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user-behavior
用户行为分析:用于分析埋点、事件、访问、点击或使用日志,识别路径、功能使用、活跃度、留存和产品优化机会。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
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用户行为分析:用于分析埋点、事件、访问、点击或使用日志,识别路径、功能使用、活跃度、留存和产品优化机会。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
Use when writing, modifying, or deleting intent test specs (rules.md) for the AIjia app. Triggers from inside test-intents skill routing: "加一条意图", "改 X task 的 rules", "拆这条复合意图", "删 意图-XXX-NNN", "新建 X task".
Use when running, executing, or troubleshooting AIjia intent tests. Triggers from inside usertest-intents skill routing: "跑一下 X 这个 task", "跑 意图-XXX-NNN", "跑全部意图测试", "意图测试 FAIL 怎么处理", "tauri-pilot aijia ..." commands.
Use when the user mentions intent tests for the AIjia desktop app at any level — asking what they are, running them, or modifying their specs. Triggers include "意图测试", "usertest-intents", "AEIT", "跑意图测试", "跑一下 X 这个 task", "跑 意图-XXX-NNN", "写意图", "加一条意图", "改 X task 的 rules", "意图测试怎么用".
当用户要求维护项目 wiki、补图谱、生成或更新 RepoWiki、维护 Understand-Anything 图谱、写 enhancement JSON、改 schema、命名、引用、更新规则、校验脚本、判断图谱完整性、派子 agent 分模块补充图谱时使用。维护入口,不负责普通 wiki 问答。
当用户用中文询问项目 wiki、UserWiki、仓库知识库、功能影响面、这个文件是干什么的、当前改动影响哪些模块、新人该先看什么、图谱完整了吗、如何安装或使用 Understand-Anything 时使用。日常 wiki 问答、安装、使用、影响面分析都走本 skill。
Use when adding or modifying `aijia <verb>` CLI subcommands in tauri-pilot — wraps **single atomic** DOM operations (click one button / fill one field / wait one state) so intent-test agents can compose them into multi-step flows without burning tokens on snapshot+click loops. Triggers "加 aijia 子命令", "封装 X 流程到 CLI", "tauri-pilot 加 login", "扩 aijia CLI", "封装 UI 操作".
| name | user-behavior |
| description | 用户行为分析:用于分析埋点、事件、访问、点击或使用日志,识别路径、功能使用、活跃度、留存和产品优化机会。 |
| when_to_use | 当用户要求用户行为、行为分析、路径分析、功能使用、用户画像、活跃度、参与度、user behavior、path analysis、feature usage,或上传埋点/事件/日志数据时使用。 |
| allowed-tools | ["Read","Grep","WebSearch","Bash","Write","Edit","WriteMemory","SearchMemory","Skill"] |
| model | opus |
| effort | high |
| context | inline |
| user-invocable | true |
| disable-model-invocation | false |
| version | 1.2 |
| category | ops |
| metadata | {"label":"用户行为分析"} |
Bash 的实际计算结果,禁止编造 DAU、留存、路径或功能使用数据。按需读取 ${AIJIA_SKILL_DIR}/references/knowledge/ 下的资料:
benchmarks.json:DAU/MAU、留存、参与度等参考基准。engagement_playbooks.json:激活、留存、功能推广、沉默用户唤醒等策略。关键分析口径已内化到正文流程:数据探查阶段识别用户ID、事件名称、时间戳、页面/功能、设备、渠道和属性字段;指标阶段计算 DAU、WAU、MAU、DAU/MAU、新增用户、首访日期、Day 1/7/30 留存、活跃度分层、关键路径、漏斗转化、流失路径、功能渗透率和功能粘性;建议阶段把异常流失点、低渗透高价值功能和沉默用户分层转化为产品与运营动作。所有指标均由当前数据即时计算,不依赖外部预计算状态。
Read 读取埋点、事件、访问、点击或日志数据。Bash 识别关键字段:用户ID、事件名称、时间戳、页面/功能、设备、渠道、属性字段。计算并解释:
可用 Bash 导出活跃趋势、留存表或路径统计。
进一步分析:
把分析转化为产品和运营动作:
用 Write 生成用户行为分析报告,并用 Bash 导出关键指标或分层名单。如用户需要汇报材料,先询问确认,再用 Skill 生成 PPTX。
本技能在 AIjia 桌面端运行。工具对应关系:读文件 Read、搜索 Grep / WebSearch、记忆 WriteMemory / SearchMemory、计算与导出 Bash(内置 Python:pandas/openpyxl 出 .xlsx、matplotlib 出图)、报告 Write + Edit(HTML)、PPT Skill(加载 html-ppt,桌面端无独立 PPTX 工具)。
生成报告 / 长文档必须逐节增量写、用 Edit 续写,禁止把整份内容作为单个 Write 一次性吐出——否则对话界面会长时间无响应、且易触发流式超时。