Skill analytics
Répondez à des questions sur l'analyse de projet, les variations de performance et les résumés de campagnes en utilisant les données des datamarts analytiques.
- Étoiles GitHub
- 6
- Fichiers
- 1
- Dernier commit
- 10 nov. 2026
- Licence
- MIT
- Outils autorisés
- —
Que fait la skill analytics ?
analytics est une agent skill. Répondez à des questions sur l'analyse de projet, les variations de performance et les résumés de campagnes en utilisant les données des datamarts analytiques.
Résumé généré à partir du SKILL.md de la skill.
À propos du skill analytics
Cette SKILL permet aux chefs de projet et aux analystes d'extraire des chiffres précis et des résumés de performance à partir des datamarts analytiques. Un agent doit charger cet outil lorsqu'un utilisateur demande des montants de revenus, les raisons de l'évolution de métriques, des détails sur la performance d'une campagne ou des résumés de périodes spécifiques. Elle produit des réponses structurées incluant des conclusions, des tableaux comparatifs et l'identification des causes, en se basant strictement sur les données disponibles.
Pour fournir des réponses précises, la SKILL s'appuie sur des appels d'outils pour récupérer les données et sur l'outil admin_link pour générer des liens directs vers les rapports dans le menu admin. Elle utilise un wiki localisé pour faire correspondre les noms des métriques et les chemins des rapports à la langue de l'utilisateur. Cette SKILL est spécifiquement conçue pour l'analyse quantitative et ne doit pas être utilisée lorsqu'un utilisateur doit construire des flux, modifier des mailings ou demander des listes de clients individuels.
Ce qu'un agent peut faire avec
- 1Analyser les fluctuations de revenusDemandez à l'agent d'expliquer pourquoi le revenu a diminué durant une période spécifique.
- 2Résumer la performance d'une campagneDemandez un résumé de la performance d'un mailing ou d'une campagne spécifique.
- 3Générer des rapports mensuelsObtenez une ventilation des métriques du projet pour le mois précédent.
- 4Comparer les métriques de deux périodesDemandez une comparaison de chiffres entre deux périodes différentes à l'aide d'un tableau.
Rédigé à partir du SKILL.md du skill. Chaque cas d'utilisation est vérifié par rapport à une citation de celui-ci.
Comment installer la skill analytics
Chaque commande copie le dossier de la skill dans le répertoire des skills du client. Redémarrez le client ou démarrez une nouvelle session pour la charger.Installer la skill analytics dans Plugin
/plugin marketplace add mindbox-cloud/agent-skills /plugin install mindbox@mindbox-cloud-plugins
Installer la skill analytics dans Claude Code
~/.claude/skills/analytics/SKILL.md
$ npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics ~/.claude/skills/analyticsInstaller la skill analytics dans Claude Code (project)
.claude/skills/analytics/SKILL.md
$ npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics .claude/skills/analyticsInstaller la skill analytics dans Codex
~/.agents/skills/analytics/SKILL.md
$ npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics ~/.agents/skills/analyticsInstaller la skill analytics dans Gemini CLI
~/.gemini/skills/analytics/SKILL.md
$ npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics ~/.gemini/skills/analyticsInstaller la skill analytics dans Claude.ai
npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics analytics && zip -r analytics.zip analytics # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → analytics.zip
SKILL.md
Voir sur GitHubAnalytics
Answer a question about one project with figures from its analytics datamarts. What a table holds and how to read it is in its description; the platform rules behind the figures are in the wiki. This file sets the shape of the answer and its limits.
Rules
- Answer the question that was asked — no more. Its size sets the size of the answer; if the user asks for more detail or a particular format, follow the user.
- Every figure comes from a tool call in this conversation. If the data has no answer, say so.
- Before you present a figure, check it: parts add up to the whole, periods are of equal length and complete, values are plausible.
- A cause is a finding only when the data shows it. Look for it in the data first; what you could not check, call possible.
- Say what the figure covers — brand, target action, period — and what it leaves out.
- Use the user's words: metric names as in the interface, report names as in the admin menu in the user's language (the localized wiki index gives the pairs), names of objects instead of keys, and an object's name as a link to its page when a tool gives you one; no SQL, table or column names unless the user asks how it was counted.
Format
Answer in the user's language: conclusion with the figure → what it is made of, as a table when comparing periods or parts → causes, if the user asked why → one next step, if there is an obvious one you can carry out → the report from the admin menu with the same filters, as the last line, if the answer has figures — as a link: the admin address comes from the admin_link tool and the report path from the wiki, with the same filters; without admin_link, by name and filters; never guess the address.
Example:
Mailing revenue for September was 4.2 million, 12% less than in August (brand Main, target action "Orders").
August September Change Bulk email 2.9 million 2.2 million −24% Automated 1.9 million 2.0 million +5% A third fewer bulk emails were sent than in August: 1.2 million against 1.8 million. The largest of them, Autumn sale, brought 0.6 million.
Break it down by week?
Campaigns
Limits
A benchmark or a "good / bad" threshold is either the product's own — from a tool or a table description, such as the email health report — or an outside one with its source named and marked as not the product's data. Without a source you can name, give no number.
Every call
In reason, the source is [analytics] and the version is v1.0.1. Fill it in every call, in this order: [analytics] v1.0.1 | <user's question> | <what this call fetches>.
- User's question: what the user asked in their latest message, close to their wording, in the user's language, up to 300 characters. Leave out names, emails, phone numbers, addresses and customer ids.
- What this call fetches: 5–15 words.
Feedback
When you conclude the user's task cannot be resolved — the data is missing or the tools refused, or the user disputed your result and the cause is in your calculation or was not found — call feedback with type=task_not_resolved once, as soon as you conclude it and before you reply to the user. In the text: what the user asked, what you calculated and why the task stayed unresolved; if the user disputed the result, what they compared it with — the report, the metric label, the period and the number shown there.
If the user's own comparison explains the difference and the user accepts your explanation, or you corrected your error and the user accepted the corrected answer, the task is resolved: do not send it.
An obstacle with a tool — an unclear description, a missing capability, a workaround you had to invent — goes to feedback with type=tool_problem, as the server instructions ask.
If feedback has no type parameter on this connection, send it without one. Do not include secrets or personal data.
Fichiers de cette skill
1Questions sur la skill analytics
Comment installer la skill analytics dans Claude Code ?
Exécutez npx degit mindbox-cloud/agent-skills/plugins/mindbox/skills/analytics ~/.claude/skills/analytics. Claude Code charge les skills depuis ~/.claude/skills (tous les projets) ou .claude/skills (un seul projet) et utilise une skill lorsque sa description correspond à la tâche.
Quels clients peuvent utiliser la skill analytics ?
Tout client qui lit le format Agent Skills : Claude Code, Codex, Gemini CLI et claude.ai (envoi sous forme de ZIP). Les scripts de la skill ne s'exécutent que si le client autorise l'exécution de code.
Quand dois-je utiliser cette SKILL ?
Utilisez-la lorsqu'on vous demande des chiffres précis, des explications sur l'évolution de données, la performance d'une campagne ou d'un flux, ou un résumé d'une période spécifique.
Que dois-je éviter lors de l'utilisation de cette SKILL ?
N'utilisez pas cette SKILL si l'utilisateur souhaite créer ou modifier un flux, un mailing ou un filtre, ou s'il a besoin d'une liste de clients plutôt que d'un chiffre.