klingai-usage-analytics
Build usage analytics and reporting for Kling AI. Use when tracking generation patterns, analyzing costs, or creating dashboards. Trigger with phrases like 'klingai analytics', 'kling ai usage report', 'klingai metrics', 'video generation stats'.
ソース情報
- リポジトリ
- RunnerQuan/SAFE-Agent
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月30日 04:33
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 0
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
ファイルエクスプローラー
8 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- klingai-usage-analytics
- description
- Build usage analytics and reporting for Kling AI. Use when tracking generation patterns, analyzing costs, or creating dashboards. Trigger with phrases like 'klingai analytics', 'kling ai usage report', 'klingai metrics', 'video generation stats'.
- allowed-tools
- Read, Write, Edit, Grep
- version
- 1.0.0
- license
- MIT
- author
- Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
# Klingai Usage Analytics
## Overview
This skill shows how to build comprehensive usage analytics including generation metrics, cost analysis, trend reporting, and visualization dashboards for Kling AI.
## Prerequisites
- Kling AI API key configured
- Usage data collection in place
- Python 3.8+ with pandas/matplotlib (optional)
## Instructions
Follow these steps for analytics:
1. **Collect Data**: Capture usage events
2. **Aggregate Metrics**: Calculate key metrics
3. **Generate Reports**: Create usage reports
4. **Visualize Data**: Build dashboards
5. **Set Up Alerts**: Anomaly detection
## Output
Successful execution produces:
- Usage summary statistics
- Daily breakdown reports
- Top user analysis
- Anomaly detection alerts
- Exportable CSV data
## Error Handling
See `{baseDir}/references/errors.md` for comprehensive error handling.
## Examples
See `{baseDir}/references/examples.md` for detailed examples.
## Resources
- [Kling AI Dashboard](https://console.klingai.com/usage)
- [pandas Documentation](https://pandas.pydata.org/)
- [Data Visualization](https://matplotlib.org/)
GitHubで見る