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Agent Skill · 待分类

ecom-analytics(经济分析)

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。

ecom-analytics 是待分类类 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,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,918。

总安装 509周安装 21GitHub Stars 124下载 166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:ecom-analytics(经济分析)
来源仓库:https://github.com/asgard-ai-platform/skills
仓库路径:skills/ecom-analytics
安装命令:
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill ecom-analytics
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/asgard-ai-platform/skills --skill ecom-analytics

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

电商数据分析框架,覆盖 GA4 追踪设置、漏斗分析与关键指标解读。适用于流量、转化与收入维度的店铺性能评估,支持问题根因定位。遵循“按漏斗阶段诊断而非症状”原则,分解 Traffic × Conversion Rate × AOV = Revenue。需结合真实交易数据与平台接口提取信息,避免依赖模拟或假设性数据源。

ecom-analytics 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ecom-analytics

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/asgard-ai-platform/skills --skill ecom-analyti…;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

ecom-analytics 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill ecom-analytics。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ecom-analytics 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。

ecom-analytics 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。

ecom-analytics 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。

ecom-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 509 次,近一周安装 21 次,下载 166 次,GitHub 124 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。

ecom-analytics 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
ecom-analytics

经济分析 · 本页

509124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

E-Commerce Analytics

Overview

E-commerce analytics measures online store performance across traffic, conversion, and revenue dimensions. This skill covers GA4 e-commerce tracking setup, funnel analysis, and key metric interpretation to diagnose why a store is or isn't performing.

Framework

IRON LAW: Diagnose by Funnel Stage, Not by Symptom

"Sales are down" is a symptom, not a diagnosis. Decompose into funnel stages:
Traffic × Conversion Rate × AOV = Revenue

If revenue drops 20%, is it because traffic dropped (acquisition problem),
conversion dropped (UX/pricing problem), or AOV dropped (product mix problem)?
Each requires a completely different fix.

E-Commerce Funnel & Key Metrics

StageMetricsWhat It Tells You
AcquisitionSessions, Users, Traffic sources, CPC, CACAre you attracting enough visitors? From where? At what cost?
EngagementPages/session, Time on site, Bounce rate, Product viewsAre visitors interested? Are they browsing?
ConversionAdd-to-cart rate, Checkout initiation rate, Purchase conversion rateWhere in the funnel are they dropping off?
RevenueRevenue, AOV, Items per order, Revenue per sessionHow much are they spending? Is the mix healthy?
RetentionRepeat purchase rate, Purchase frequency, Customer lifetime valueAre they coming back?

GA4 E-Commerce Events

EventTriggerKey Parameters
view_itemProduct page viewitem_id, item_name, price, category
add_to_cartAdd to cart clickitems array, value, currency
begin_checkoutCheckout starteditems, value, coupon
add_payment_infoPayment enteredpayment_type
purchaseOrder completedtransaction_id, value, tax, shipping, items

Diagnosis Framework

Phase 1: Traffic Check

  • Is total traffic up/down/flat vs prior period?
  • Which channels changed? (organic, paid, social, direct, referral)
  • Is traffic quality declining? (bounce rate, pages/session by source)

Phase 2: Conversion Check

  • Where is the biggest funnel drop-off?
  • Compare: View → Add to cart → Checkout → Purchase
  • Industry benchmark conversion rates: 1-3% overall, 5-10% add-to-cart

Phase 3: Revenue Check

  • AOV trend: rising (upselling working) or falling (discounting eroding value)?
  • Product mix: is revenue shifting to lower-margin products?
  • Revenue per session: the master metric (traffic quality × conversion × AOV)

Phase 4: Retention Check

  • Repeat purchase rate by cohort
  • Time between first and second purchase
  • LTV trend by acquisition channel

Output Format

# E-Commerce Performance Report: {Store}

## Summary Dashboard
| Metric | Current | Prior Period | Change | Status |
|--------|---------|-------------|--------|--------|
| Sessions | {N} | {N} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| Conversion Rate | {%} | {%} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| AOV | ${X} | ${X} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| Revenue | ${X} | ${X} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |

## Funnel Analysis
| Stage | Volume | Rate | Drop-off | Benchmark |
|-------|--------|------|----------|-----------|
| Sessions | {N} | 100% | — | — |
| Product Views | {N} | {%} | {%} | — |
| Add to Cart | {N} | {%} | {%} | 5-10% |
| Checkout | {N} | {%} | {%} | 40-60% of ATC |
| Purchase | {N} | {%} | {%} | 1-3% overall |

## Diagnosis
- Primary issue: {funnel stage} — {specific problem}
- Root cause: {analysis}

## Recommendations
1. {action targeting the diagnosed stage}

Gotchas

  • Conversion rate is meaningless without traffic quality context: A 5% conversion rate from email (high-intent) and 0.5% from display ads (low-intent) are both normal. Don't compare across channels.
  • GA4 sessions ≠ Universal Analytics sessions: GA4 uses event-based model. Session timeout and attribution rules differ. Expect 5-15% discrepancy during migration.
  • Mobile conversion is always lower: Mobile: 1-2%, Desktop: 3-5% is typical. Don't mix them in one number — analyze separately.
  • Seasonality matters: Compare same period YoY, not just MoM. E-commerce has strong seasonal patterns (11.11, Christmas, Chinese New Year).
  • Revenue ≠ profit: A 20% revenue increase from aggressive discounting may reduce profit. Track margin alongside revenue.

References

  • For GA4 setup guide, see references/ga4-setup.md
  • For e-commerce benchmark data by industry, see references/ecom-benchmarks.md

平台分布

Codex

34.41%
按下载量换算57

Claude

31.23%
按下载量换算52

Cursor

20.28%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.53%
按下载量换算16

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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