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Agent Skill · 研究检索

data-metrics-understanding(数据指标理解)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

data-metrics-understanding 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;许可证信息还不明确,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 39,257。

总安装 1,443周安装 62GitHub Stars 142下载 506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
unknown

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:data-metrics-understanding(数据指标理解)
来源仓库:https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills
仓库路径:skills/data-metrics-understanding
安装命令:
npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill data-metrics-understanding
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill data-metrics-understanding

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。

解读小红书平台各项运营指标含义,包括互动率、转化率等核心数据。提供基准值参考与优化建议,辅助制定内容策略和投放计划。不支持原始数据导出,需配合其他工具完成整理工作。分析时应区分自然流量与付费推广效果,避免归因偏差误导决策。

data-metrics-understanding 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/data-metrics-understanding

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/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill data-metric…;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

data-metrics-understanding 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill data-metrics-understa…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

data-metrics-understanding 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。

data-metrics-understanding 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。

data-metrics-understanding 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

data-metrics-understanding 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,443 次,近一周安装 62 次,下载 506 次,GitHub 142 星。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。

data-metrics-understanding 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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
data-metrics-understanding

数据指标理解 · 本页

1,443142只读未明确通过

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

Data Metrics Understanding (数据指标理解)

Overview

Data metrics understanding is knowing what each Xiaohongshu performance metric means, how to calculate it, what benchmarks indicate good vs. bad performance, and how to use metrics to optimize content strategy.

When to Use

Use when:

  • Analyzing account performance
  • Interpreting content data
  • Setting performance goals
  • Diagnosing growth issues
  • Creating performance reports

Do NOT use when:

  • Needing data export tools (use qiangua-data)
  • Analyzing competitor data (use competitor-analysis)

Core Pattern

Before (metrics confusion):

❌ "What does engagement rate mean?"
❌ "Is 5% good or bad?"
❌ Don't know which metrics matter
❌ Overwhelmed by data dashboard

After (metrics clarity):

✅ Know what each metric measures
✅ Understand good vs. bad benchmarks
✅ Focus on metrics that matter
✅ Use data to drive decisions

7 Core Metrics:

  1. Views/Exposure - Content reach
  2. Engagement Rate - (Likes+Comments+Shares)/Views
  3. Save Rate - Saves/Views
  4. Follower Growth - New followers per post
  5. Completion Rate - Video/audio watched to end
  6. Click-Through Rate - Profile visits from content
  7. Share Rate - Shares/Views

Quick Reference

MetricFormulaGood BenchmarkWhat It Indicates
ViewsTotal impressions500+ for new accountsReach and discovery
Engagement Rate(L+C+S)/Views8-12%Content resonance
Save RateSaves/Views3-5%Content value
Follower GrowthNew followers/post5-10+ per 1K viewsConversion effectiveness
Completion RateWatched to end70%+ for videosContent engagement
Share RateShares/Views1-3%Shareability

Implementation

Step 1: Track Essential Metrics

Weekly tracking minimum:

  • Total views per post
  • Likes, comments, shares per post
  • New followers gained
  • Follower loss (unfollows)

Tools:

  • Xiaohongshu Creator Center (free)
  • Export to Excel for analysis

Step 2: Calculate Engagement Rate

Formula:

Engagement Rate = (Likes + Comments + Shares) / Views

Example:
Views: 1,000
Likes: 100
Comments: 20
Shares: 10
Engagement Rate = (100+20+10)/1000 = 13%

Benchmark:

  • Below 5%: Needs improvement
  • 5-10%: Average/good
  • Above 10%: Excellent

Step 3: Analyze Save Rate

Saves = content value indicator

Formula: Save Rate = Saves / Views

Benchmark:

  • 1-3%: Average
  • 3-5%: Good (content worth saving)
  • 5%+: Excellent (highly valuable content)

Use for: Tutorial, guide, educational content optimization.

Step 4: Monitor Follower Growth

Per-post growth:

Benchmark (per 1K views):

  • 0-2 followers: Poor conversion
  • 3-7 followers: Average
  • 8-15 followers: Good
  • 15+ followers: Excellent

Goal: Increase growth rate over time.

Step 5: Compare to Benchmarks

Industry averages (varies by niche):

  • Fashion/beauty: 10-15% engagement
  • Food/lifestyle: 8-12% engagement
  • Education/tips: 12-18% engagement

Adjust for: Account size, niche, content type.

Step 6: Identify Problem Metrics

Red flags:

  • Engagement rate dropping over time
  • Views high but saves low (not valuable)
  • Follower loss > gain (churning audience)
  • Completion rate <50% (content not engaging)

Take action: Use specific skills to address issues.

Common Mistakes

MistakeFix
Focusing only on viewsEngagement rate matters more
Ignoring save rateSaves = content value
Comparing to mega-accountsUse similar-sized accounts
Not tracking over timeTrends matter more than snapshots
Analysis paralysisFocus on 3-5 key metrics

Real-World Impact

Data-driven accounts: 3-5x faster growth Ignoring metrics: Stagnation, don't know what works


Related Skills:

  • REQUIRED: data-analytics (complete analysis methodology)
  • REQUIRED: qiangua-data (advanced metrics tools)
  • content-performance-analysis (individual post analysis)
  • traffic-analysis (where views come from)

平台分布

Codex

32.38%
按下载量换算164

Claude

31.35%
按下载量换算159

Cursor

19.35%
按下载量换算98

Gemini CLI

9.81%
按下载量换算50

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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