analytics-skills

Analytics-skillsは、大規模言語モデルがシニアアナリストの rigor（厳密さ）を持ってWeb分析データを解釈できるよう支援するAIエージェントスキルのツールボックスを提供します。再利用可能なスキルセットとプラットフォーム固有のツールマップを同梱し、トラフィック変化の診断、チャネルおよびファンネル品質の評価、主要指標のベンチマーク、型付きイベントスキーマの作成、A/Bテスト結果の読み取りと解釈（ベイズ分析を含む）、逐次モニタリング、Pearlの階層とDAGを用いた因果推論を可能にします。 主なスキルは以下の通りです： - **analytics-profile-setup**：ビジネスコンテキスト（モデル、変換目標、トラフィック範囲、ICP、データスタック）を捉えるインタビュー形式で、他のすべてのスキルで使用される`analytics-profile.md`ファイルを生成します。 - **analytics-diagnostic-method**：Pyramid Principleベースの5ステップMECE仮説フレームワーク。 - **traffic-change-diagnosis**：回帰の指紋特定、ボット急増、デプロイ起因の低下、SEO減衰などを検出。 - **channel-and-funnel-quality**：ボリューム、エンゲージメント、コンバージョンのマトリクス、 Vanity Traffic検出、業界ベンチマーク。 - **metric-context-and-benchmarks**：Bounce率、CVR、LTV:CACの文脈的範囲とサンプルサイズガイダンス。 - **event-schema-author**：既存のトラッキングコールから移植可能な`event-schema.yaml`とTypeScript型を生成。 - **experiment-result-reader**および**bayesian-experiment-reader**：liftを計算し、サンプルサイズおよび逐次テストの規範を適用し、信頼区間付きの判定を返します。 - **sequential-monitoring**：正直なピーキングを可能にするmSPRTと信頼区間系列。 - **causal-query-classifier**、**causal-dag-builder**、**causal-evidence-checklist**：因果主張の分類、可視化、検証。 - **anomaly-detection-time-series**：STL、ベイズ変更点検出、Prophet、SPRT、Granger因果関係など、曖昧なトラフィック変化に対応。 スキルはプラットフォーム非依存で、各対応.analyticsプロバイダには`tool-maps/`配下にツールマップが用意されています（Amplitude、Clamp、GA4、Mixpanel、PostHog）。新規プロバイダの追加は、提供テンプレートに従い新しいツールマップを作成するだけです。 インストールは、Claude Code経由（`/plugin marketplace add clamp-sh/analytics-skills`）、Skills-spec CLI経由（`npx skills add clamp-sh/analytics-skills`）、またはリポジトリをクローンしてスキルファイルを適切なローカルディレクトリにコピーすることで簡単に行えます。 使い方はモデル駆動型で、初期の`analytics-profile-setup`インタビュー後に「火曜日にトラフィックが30％減少した。何が起こったか？」「サインアップファンネルは壊れているか？」といった自然言語の質問をするだけで、適切なスキルが自動的に呼び出されます。 本プロジェクトはMITライセンスのもと運用され、貢献を歓迎しています。