資料分析生產力研究
cohort-analysis
執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式,並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。
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執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式,並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。
自動套用 Python 程式碼品質修正,包含自動格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自動修正) 以及解決格式化工具衝突,確保程式碼品質。
為 Enzo 設計的自動化截圖轉知識工作流。從截圖中捕捉、分類、提取內容並記錄模式,構建結構化的參考庫。
透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。
為開源專案與 CLI 工具生成高轉換率、專業的 README.md 文件,採用以價值為核心且易於瀏覽的結構框架。
TraceMem 基礎心智模型與操作規則,確保 AI 代理執行過程的安全、可稽核性與合規性。
全面的 ASO 工具包,適用於 Apple App Store 與 Google Play。精通關鍵字研究、元數據優化、競爭對手追蹤、評論分析與行動應用效能基準測試,助力應用程式成長。
用於 AI 代理的平行任務編排 CLI,採用隔離的 Git 工作區。
自動化多團隊程式碼庫改進代理,具備狹義(目標導向)、廣義(假設發散)及全面(品質掃描)三種模式。
進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構,提供可執行的優化建議、多種變體選項,並教授提示工程的最佳實踐。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
生成符合 Cloudscape Design System 的 React + TypeScript UI 程式碼,包含輔助功能、響應式佈局及完善的狀態處理。