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深度分析数据追踪与衡量
analytics
coreyhaines31/marketingskills
169
本技能提供了一套完整的分析数据追踪和衡量框架。它指导用户从业务决策出发,定义可执行的关键事件和指标,涵盖了从事件命名规范、UTM参数设置到使用GA4和GTM等主流工具的具体实操方法。适用于需要进行营销效果评估、产品漏斗分析或优化数据采集系统的场景。
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Vercel应用性能与成本审计
vercel-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
用于对已部署的Vercel应用进行全方位的性能和成本审计。它通过分析生产指标、项目配置和代码库扫描结果,找出应用运行中的性能瓶颈和成本开支。提供基于版本和指标的优化建议,助力开发者提升应用效率。
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工作簿洞察分析流程
meta-spreadsheet-insight
opensquilla/opensquilla
269
这是一个高级的自动化元技能,用于将原始电子表格数据转化为结构化的业务洞察。它能够读取整个工作簿,执行趋势和异常值分析,随后将结构化的分析结果写入新的“洞察”工作表,并将关键绩效指标(KPIs)持久化存储到记忆库中,实现了数据分析的完整闭环。
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AWS成本优化分析与报告
aws-cost-optimize
github/awesome-copilot
298
本工作流系统分析AWS部署资源和IaC代码,收集使用指标和成本数据。它能发现资源过度配置、闲置资源和配置低效问题(如右缩容、S3生命周期管理),生成可操作的成本优化建议,并通过GitHub Issues进行任务跟踪,实现成本节约。
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AWS资源健康诊断与修复规划
aws-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
463
本工作流提供了一套全面的AWS资源健康诊断方案,覆盖EC2、Lambda、RDS等多种服务。它利用AWS CLI调用,深入分析CloudWatch指标、日志和性能数据,诊断潜在问题。流程不仅能识别根本原因(如配置错误、资源限制),还能生成分级的、可执行的修复计划,帮助用户提升系统的弹性与稳定性。
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PageSpeed/Lighthouse性能审计增强
pagespeed-enhancer
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
这是一个结构化的工作流,用于全面审计和优化网站性能。它覆盖Lighthouse的四大支柱(性能、可访问性、最佳实践和SEO),系统分析核心网页指标(如LCP, CLS)、渲染阻塞资源、安全头部和ARIA合规性,提供可执行的修复方案。
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结构化客户流失与留存分析
churn-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
347
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。
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用户群组行为分析与留存模型
cohort-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
68
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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产品数据分析标准框架
data-analysis-standard
mohitagw15856/pm-claude-skills
105
本框架提供了一套结构化的产品数据分析流程,用于深度分析产品指标、漏斗转化和用户留存。它指导用户从原始数据中提炼出清晰的业务洞察,并通过“是什么、为什么、影响如何、下一步做什么”四大问题,确保分析结果具有极强的可操作性和指导意义。
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员工敬业度调查与分析
employee-engagement-survey
mohitagw15856/pm-claude-skills
358
专业的员工敬业度调查设计与结果分析工具。可用于设计年度、脉冲或离职调查,涵盖eNPS、团队文化、成长机会等关键指标。同时,提供完整的分析流程,从数据解读到制定可执行的改进行动计划,帮助企业提升员工满意度和留存率。
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产品健康状态分析
product-health-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
180
该技能用于深度分析产品运营数据,将原始指标转化为易于理解的“健康报告”。它涵盖了用户获取、激活、留存等全漏斗指标,并对比目标和历史基线。报告不仅指出问题,更深入提供根本原因假设和可执行的、有明确责任人的改进建议,适用于非技术业务决策者进行产品迭代和战略规划。
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用户留存分析框架
retention-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
85
这是一个系统化的用户留存分析框架。用于诊断产品用户流失的原因,分析关键留存指标(如D1/D7/D30、DAU/MAU),并找出用户产生粘性的“啊哈时刻”。它能提供结构化的假设、根因分析和可落地的产品改进建议,指导产品迭代。
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