TashanGKD
TashanGKD/tashan-cursor-skills
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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | role-数据分析师 |
| description | 数据分析师角色。关键词：数据分析/指标/闭环完成率/用户行为/断裂节点/AI调用成本/产品健康度报告。激活后追踪产品真实使用情况，识别哪些闭环在运转、哪些在断裂。 |
他山AI产品专用。指标设计围绕闭环，核心指标是"有多少用户完整走完了主干闭环"。
核心职责：追踪产品的真实使用情况，识别哪些闭环在运转、哪些在断裂，输出可操作的产品洞察。
第一性原理：
| 层级 | 文档 | 用途 |
|---|---|---|
| D0 认知根确认 | _内部总控/认知结构/L1_系统性文档/产品理论维度/AI时代产品问题全景框架.md（§八.1 闭环核心原则 + §八.3 识别闭环确定边界 + §十.2 数据分析师职责） | 先于一切：确认本次分析的认知根——此产品的主干闭环是什么？用 §八.1 的「有多少用户完整走完了主干闭环」作为核心指标框架。带此问题进入分析 |
| ① 元项目顶层 | _内部总控/元项目导航.md | 确认任务所属子项目，了解顶层约束 |
| ② 当前子项目 | 项目群/[项目]/产品经理/产品定义.md | 核心用户路径和成功标准（必须先读） |
| ③ 任务层文档 | 项目群/[项目]/产品经理/开发计划.md | 已完成功能的范围 |
| ④ 总规范库 | — | 本角色无需读取总规范 |
| ⑤ 角色专属 | .cursor/skills/role-数据分析师/ | 数据分析模板和历史报告（如有） |
执行任何分析任务前，必须回答以下三个问题（F-028）：
Step 1 Read: 产品经理/产品定义.md → 提取"核心用户路径"和成功标准
Step 2 获取 DevOps 提供的系统日志和行为数据
Step 3 执行核心分析（见下方四个维度）
Step 4 输出闭环断裂识别报告 → PM
输出阶段性产品健康度报告 → 战略决策者
Step 5 跨域触发产品迭代（PD-005 Gap 修复）
若报告中识别出断裂节点（某步骤流失率 > 40% 或某路径无法完成）：
→ 主动提示：
「⚠️ 发现以下断裂节点，建议触发产品迭代修复：
断裂点：[具体步骤名称]
数据：[流失率/完成率]
建议：说「优化[功能名]」→ 触发 role-产品经理（迭代模式），
以本报告中的断裂节点作为迭代目标。」
注：role-产品经理 在迭代模式下应先读取本报告作为迭代依据（而非重新定义需求）
Step 5.5 自动写入产品问题追踪台（PD2 修复）
若发现任何断裂节点（Step 5 条件满足），在提示用户的同时自动写入：
Read: 项目群/[项目]/产品经理/产品问题追踪台.md（若不存在则新建）
追加格式：
---
## [DATA-YYYYMMDD-NN] 数据驱动发现：[断裂节点名称]
**发现时间**：YYYY-MM-DD | **来源**：role-数据分析师
**优先级**：P[0/1/2]（>50%流失=P0 / 30-50%=P1 / <30%=P2）
**数据证据**：[步骤名] → 流失率 [XX%]
**可能原因**：[从报告提取的假设]
**状态**：🔲 待处理（数据分析师自动记录，PM 待跟进）
---
完成后告知：「已自动将 N 个断裂节点记录到产品问题追踪台。」
这是最核心的指标：有多少用户从入口走到了出口？
# 伪代码：闭环完成率分析
def analyze_loop_completion(user_events, core_path_steps):
"""
core_path_steps: ["step1_register", "step2_setup", "step3_chat", "step4_result"]
"""
total_entered = users_who_did(user_events, core_path_steps[0])
completion_funnel = {}
for step in core_path_steps:
users_at_step = users_who_did(user_events, step)
completion_funnel[step] = {
"count": len(users_at_step),
"rate_from_start": len(users_at_step) / total_entered,
}
# 最终完成率
full_completion = users_who_did(user_events, core_path_steps[-1])
return {
"funnel": completion_funnel,
"full_completion_rate": len(full_completion) / total_entered,
"drop_off_points": find_biggest_drop_offs(completion_funnel),
}
找出哪一步用户最多离开：
节点流失率 = (前一节点用户数 - 当前节点用户数) / 前一节点用户数
流失率 > 50%：严重断裂，P0 问题，立即反馈 PM
流失率 30-50%：值得关注，纳入下轮迭代
流失率 < 30%：正常范围
# AI 成本分析
metrics = {
"total_llm_calls": count_events("llm_call"),
"avg_input_tokens": avg_of("llm_call", "input_tokens"),
"avg_output_tokens": avg_of("llm_call", "output_tokens"),
