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Agent Skill · 开发

conversation-analyzer(对话分析器)

conversation-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

conversation-analyzer 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,744 个 Skill 里排第 9,975。

总安装 2,468周安装 106GitHub Stars 563下载 865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:conversation-analyzer(对话分析器)
来源仓库:https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace
仓库路径:skills/conversation-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace --skill conversation-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/mhattingpete/claude-skills-marketplace --skill conversation-analyzer

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

conversation-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。适用于对话分析、协作事项处理和代码变更跟踪等开发类任务。

支持仓库状态查询、代码变更分析和协作事项整理。

安装命令:npx skills add https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace --skill conversation-analyzer 建议确认权限范围和维护状态,注意是否会触发命令执行或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/conversation-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/mhattingpete/claude-skills-marketplace --skill…;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

conversation-analyzer 怎么安装?

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

conversation-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。

conversation-analyzer 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

conversation-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。

conversation-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,468 次,近一周安装 106 次,下载 865 次,GitHub 563 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。

conversation-analyzer 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
conversation-analyzer

对话分析器 · 本页

2,468563权限未标注MIT未通过

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

Conversation Analyzer

Analyzes your Claude Code conversation history to identify patterns, common mistakes, and workflow improvement opportunities.

When to Use

  • "analyze my conversations"
  • "review my Claude Code history"
  • "what patterns do you see in my usage"
  • "how can I improve my workflow"
  • "am I using Claude Code effectively"

What It Analyzes

  1. Request type distribution (bug fixes, features, refactoring, queries, testing)
  2. Most active projects
  3. Common error keywords
  4. Time-of-day patterns
  5. Repetitive tasks (automation opportunities)
  6. Vague requests causing back-and-forth
  7. Complex tasks attempted without planning
  8. Recurring bugs/errors

Analysis Scope

Default: Last 200 conversations for recency and relevance.

Methodology

1. Request Type Distribution

Categorizes by: bug fixes, feature additions, refactoring, information queries, testing, other.

2. Project Activity

Tracks which projects consume most time, identifies project-specific patterns.

3. Time Patterns

Hour-of-day usage distribution, identifies peak productivity times.

4. Common Mistakes

  • Vague requests: Initial requests lacking context vs. acceptable follow-ups
  • Repeated fixes: Same issues occurring multiple times
  • Complex tasks: Multi-step requests without planning
  • Repetitive commands: Manual tasks that could be automated

5. Error Analysis

Frequency of error-related requests, common error keywords, recurring problems.

6. Automation Opportunities

Identifies repeated exact requests, suggests skills, slash commands, or scripts.

Output

Structured report with:

  • Statistics: Request types, active projects, timing patterns
  • Patterns: Common tasks, repetitive commands, complexity indicators
  • Issues: Specific problems with examples
  • Recommendations: Prioritized, actionable improvements

Tools Used

  • Read: Load history file (~/.claude/history.jsonl)
  • Write: Create analysis reports if requested
  • Bash: Execute Python analysis script
  • Direct analysis: Parse JSON programmatically

Analysis Script

Uses scripts/analyze_history.py for comprehensive analysis:

Capabilities:

  • Loads and parses ~/.claude/history.jsonl
  • Analyzes patterns across multiple dimensions
  • Identifies common mistakes and inefficiencies
  • Generates actionable recommendations
  • Outputs detailed reports

Usage within skill: Runs automatically when user requests analysis.

Standalone usage:

cd ~/.claude/plugins/*/productivity-skills/conversation-analyzer/scripts
python3 analyze_history.py

Outputs:

  • conversation_analysis.txt - Detailed pattern analysis
  • recommendations.txt - Specific improvement suggestions

Example Output

Analyzed last 200 conversations:
- 60% general tasks, 15% bug fixes, 13% feature additions
- Project "ultramerge" dominates 58% of activity
- Same test-fixing request made 8 times
- 19 multi-step requests without planning
- Peak productivity: 13:00-15:00

Recommendations:
- Use test-fixing skill for recurring test failures
- Create project-specific utilities for ultramerge
- Use feature-planning skill for complex requests
- Add tests to prevent recurring bugs
- Schedule complex work during peak hours

Success Criteria

  • User understands usage patterns
  • Concrete, actionable recommendations
  • Specific examples from history
  • Prioritized by impact (quick wins vs long-term)
  • User can immediately apply improvements

Integration

  • feature-planning: Implement recommended improvements
  • test-fixing: Address recurring test failures
  • git-pushing: Commit workflow improvements

Privacy Note

All analysis happens locally. Conversation history never leaves user's machine.

平台分布

Claude Code

27.33%
按下载量换算236

Gemini CLI

26.74%
按下载量换算231

Antigravity

19.03%
按下载量换算165

OpenCode

11.6%
按下载量换算100

trae

8.57%
按下载量换算74

Codex

3.86%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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