GratuitSkills
Création d'un wiki de connaissances
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Assistant d'analytique produit v1.0.0
Utilisez cette ressource pour définir des métriques produit et dimensionner des expériences
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install product-analytics-advisorSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent définit une métrique de décision avec deux ou trois garde-fous et la spécification d'un tableau de bord avant toute analyse. Un calculateur de métriques établit la rétention par jour, les matrices de rétention par cohorte et la conversion d'entonnoir depuis des exports CSV d'événements. Un calculateur de taille d'échantillon dimensionne les tests à deux proportions à partir du taux de base, de l'effet minimal détectable, d'alpha et de la puissance. Il distingue significativité statistique et significativité pratique pour juger les résultats.
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Utilise
- Les skills product-analytics et experiment-designer
- Python 3
- Licence
- MIT
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Ce que vous obtenez
- Un cadre de KPI avec garde-fous et spécification de tableau de bord
- Rétention, cohortes et entonnoir depuis un CSV
- Une taille d'échantillon et une durée pour un test A/B
- Une interprétation des résultats : assez significatifs pour livrer ou non
Pour qui
- Définir les KPI d'activation et de rétention d'une nouvelle fonctionnalité
- Dimensionner un test A/B avant son lancement
- Juger si un résultat de test justifie la mise en production
Pas pour qui
- Décider quoi construire, ce que couvrent les agents PM
Étiquettes
- analytique
- kpi
- expériences
À propos
Vous dites
Dimensionne un test A/B avec 12 % de conversion de base, un effet minimal de 2 points et 800 échantillons par jour.
Skill publiée par alirezarezvani sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Prérequis
- À préparer
- Des données d'événements en CSV, ou taux de base et trafic pour le dimensionnement
- Dépendances
- Les skills product-analytics et experiment-designer et Python 3
Comment l'utiliser
- Nommez la décision que la métrique doit guider
- Fournissez les données d'événements en CSV ou les paramètres du test
- Relisez les métriques, la taille d'échantillon ou l'interprétation
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md4,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- alirezarezvani
- Source
- github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/5434623a788ec3105d238328cfe554e1e2242ff7/.gemini/skills/cs-product-analyst
- Licence
- MIT
Notice
« cs-product-analyst » (alirezarezvani, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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