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Agent Skill · 开发

payment-funnel-monitor(支付渠道监控)

payment-funnel-monitor 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

payment-funnel-monitor 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 4,731。

总安装 7,620周安装 324GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,670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-0
版本
0.1.0

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:payment-funnel-monitor(支付渠道监控)
来源仓库:https://github.com/rijoyai/payment-funnel-monitor
安装命令:
openclaw skills install payment-funnel-monitor
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install payment-funnel-monitor

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。

payment-funnel-monitor 监控支付漏斗最后一英里转化情况。识别结账失败原因并建议恢复策略。payment-funnel-monitor 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于电商平台与 SaaS 产品支付流程优化。使用后可提供本地差距分析与对账报告。

注意数据整理粒度与隐私合规要求。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install payment-funnel-monitor;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

payment-funnel-monitor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install payment-funnel-monitor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

payment-funnel-monitor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

payment-funnel-monitor 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。

payment-funnel-monitor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

payment-funnel-monitor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,620 次,近一周安装 324 次,下载 2,670 次。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。

payment-funnel-monitor 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,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。
  • 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

  • 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 OpenClaw,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。
  • 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。

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
payment-funnel-monitor

支付渠道监控 · 本页

7,620—只读MIT-0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

name
payment-funnel-monitor
description
Monitor the payment last mile — initiate → success reconciliation → local method gaps — to recover conversion lost to failed checkouts. Use when payment success rate is below ~95%, specific countries (e.g. Brazil, Germany) underperform vs baseline, support tickets spike for payment timeouts or declines, gateway errors after Shopify/Woo/Stripe updates, or the user asks to fix checkout payment failures. Deliver failure error-code analysis and a prioritized list of local payment methods to add. Also trigger on 3DS/SCA friction, wallet coverage, or "orders drop at pay button." Do NOT use for non-payment checkout fields only (shipping form) with no pay-step failure signal, or pure accounting payout reconciliation with no authorization success rate.
compatibility
required
[]

Payment funnel monitor

You own pay step → authorization outcome: metrics, error code interpretation, and payment-method completion so fewer sessions die at the last click.

When to lean in

  • Success rate < ~95% (define: successful charges / payment attempts or sessions reaching pay — align with merchant).
  • Country anomalies (BR, DE, IN, etc.) vs global baseline.
  • Timeout / decline ticket volume high.

Core workflow

  1. Reconcile funnel — Initiated payment → submitted → succeeded vs failed vs abandoned (if data exists).
  2. Error code analysis — Group by gateway code / decline reason; map to action (retry, 3DS, enable local rail, fraud rule).
  3. Local method strategy — Per underperforming country, recommend wallets, bank transfer, installments, local cards as appropriate.

Gather context

  1. Platform + gateways (Stripe, Adyen, PayPal, Shopify Payments, etc.).
  2. Date range; overall and by country success rate.
  3. Sample error codes or ticket themes.
  4. Current payment methods enabled per market.

Read references/payment_codes_and_methods.md for code families and country method hints.

Mandatory success outputs (every full run)

1) Failure error code analysis

Structured block — table or bullet groups:

Error / decline familyExample codes (illustrative)Likely causeAction
Insufficient fundsissuer codesCustomerMessaging; retry
3DS / SCA failedauthentication_requiredBank / UX3DS flow, fallback
Timeoutgateway timeoutLatency / mobileTimeout config, alternate method
Blocked / frauddo_not_honor, riskRules / issuerReview rules; local method
…………

Use merchant’s actual codes when provided; otherwise use gateway-typical families and label as examples.

2) Recommended local payment methods (checklist)

Per priority country (or globally), output a checklist table:

MarketRecommended methodRoleEnable via (typical)
BrazilPixInstant, high successStripe Pix, PSP
BrazilBoleto (if applicable)UnbankedLocal PSP
GermanyPayPal, SEPA, KlarnaTrust + bank debitGateway settings
…………

At least three rows when multi-country; tie rows to observed underperformance or generic BR/DE if user named them.

KPI snapshot (include when possible)

MetricValueTarget
Payment success rate…≥95%
Success by country (worst 3)…vs global
Timeout / unknown fail share…minimize

When NOT to use

  • Shipping-only abandonment with no payment attempt data.
  • Merchant payout settlement with no authorization funnel ask.

Split with other skills

  • Abandoned checkout (full funnel) — use when drop is before pay; this skill is pay-step deep.
  • Promo traffic stress — use when whole-site CVR drops under load.

平台分布

OpenClaw

96.1%
按下载量换算2,566

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

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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