SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB google-analytics-intelligence

Анализ данных GA4, обнаружение аномалий трафика и генерация практических рекомендаций по росту. Используйте, когда пользователю нужны отслеживание доходов, обнаружение аномалий или аналитика по оптимизации трафика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze GA4 data, detect traffic anomalies, and generate actionable gr…»

Analyze GA4 data, detect traffic anomalies, and generate actionable growth recommendations. Use when the user needs revenue tracking, anomaly detection, or traffic optimization insights.

ClawHub Agent Skills автор: ncreighton v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 666 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ данных GA4, обнаружение аномалий трафика и генерация практических рекомендаций по росту.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторGoogle AnalyticsSlackДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:186
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/...   # For alert notifications
      заглушка

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3666 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only Google Analytics reporting skill whose requested analytics and Slack access is disclosed and fits its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.