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Clarity行为分析自动化

microsoft-clarity-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

在 Claude Code 终端通过 Composio Clarity 集成导出热图、会话和参与指标，按浏览器、设备、国家、来源、媒介、活动、渠道或 URL 等维度分割最近 1-3 天的数据，便于快速洞察用户行为。

Mixpanel 自动化工具

mixpanel-automation

davepoon/buildwithclaude

通过 Rube MCP 调用 Mixpanel 工具集，前置搜索 schema，自动执行事件汇总、分组分析、漏斗、用户档案、群组及 JQL/Insight 查询，适合日常产品数据运营。

PostHog数据迁移深度指南

posthog-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了将分析数据从Google Analytics、Mixpanel、Amplitude或Segment等主流平台迁移到PostHog的完整流程。内容涵盖双写（dual-write）策略、事件和属性名称映射，以及历史数据的批量导入，确保业务数据的连续性和准确性。

Segment 自动化工具

segment-automation

davepoon/buildwithclaude

通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Segment 操作，按需追踪事件、标识用户、关联组织、记录页面访问、别名合并并批量执行，同时先同步当前 schema。

零售需求与库存预测

inventory-demand-planning

sickn33/antigravity-awesome-skills

为多店零售商提供需求预测、安全库存、补货计划、促销提升估算及ABC/XYZ分级，融合统计方法与机器学习特征工程，帮助在服务水平与库存成本间保持平衡。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

Mixpanel自动化产品分析

mixpanel-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。

Segment 自动化工具

segment-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Rube MCP 和 Composio 的 Segment 工具链自动执行事件追踪、识别用户、分组、页面浏览、批量调用、别名合并及源配置操作，并在使用前先查询最新 schema 保障一致性。

进阶AI数据集标注工具

dataset-annotation

SharpAI/DeepCamera

这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法，包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能，并将数据导出为标准的COCO格式，极大地优化了整个数据集构建流程。

Grammarly文档数据处理管线

grammarly-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于处理大型文档的完整数据管道，专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题，通过智能文本分块（Chunking）将文本分割为可处理的小块，然后对每一块进行评分，最后汇总所有关键指标（如正确性、清晰度、语气等），生成全面的报告。

结构化客户流失与留存分析

mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能提供结构化、深入的客户流失分析报告，超越简单的流失率计算。它能精确区分可避免和不可避免的客户流失原因，识别处于高风险的用户群体，并计算净收入留存率（NRR）。报告包含详细的流失归因、用户分层、早期预警指标及优先级干预建议，帮助企业制定科学的留存策略。

用户群组行为分析与留存模型

cohort-analysis

mohitagw15856/pm-claude-skills

提供完整的用户群组（Cohort）分析框架，用于评估产品留存曲线、预测用户生命周期价值（LTV）和划分行为群体。帮助产品和增长团队发现关键的用户行为指标和可落地的优化建议。

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