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仓库创建 2026年6月30日最近提交 20 天前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

适合需要产品度量、漏斗分析和实验的团队，覆盖多种后端工具。

▸ 风险提示

可能涉及用户数据收集与第三方 SDK，注意合规与隐私。

这个 Skill 做什么

设计事件分类与埋点方案，并搭建数据仓、分析与实验流程。

负责从埋点到分析仓的整体设计：帮你做事件分类、跟踪方案、接入 SDK（如 Segment、Amplitude、GA4），并搭建 BigQuery/dbt 等数据仓和管道，支持 A/B 实验与漏斗分析。适合在做新产品或功能的数据采集、指标设计和埋点实施时用。特点是把产品指标和工程实现连起来，避免事后补埋点和数据错位。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Use for product analytics — event taxonomy/tracking plans, SDKs (Segment, Amplitude, Mixpanel, PostHog, GA4), warehouse pipelines (BigQuery, Snowflake, dbt), A/B experiments.

数据与抓取事件追踪数据仓A/B测试通用

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安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/analytics/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/analytics/SKILL.md"

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# Product & Data Analytics

**Scope: product/business events & funnels. System health/SLOs → `.claude/skills/observability/SKILL.md`; relevance → `.claude/skills/search/SKILL.md`.**

## When to use
- Designing an event taxonomy and tracking plan for a new product or feature.
- Integrating a client-side or server-side analytics SDK (Segment, Amplitude, Mixpanel, PostHog, RudderStack, GA4, Heap).
- Building or auditing a data warehouse pipeline: raw events → warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse) → dbt models → BI dashboards.
- Implementing consent management and privacy-safe tracking (GDPR, CCPA, COPPA).
- Designing A/B or multivariate experimentation infrastructure (feature fl

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有