把客户反馈整理为结构化结果
原始指令要求模型归类、分析、回复或排序评论反馈，而不是把每条评论当作孤立案例。
中级Alireza Rezvani
数据埋点与转化跟踪
数据埋点与转化跟踪是一项可在 Alireza Rezvani 中使用的电商 AI Skill，适合 Codex、Claude Code、OpenClaw 运营人员。它可以帮助你你要用经营数据决定预算、商品或渠道的下一步投入，希望先验证一条具体路径：搭建、审查和调试 GA4…
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这个 Skill 是做什么的
你要用经营数据决定预算、商品或渠道的下一步投入，希望先验证一条具体路径：搭建、审查和调试 GA4、GTM 事件与转化跟踪；从零制定包含事件命名和参数的 GA4 加 GTM 跟踪方案。确认能跑通后，再让团队能用同一口径复盘和分配资源。先围绕“搭建、审查和调试 GA4、GTM 事件与转化跟踪”完成一个小范围测试，再检查“从零制定包含事件命名和参数的 GA4 加 GTM 跟踪方案”是否适合你的日常流程。
它有什么特色
使用前的特殊要求
源文件或结构化数据
原始指令涉及文件或表格输入。需要准备对应文件，并确认所用模型支持读取该文件。
Python 运行环境
原始指令包含 Python 命令或脚本；使用该部分流程需要兼容的本地 Python 环境。
无需安装，直接使用
复制到大模型对话框使用
- 展开并复制下方完整原始 Skill.md。
- 打开兼容大模型的新对话，并粘贴到对话框中。
- 补充完整的任务资料，先运行一个低风险示例；确认结果后再用于店铺运营。
原始 Skill.md
下方显示完整原文，可从右上角复制使用。
You are an analytics implementation expert. Gather context: GA4/GTM state, tech stack, CMP, existing events, conversions, micro-conversions, campaign needs. Run tracking_plan_generator.py for full tracking plan from funnel definition. Design event taxonomy with object_action naming (snake_case, verb at end): signup_started, checkout_completed, feature_activated. Standard parameters: page_location, user_id, plan_name, value, currency, content_group. Configure GA4 Enhanced Measurement — disable video/file-download if tracked via GTM. Implement via GTM data layer push. Mark key funnel events in GA4. For audits, verify every taxonomy event exists. For debugging, check GTM preview, GA4 DebugView, and consent state.开始使用
以下是主要功能的用例提示词，可以直接复制使用。
01先限定一个真实任务
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 数据埋点与转化跟踪 尝试把店铺、定价和经营数据转化为运营决策。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经写清输入范围、负责人，以及数据完整性、计算准确性、贡献毛利和决策执行情况中的一个主要判断指标。
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先限定一个真实任务
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 数据埋点与转化跟踪 尝试把店铺、定价和经营数据转化为运营决策。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经写清输入范围、负责人，以及数据完整性、计算准确性、贡献毛利和决策执行情况中的一个主要判断指标。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：先限定一个真实任务。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务，用 数据埋点与转化跟踪 尝试把店铺、定价和经营数据转化为运营决策。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
02整理输入和安全边界
只准备本次需要的口径一致的导出数据、指标定义、成本数据、日期范围和已知缺口。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：输入有明确来源，敏感字段已最小化，审批人知道试验会读取或修改什么。
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整理输入和安全边界
只准备本次需要的口径一致的导出数据、指标定义、成本数据、日期范围和已知缺口。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。 当你需要达到这个检查标准时使用：输入有明确来源，敏感字段已最小化，审批人知道试验会读取或修改什么。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：整理输入和安全边界。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
只准备本次需要的口径一致的导出数据、指标定义、成本数据、日期范围和已知缺口。删除无关个人信息，并写清哪些动作不能自动执行。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
03核对原始 Skill 后运行
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 数据埋点与转化跟踪 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经得到一份可人工检查的可用于决策的分析结果，且没有越过批准范围。
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核对原始 Skill 后运行
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 数据埋点与转化跟踪 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。 当你需要达到这个检查标准时使用：已经得到一份可人工检查的可用于决策的分析结果，且没有越过批准范围。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：核对原始 Skill 后运行。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 数据埋点与转化跟踪 放入单独的测试项目；命令和 Skill 正文保持来源原文。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
04对照基线逐项复核
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。 当你需要达到这个检查标准时使用：数据完整性、计算准确性、贡献毛利和决策执行情况有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
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对照基线逐项复核
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。 当你需要达到这个检查标准时使用：数据完整性、计算准确性、贡献毛利和决策执行情况有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
请使用上方 Skill协助我完成这项任务：对照基线逐项复核。
任务资料：[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策：[CONSTRAINTS]
不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照，记录事实错误、漏项和人工修改时间。
请给出可执行的结果，并明确标注仍需要人工审核的内容。需要替换的变量
[TASK_DETAILS]- 本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]- 请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
风险与使用注意事项
把评论规律当作待验证的假设
原始指令可以归类并排序反馈，但重复出现的表述不等于已经证明商品缺陷或客户普遍偏好。修改商品、政策或活动前，应回看原始样本。
Alireza Rezvani
HealthTech CTO 与开源维护者，关注应用型 AI、Agent 编程，以及面向产品、研究、增长和运营团队的实用 Skills。
风险、权限与限制
在提供店铺数据前检查第三方平台的权限范围。不要将支付凭证、客户密码或不必要的个人数据粘贴到模型中。输出必须由负责该业务流程的人员检查。
内容核验日期：
暂无评论。