帮助你复盘产品指标趋势,定位异常并给出可执行改进建议。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "metrics-review" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/anthropics/knowledge-work-plugins/main/product-management/skills/metrics-review/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/metrics-review/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请基于以下周度产品数据做一次指标复盘:新增用户 12,400,环比 +8%;DAU 85,000,环比 -3%;次日留存 41%,环比 -5 个百分点;付费转化率 2.8%,环比 +0.4 个百分点。请输出:1)关键趋势总结;2)异常指标及可能原因;3)下周优先行动建议;4)适合汇报的简洁结论。
一份结构化周报,概括趋势、指出留存下滑等异常,并提出下周行动重点。
我们发现过去 3 天注册转化率从 18% 降到 11%。请作为数据分析顾问,先列出可能原因并按优先级排序,再给出排查框架,覆盖流量来源、页面改版、埋点异常、渠道质量和系统故障等因素,最后给出应急建议和需要补充的数据清单。
一套异常排查思路,包含原因假设、优先级、分析路径及短期应对建议。
请把以下月度指标整理成管理层评分卡:营收目标 500 万,实际 460 万;活跃用户目标 120 万,实际 128 万;流失率目标 4%,实际 5.6%;NPS 目标 45,实际 43。请按‘达成情况、影响判断、风险提示、建议动作’输出,并标注红黄绿状态。
一份清晰的月度评分卡,展示目标达成度、风险等级和管理建议。
If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see CONNECTORS.md.
Review and analyze product metrics, identify trends, and surface actionable insights.
/metrics-review $ARGUMENTS
If ~~product analytics is connected:
If no analytics tool is connected, ask the user to provide:
Ask the user:
Structure the review using a metrics hierarchy: North Star metric at the top, L1 health indicators (acquisition, activation, engagement, retention, revenue, satisfaction), and L2 diagnostic metrics for drill-down. See Product Metrics Hierarchy below for full definitions.
If the user has not defined their metrics hierarchy, help them identify their North Star and key L1 metrics before proceeding.
For each key metric:
Identify correlations:
2-3 sentences: overall product health, most notable changes, key callout.
Table format for quick scanning:
| Metric | Current | Previous | Change | Target | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| [Metric] | [Value] | [Value] | [+/- %] | [Target] | [On track / At risk / Miss] |
For each metric worth discussing:
What is going well:
What needs attention:
Specific next steps based on the analysis:
After generating the review:
The single metric that best captures the core value your product delivers to users. It should be:
…
运行 nf-core/Nextflow 流水线,完成 RNA-seq、变异检测与 ATAC-seq 数据分析
为特定组织定制 Claude Code 插件配置、连接器与工作流适配方案。
围绕客户问题进行多来源调研与溯源,快速整理背景并支持准确回复。
帮助你快速查询指标、分析趋势成因,并生成面向干系人的数据报告。
用于统计分析数据分布、趋势、异常与显著性检验,辅助得出可靠结论
帮助你用 Python 制作清晰专业的数据可视化并选择合适图表。
帮助你生成营销绩效报告,提炼关键指标、趋势洞察与优化建议
汇总多渠道客户反馈与争议,提炼主题洞察并给出本周优先改进建议
帮助你审查销售管道健康度,识别风险商机并生成每周跟进重点计划。
分析会议记录与录音,识别沟通习惯并提供可执行改进建议
为界面、原型或设计稿提供结构化反馈,改进可用性、层级与一致性。
按谈判手册审阅合同,标注偏离条款并生成修改建议与业务影响分析。