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Agent Skill · 待分类

timing-analysis(时序分析)

timing-analysis 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。

timing-analysis 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 2,617。

总安装 1,482周安装 63GitHub Stars 142下载 519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:timing-analysis(时序分析)
来源仓库:https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills
仓库路径:skills/timing-analysis
安装命令:
npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill timing-analysis
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/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill timing-analysis

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。

timing-analysis 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。适用于性能分析、时序数据处理和系统优化等待分类任务。

通过安装命令 npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill timing-analysis 从 GitHub 仓库安装使用。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操作。

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/timing-analysis

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/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill timing-anal…;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

timing-analysis 怎么安装?

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

timing-analysis 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。

timing-analysis 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。

timing-analysis 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。

timing-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,482 次,近一周安装 63 次,下载 519 次,GitHub 142 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。

timing-analysis 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
timing-analysis

时序分析 · 本页

1,482142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

Timing Analysis (发布时机分析)

Overview

Timing analysis is the data-driven study of when Xiaohongshu audiences are most active and receptive to content, enabling strategic scheduling that maximizes reach, engagement, and conversion.

When to Use

  • Determining best times to post
  • Analyzing audience activity patterns
  • Scheduling content for optimal reach
  • Measuring time-based engagement
  • Testing different posting times
  • Optimizing content calendar timing
  • Understanding audience behavior

Core Pattern

Before: Post when convenient, inconsistent timing, missed opportunities After: Data-driven timing, peak engagement, strategic scheduling

3 Timing Dimensions:

  1. Time of Day (morning, afternoon, evening)
  2. Day of Week (weekdays vs weekends)
  3. Seasonality (monthly, quarterly patterns)

Quick Reference

Time SlotEngagementReachCompetitionBest Content Type
Morning (7-9 AM)MediumMediumLowEducational, tips
Lunch (12-1 PM)HighHighMediumEntertainment, light
Evening (7-9 PM)Very HighVery HighHighAll content types
Late Night (9-11 PM)MediumMediumLowCommunity, engagement

Implementation

Step 1: Analyze Audience Activity Patterns

Activity Tracking:

  • When followers are online
  • Peak engagement hours
  • Comment activity timing
  • Save and share timing
  • Live stream attendance

Tools:

  • Xiaohongshu analytics (when followers online)
  • Content performance by post time
  • Engagement rate by hour/day
  • Historical performance data

Step 2: Test Posting Times

A/B Testing Framework:

  • Test morning vs evening
  • Test weekday vs weekend
  • Test different days of week
  • Test same content at different times

Testing Variables:

  • Post time (primary variable)
  • Content type (keep consistent)
  • Day of week (test systematically)
  • Duration (run tests 2-4 weeks)

Step 3: Measure Time-Based Performance

Metrics by Time Slot:

  • Reach (impressions)
  • Engagement rate
  • Follower growth
  • Save rate
  • Share rate
  • Comment quality

Statistical Significance:

  • Test each time slot 5+ times
  • Calculate average performance
  • Identify outliers
  • Determine statistical winner

Step 4: Develop Optimal Timing Strategy

Optimal Schedule:

  • Primary posting times (best performance)
  • Secondary times (good performance)
  • Avoid times (consistently low performance)

Content Type Timing:

  • Educational: Morning/commute hours
  • Entertainment: Lunch/evening
  • Community building: Evening
  • Promotional: Evening/weekends
  • Live streams: Evenings/weekends

Step 5: Adapt to Seasonality

Seasonal Patterns:

  • Holiday behavior shifts
  • Season changes affect activity
  • Events and trends create timing opportunities
  • Back-to-school periods
  • Holiday shopping seasons

Real-Time Adaptation:

  • Monitor trending topics
  • Adjust for breaking news
  • Leverage cultural moments
  • Respond to audience activity shifts

Real-World Impact

Timing Optimization Results:

  • Engagement +35% from optimal timing
  • Reach +50% from strategic scheduling
  • Follower growth +25% from consistent timing
  • Saved time from efficient scheduling

Related Skills

REQUIRED: Use data-analytics (measure timing performance) REQUIRED: Use content-calendar (schedule optimized times)

Recommended:

  • audience-analysis, content-optimization, social-listening

平台分布

Codex

34.77%
按下载量换算180

Claude

29.7%
按下载量换算154

Cursor

19.42%
按下载量换算101

Gemini CLI

8.33%
按下载量换算43

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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