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Agent Skill · AI 工具

product-analytics(产品分析)

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。

product-analytics 是AI 工具类 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,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,619。

总安装 569周安装 23GitHub Stars 175下载 178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:product-analytics(产品分析)
来源仓库:https://github.com/nicepkg/ai-workflow
仓库路径:skills/product-analytics
安装命令:
npx skills add https://github.com/nicepkg/ai-workflow --skill product-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。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/nicepkg/ai-workflow --skill product-analytics

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

出色的分析: ✅ 一个北极星指标 ✅ 追踪一切 ✅ 定期回顾(每周) ✅ 广泛分享见解 ✅ 根据数据快速采取行动 每周安装量 23 存储库 Nicepkg/ai-工作流程 GitHub 之星 175 第一次看到 今天 安全审计 Gen Agent Trust Hub 通行证 套接字通行证 斯尼克通行证

来源仓库内路径:skills/product-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/nicepkg/ai-workflow --skill product-analytics;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

product-analytics 怎么安装?

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

product-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。

product-analytics 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。

product-analytics 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。

product-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 569 次,近一周安装 23 次,下载 178 次,GitHub 175 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。

product-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。
  • 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AI 工具类任务、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。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
product-analytics

产品分析 · 本页

569175权限未标注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

Product Analytics

Measure what matters and make data-driven decisions.

North Star Metric

The ONE metric that represents customer value

Examples:
  Slack: Weekly Active Users
  Airbnb: Nights Booked
  Spotify: Time Listening
  Shopify: GMV

Your North Star should: ✅ Represent customer value
  ✅ Correlate with revenue
  ✅ Be measurable frequently
  ✅ Rally the team

Key Metrics Hierarchy

North Star Metric
  ├── Input Metrics (drive North Star)
  │   ├── Acquisition
  │   ├── Activation
  │   └── Retention
  └── KPIs (business health)
      ├── Revenue
      ├── Churn
      └── LTV

Event Tracking

// Track user actions
analytics.track('Button Clicked', {
  button_name: 'signup',
  page: 'homepage',
  user_id: '123'
})

// Track page views
analytics.page('Homepage', {
  referrer: document.referrer,
  path: window.location.pathname
})

// Identify users
analytics.identify('user-123', {
  email: 'user@example.com',
  plan: 'pro',
  created_at: '2024-01-15'
})

Funnel Analysis

Sign-up Funnel:
  1. Land on homepage: 10,000 (100%)
  2. Click signup: 2,000 (20%)
  3. Fill form: 1,000 (10%)
  4. Verify email: 800 (8%)
  5. Complete onboarding: 400 (4%)

Insights:
  - Biggest drop: Homepage to signup (80% lost)
  - Fix: Clarify value prop, add social proof

Cohort Analysis

Week 1 Cohort (Jan 1-7):
  - D1: 80% active
  - D7: 40% active
  - D30: 20% active

Week 2 Cohort (Jan 8-14):
  - D1: 85% active (+5%)
  - D7: 50% active (+10%)
  - D30: 30% active (+10%)

Insight: Onboarding changes improved retention!

Retention Curves

Good Retention:
  - D1: 60-80%
  - D7: 40-60%
  - D30: 30-50%
  - Flattening curve (good!)

Bad Retention:
  - D1: 40%
  - D7: 10%
  - D30: 2%
  - Steep drop-off (bad!)

Key Metrics to Track

Acquisition

  • Traffic sources (organic, paid, referral)
  • Cost per click (CPC)
  • Conversion rate (visitor → signup)

Activation

  • Signup → first core action
  • Time to value
  • Onboarding completion rate

Retention

  • DAU / MAU (stickiness)
  • Retention rate D1, D7, D30
  • Churn rate

Revenue

  • MRR / ARR
  • ARPU (Average Revenue Per User)
  • LTV (Lifetime Value)
  • LTV:CAC ratio

Referral

  • Viral coefficient
  • Referral signups
  • NPS (Net Promoter Score)
## Tools

Event Tracking: - Mixpanel (best for products) - Amplitude (good alternative) - PostHog (open-source)

Session Recording: - FullStory - LogRocket - Hotjar

A/B Testing: - Optimizely - VWO - Google Optimize (free)


## Dashboard Design

Executive Dashboard: - North Star Metric (big number) - Revenue (MRR/ARR) - Key metric trends (graphs)

Product Dashboard: - Active users (DAU/WAU/MAU) - Feature usage - Retention cohorts - Funnels

Marketing Dashboard: - Traffic sources - Conversion rates - Cost per acquisition - ROI by channel


## Summary

Great analytics:

- ✅ One North Star Metric
- ✅ Track everything
- ✅ Regular review (weekly)
- ✅ Share insights widely
- ✅ Act on data quickly

平台分布

OpenCode

27.19%
按下载量换算48

Cursor

22.13%
按下载量换算39

Claude Code

16.6%
按下载量换算30

github-copilot

12.91%
按下载量换算23

Gemini CLI

8.83%
按下载量换算16

cline

3.76%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

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