عن المشروع

يوفر Analytics-skills مجموعة من مهارات وكلاء الذكاء الاصطناعي تمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من تفسير بيانات تحليلات الويب بدقة المحلل الخبير. تأتي الحزمة مع مجموعة من المهارات القابلة لإعادة الاستخدام وخرائط أدوات خاصة بالمنصات، مما يسمح للوكلاء بتشخيص تغيرات الحركة، وتقييم جودة القنوات والقمع، ومعايرة المقاييس الأساسية، وصياغة مخططات أحداث مميزة، وقراءة نتائج اختبارات A/B (بما في ذلك التحليل البايزي)، وإجراء المراقبة المتسلسلة، وتطبيق الاستدلال السببي باستخدام تسلسل بيل وتخطيطات DAG. تشمل المهارات الرئيسية: - **analytics-profile-setup**: مقابلة تلتقط سياق العمل (النموذج، هدف التحويل، نطاق الحركة، الجمهور المثالي، مكتبة البيانات) في ملف `analytics-profile.md` يُستخدم مع جميع المهارات الأخرى. - **analytics-diagnostic-method**: إطار عمل MECE بخمس خطوات مع عرض بمبدأ الهرم. - **traffic-change-diagnosis**: بصمة التراجع، تفشي البوتات، الانخفاضات المتعلقة بالنشر، تدهور SEO وغيرها. - **channel-and-funnel-quality**: مصفوفة الحجم والتفاعل والتحويل، كشف الحركة Vanity، والمعايير الصناعية. - **metric-context-and-benchmarks**: نطاقات سياقية لـ bounce وCVR وLTV:CAC وإرشادات حجم العينة. - **event-schema-author**: يولّد `event-schema.yaml` محمول وأنواع TypeScript من استدعاءات التتبع الحالية. - **experiment-result-reader** و**bayesian-experiment-reader**: تحسب الرفع، تطبق انضباط حجم العينة والاختبار المتسلسل، وتُرجع أحكاماً مع فترات موثوقية. - **sequential-monitoring**: mSPRT وسلاسل الثقة للتصفح الصادق. - **causal-query-classifier** و**causal-dag-builder** و**causal-evidence-checklist**: لتصنيف وتصوّر وتحقق من الادعاءات السببية. - **anomaly-detection-time-series**: STL، تغيير النقاط البايزي، Prophet، SPRT، سببية غرانجر للتغيرات المشبوهة في الحركة. المهارات محايدة للمنصة؛ لكل مزود تحليلات مدعوم خريطة أدوات تحت `tool-maps/` (Amplitude, Clamp, GA4, Mixpanel, PostHog). إضافة مزود جديد تتطلب فقط خريطة أدوات جديدة وفق القالب المقدم. التركيب سهل عبر Claude Code (`/plugin marketplace add clamp-sh/analytics-skills`)، أو عبر CLI الخاص بـ Skills‑spec (`npx skills add clamp-sh/analytics-skills`)، أو بنسخ مجلد المهارات إلى الدليل المحلي. الاستخدام قائم على النماذج: بعد تشغيل مقابلة `analytics-profile-setup` الأولية، يمكن للمستخدمين طرح أسئلة باللغة الطبيعية مثل "حركة المرور انخفضت 30% يوم الثلاثاء. ماذا حدث؟" أو "هل قمع التسجيل معطل؟" ويتم استدعاء المهارة المناسبة تلقائياً. المشروع مرخّص بـ MIT، ويستقبل المساهمات، ويستشهد بمجموعة من المعايير الصناعية والطرق الإحصائية لضمان تحليل موثوق.