SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC analytics-tracking

Настройка, аудит и отладка реализации аналитического отслеживания — GA4, Google Tag Manager, таксономия событий, отслеживание конверсий и качество данных. Используйте при создании плана отслеживания с нуля, аудите существующей аналитики на предмет пробелов или ошибок, отладке отсутствующих событий или настройке GTM. Ключевые слова: настройка GA4, Google Tag Manager, GTM, отслеживание событий, реализация аналитики, отслеживание конверсий, план отслеживания, таксономия событий, пользовательские параметры, отслеживание UTM, аудит аналитики, отсутствующие события, неисправное отслеживание. НЕ для анализа данных маркетинговых кампаний — используйте campaign-analytics для этого. НЕ для BI-дашбордов — используйте product-analytics для анализа событий внутри продукта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up, audit, and debug analytics tracking implementation — GA4, Goog…»

Set up, audit, and debug analytics tracking implementation — GA4, Google Tag Manager, event taxonomy, conversion tracking, and data quality. Use when building a tracking plan from scratch, auditing existing analytics for gaps or errors, debugging missing events, or setting up GTM. Trigger keywords: GA4 setup, Google Tag Manager, GTM, event tracking, analytics implementation, conversion tracking, tracking plan, event taxonomy, custom dimensions, UTM tracking, analytics audit, missing events, tracking broken. NOT for analyzing marketing campaign data — use campaign-analytics for that. NOT for BI dashboards — use product-analytics for in-product event analysis.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 6 файлов тело ≈ 3 371 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Настройка, аудит и отладка реализации аналитического отслеживания — GA4, Google Tag Manager, таксономия событий, отслеживание конверсий и качество данных.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторGoogle AnalyticsДанные и аналитикатип 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
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
99
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (analytics-tracking) не совпадает с папкой (cs-analytics-tracking)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3371 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 666 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 99.