analytics-skills

Analytics-skills는 대규모 언어 모델이 상급 분석가의 엄격함으로 웹 분석 데이터를 해석할 수 있도록 해주는 AI 에이전트 기술 도구 모음입니다. 이 패키지는 재사용 가능한 기술 세트와 플랫폼별 도구 매핑을 제공하여, 에이전트가 트래픽 변화 진단, 채널 및 퍼널 품질 평가, 핵심 지표 벤치마킹, 타입이 지정된 이벤트 스키마 작성, A/B 테스트 결과 해석(베이지안 분석 포함), 순차적 모니터링, 펄의 계층과 DAG를 이용한 인과 추론 등을 수행할 수 있도록 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: - **analytics-profile-setup**: 비즈니스 컨텍스트(모델, 전환 목표, 트래픽 범위, ICP, 데이터 스택)를 포착하여 모든 다른 기술에서 사용되는 `analytics-profile.md` 파일을 생성하는 인터뷰 기능입니다. - **analytics-diagnostic-method**: MECE 가설 프레임워크와 피라미드 원칙을 기반으로 한 5단계 진단 프로세스입니다. - **traffic-change-diagnosis**: 회귀, 봇 스파이크, 배포 관련 감소, SEO 저하 등의 트래픽 변화를 식별합니다. - **channel-and-funnel-quality**: 볼륨, 참여도, 전환율, 허영 트래픽 감지를 포함한 매트릭스와 산업 표준 벤치마크를 제공합니다. - **metric-context-and-benchmarks**: 바운스, CVR, LTV:CAC에 대한 문맥적 범위와 샘플 크기 안내를 제공합니다. - **event-schema-author**: 기존 추적 호출에서 포터블 `event-schema.yaml` 및 TypeScript 타입을 생성합니다. - **experiment-result-reader** 및 **bayesian-experiment-reader**: 리프트 계산, 샘플 크기 및 순차적 테스트 규칙 적용, 신뢰 구간을 포함한 결론 반환 기능을 제공합니다. - **sequential-monitoring**: 솔직한 확인을 위한 mSPRT 및 신뢰도 시퀀스를 제공합니다. - **causal-query-classifier**, **causal-dag-builder**, **causal-evidence-checklist**: 인과 주장 분류, 시각화, 검증 기능을 포함합니다. - **anomaly-detection-time-series**: STL, 베이지안 변경점, Prophet, SPRT, 그랑저 인과관계를 활용한 모호한 트래픽 변화 감지 기능입니다. 이 기술들은 플랫폼에 독립적이며, 각 지원되는 분석 제공업체는 `tool-maps/` 디렉토리 아래에 도구 매핑을 가지고 있습니다 (Amplitude, Clamp, GA4, Mixpanel, PostHog). 새로운 제공업체를 추가하려면 제공된 템플릿을 따르는 새 도구 매핑만 추가하면 됩니다. 설치는 간단하며, Claude Code (`/plugin marketplace add clamp-sh/analytics-skills`), Skills-spec CLI (`npx skills add clamp-sh/analytics-skills`) 또는 저장소를 클론하고 기술 파일을 적절한 로컬 디렉토리에 복사하여 수행할 수 있습니다. 사용은 모델 중심입니다: 초기 `analytics-profile-setup` 인터뷰 후, 사용자는 "화요일에 트래픽이 30% 감소했습니다. 무엇이 일어났나요?" 또는 "가입 퍼널이 망가졌나요?"와 같은 자연어 질문을 하면 적절한 기술이 자동으로 호출됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 제공되며 기여를 환영합니다. 신뢰성 있는 분석을 보장하기 위해 다양한 산업 표준 및 통계적 방법을 참고하고 있습니다.