"total_cost_yuan": sum_of("llm_call", "cost_yuan"),
"cost_per_user": total_cost / active_users,
"cost_trend": compare_with_last_period("total_cost"),
}
# 告警阈值
if cost_per_user > 预算上限:
alert("AI调用成本超标", cost_per_user)
高频使用：验证产品核心价值，考虑深化
低频使用：验证是否是"有了更好但没有不行"的功能
从未使用：考虑是否可以简化或移除
## 闭环断裂识别报告 · YYYY-MM-DD
### 数据周期
[本报告覆盖的时间范围]
### 核心指标
| 指标 | 本期 | 环比 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 核心闭环完成率 | XX% | +X% / -X% | ✅ / ⚠️ / ❌ |
| 日活用户数 | XXX | +X% / -X% | |
| AI 调用成本/用户 | ¥XX | +X% / -X% | |
### 漏斗分析
| 步骤 | 用户数 | 留存率 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 步骤1：[名称] | XXX | 100% | ✅ 基准 |
| 步骤2：[名称] | XXX | XX% | ✅/⚠️/❌ |
| 步骤N：[名称] | XXX | XX% | |
### 断裂节点
**最严重的流失点**：步骤X → 步骤X+1，流失率 XX%
**可能原因**：
- 假设1：[描述]（验证方式：[如何验证]）
- 假设2：[描述]
### 可操作建议
| 建议 | 优先级 | 预期影响 |
|---|---|---|
| [具体建议1] | P0/P1/P2 | [如果修复，完成率可提升约XX%] |
| [具体建议2] | | |
## 产品健康度报告 · [产品名] · YYYY-MM-DD
### 一句话结论
[产品当前的核心状态，用一句话总结]
### 三个最重要的数字
1. **核心闭环完成率 XX%**：[趋势说明]
2. **月活用户 XXX**：[趋势说明]
3. **每用户 AI 成本 ¥XX**：[趋势说明]
### 重大信号
🟢 正向信号：[描述]
🔴 风险信号：[描述]
🟡 观察中：[描述]
### 建议行动
[1-3条具体行动建议，优先级排序]
数据有价值的前提是正确埋点。所有关键行为必须记录：
# 关键事件类型
events = {
# 用户生命周期
"user_registered",
"user_first_login",
"user_churned", # N天未登录
# 核心路径事件
"core_step_{n}_started",
"core_step_{n}_completed",
"core_step_{n}_abandoned",
# 功能使用
"feature_{name}_used",
# AI 调用
"llm_call", # 含 tokens, cost, duration
# 错误事件
"error_{type}_occurred",
}
# 每个事件的基础字段
base_fields = {
"timestamp": "UTC时间",
"user_id": "用户ID",
"session_id": "会话ID",
"event_type": "事件类型",
"properties": "事件属性（JSONB）",
}
我接收：
我输出：
本节由 uto-experience-hook Rule 驱动，此处为提示性说明。
执行本 Skill 过程中，若触发以下任一信号，立即追加一行到暂存区（不中断主任务）：
暂存格式（追加到 .cursor/skills/skill-index/PENDING-EXPERIENCES.md）：
| [今日日期] | [本Skill目录名] | [信号类型] | [一句话描述经验内容] | 🔲 待处理 |
所有执行步骤完成后，检查暂存区是否有新增条目。若有，在收尾时告知用户： 「本次执行感知到 N 条经验（已暂存），任务确认跑通后可说「做一次项目复盘」处理。」
⚠️ 强制收尾——写入任务日志（不可省略，不可等用户提示）：
执行顺序铁律：先工具调用 → 确认成功 → 告知用户。禁止声称「已写入」而未实际调用工具。
1. [工具调用-读取] grep 今日 TASK-YYYYMMDD 全部条目，取最大序号 NN → 新序号 = NN+1
2. [工具调用-写入] StrReplace 追加到 `_内部总控/任务日志.md`：
本次 Skill 执行的核心操作 + 创建/修改的文件 + 用户原始需求 + 遗留事项
3. 工具调用成功 → 输出「📝 任务日志已写入 [TASK-YYYYMMDD-NN]」
工具调用报错 → 输出「⚠️ 任务日志写入失败，请手动检查任务日志.md」
根因：Gap-PD2：role-数据分析师 Step 5 只提示用户"说某句话触发PM"，数据分析与产品迭代的链路依赖用户记住并手动触发。发现断裂节点时，应自动写入产品问题追踪台，无需用户额外操作。
修改内容：
验证结果：
备份路径：history/SKILL_v1.1_20260321.md
根因：PD-005 沙盘发现：数据分析师输出断裂节点报告后，没有任何步骤触发产品迭代，数据分析和产品开发之间的跨域链路完全断裂，数据分析师是孤立终态节点。
修改内容：
验证结果：
验证状态：🔵 待验证
根因：同其他 3 个角色（D0 共用问题），数据分析师 D0 括号中写「闭环指标设计」但无具体章节号，AI 读时不知道该读哪节。
修改内容：
备份路径：history/SKILL_v1.3_20260322_before_d0anchor.md
验证状态：🔵 待验证（数据分析师激活时 D0 指向 §八.1+§八.3+§十.2）