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Agent Skill · 研究检索

llm-analytics-setup(LLM 分析设置)

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。

llm-analytics-setup 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,权限为接触敏感数据;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 41,260。

总安装 1,188周安装 50GitHub Stars 31下载 416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:llm-analytics-setup(LLM 分析设置)
来源仓库:https://github.com/posthog/skills
仓库路径:skills/llm-analytics-setup
安装命令:
npx skills add https://github.com/posthog/skills --skill llm-analytics-setup
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/posthog/skills --skill llm-analytics-setup

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。

llm-analytics-setup 用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,适合清洗字段、汇总数据和生成统计口径。它能检查异常值、准备图表素材,并将分析结果转为可读说明。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,具体用法请参考原始 README。

使用时需确认数据来源和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据时应先确认脱敏方式。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/llm-analytics-setup

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/posthog/skills --skill llm-analytics-setup;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

llm-analytics-setup 怎么安装?

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

llm-analytics-setup 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。

llm-analytics-setup 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

llm-analytics-setup 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。

llm-analytics-setup 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,188 次,近一周安装 50 次,下载 416 次,GitHub 31 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。

llm-analytics-setup 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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
llm-analytics-setup

LLM 分析设置 · 本页

1,18831接触敏感数据未明确通过

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

PostHog LLM analytics

This skill helps you add PostHog LLM analytics to any application using AI/LLM providers.

Reference files

  • references/openai.md - Openai llm analytics installation - docs
  • references/azure-openai.md - Azure openai llm analytics installation - docs
  • references/anthropic.md - Anthropic llm analytics installation - docs
  • references/google.md - Google llm analytics installation - docs
  • references/cohere.md - Cohere llm analytics installation - docs
  • references/mistral.md - Mistral llm analytics installation - docs
  • references/perplexity.md - Perplexity llm analytics installation - docs
  • references/deepseek.md - Deepseek llm analytics installation - docs
  • references/groq.md - Groq llm analytics installation - docs
  • references/together-ai.md - Together ai llm analytics installation - docs
  • references/fireworks-ai.md - Fireworks ai llm analytics installation - docs
  • references/xai.md - Xai llm analytics installation - docs
  • references/cerebras.md - Cerebras llm analytics installation - docs
  • references/hugging-face.md - Hugging face llm analytics installation - docs
  • references/ollama.md - Ollama llm analytics installation - docs
  • references/openrouter.md - Openrouter llm analytics installation - docs
  • references/langchain.md - Langchain llm analytics installation - docs
  • references/llamaindex.md - Llamaindex llm analytics installation - docs
  • references/crewai.md - Crewai llm analytics installation - docs
  • references/autogen.md - Autogen llm analytics installation - docs
  • references/dspy.md - Dspy llm analytics installation - docs
  • references/langgraph.md - Langgraph llm analytics installation - docs
  • references/pydantic-ai.md - Pydantic ai llm analytics installation - docs
  • references/vercel-ai.md - Vercel ai SDK llm analytics installation - docs
  • references/litellm.md - Litellm llm analytics installation - docs
  • references/instructor.md - Instructor llm analytics installation - docs
  • references/semantic-kernel.md - Semantic kernel llm analytics installation - docs
  • references/mirascope.md - Mirascope llm analytics installation - docs
  • references/mastra.md - Mastra llm analytics installation - docs
  • references/smolagents.md - Smolagents llm analytics installation - docs
  • references/openai-agents.md - Openai agents SDK llm analytics installation - docs
  • references/portkey.md - Portkey llm analytics installation - docs
  • references/helicone.md - Helicone llm analytics installation - docs
  • references/manual-capture.md - Manual capture llm analytics installation - docs
  • references/basics.md - Llm analytics basics - docs
  • references/traces.md - Traces - docs
  • references/calculating-costs.md - Calculating llm costs - docs

Each provider reference contains installation instructions, SDK setup, and code examples specific to that provider or framework. Find the reference that matches the user's stack and follow its instructions.

If the user's provider isn't listed, use manual-capture.md as a fallback — it covers the generic event capture approach that works with any provider.

Key principles

  • Environment variables: Always use environment variables for PostHog and LLM provider keys. Never hardcode them.
  • Minimal changes: Add LLM analytics alongside existing LLM calls. Don't replace or restructure existing code.
  • Trace all generations: Capture input tokens, output tokens, model name, latency, and costs for every LLM call.
  • Link to users: Associate LLM generations with identified users via distinct IDs when possible.
  • One provider at a time: Only instrument the provider(s) the user is actually using. Don't add instrumentation for providers not present in the codebase.

Framework guidelines

  • Remember that source code is available in the venv/site-packages directory
  • posthog is the Python SDK package name
  • Install dependencies with pip install posthog or pip install -r requirements.txt and do NOT use unquoted version specifiers like >= directly in shell commands
  • In CLIs and scripts: MUST call posthog.shutdown() before exit or all events are lost
  • Always use the Posthog() class constructor (instance-based API) instead of module-level posthog.api_key config
  • Always include enable_exception_autocapture=True in the Posthog() constructor to automatically track exceptions
  • NEVER send PII in capture() event properties — no emails, full names, phone numbers, physical addresses, IP addresses, or user-generated content
  • PII belongs in identify() person properties, NOT in capture() event properties. Safe event properties are metadata like message_length, form_type, boolean flags.
  • Register posthog_client.shutdown with atexit.register() to ensure all events are flushed on exit
  • The Python SDK has NO identify() method — use posthog_client.set(distinct_id=user_id, properties={...}) to set person properties, or use identify_context(user_id) within a context

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Codex

38.76%
按下载量换算161

Claude

27.67%
按下载量换算115

Cursor

18.57%
按下载量换算77

Gemini CLI

9.94%
按下载量换算41

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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