribution Analysis

  1. Revenue Attribution - Connect marketing to revenue
  2. Customer Acquisition Cost - Fully-loaded CAC calculation
  3. Lifetime Value Analysis - LTV by acquisition channel
  4. ROAS Calculation - Return on ad spend by campaign
  5. Payback Period - Time to recoup acquisition cost
  6. Incrementality Testing - True marketing impact
  7. Budget Optimization Model - Optimal allocation recommendations

Quick Reference

ActionCommand/Trigger
Campaign review"Analyze performance of [campaign name]"
Channel comparison"Compare performance across [channels]"
ROI calculation"Calculate ROI for [marketing initiative]"
Creative analysis"Identify top performing creative"
Funnel analysis"Find conversion bottlenecks"
Spend optimization"Recommend budget reallocation"
Attribution review"Analyze attribution for [campaign]"
Executive summary"Create executive summary of [campaign results]"

Best Practices

  • Start with goals - Analysis serves objectives, not vanity
  • Define success upfront - Benchmarks before launch
  • Segment everything - Aggregate data hides insights
  • Compare apples to apples - Normalize for meaningful comparison
  • Look for patterns - Single data points mislead
  • Context matters - Seasonality, competition, market conditions
  • Attribution is imperfect - Acknowledge model limitations
  • Focus on actionable - Insights must lead to actions
  • Trend over point-in-time - Direction matters more than absolute
  • Test before scaling - Validate before major spend shifts
  • Document learnings - Build institutional knowledge
  • Automate reporting - Spend time on analysis, not data pulling
  • Visualize effectively - Charts that tell stories
  • Executive vs detailed - Right depth for right audience
  • Lead with recommendations - What should we do differently?

平台分布

Claude Code

26.89%
按下载量换算1,086

OpenCode

21.52%
按下载量换算869

Gemini CLI

18.08%
按下载量换算730

Antigravity

13.75%
按下载量换算555

Cursor

7.05%
按下载量换算285

windsurf

3.31%
按下载量换算134

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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