AgentStack
SKILL verified MIT Self-run

Self Media Content Analytics

skill-yanhua1010-self-media-content-workflow-self-media-content-analytics · by yanhua1010

分析单篇、系列、周度或月度自媒体数据并形成可执行复盘。用于读取平台后台截图、CSV、表格、公开链接或用户提供的数据,计算关注效率和深度互动,比较同平台基线,归因选题、标题、封面、开头、结构、发布时间、标签和行动,并输出加码、改包装、再适配、停止或继续收集样本的决策。

No reviews yet
0 installs
0 views
view→install

Install

$ agentstack add skill-yanhua1010-self-media-content-workflow-self-media-content-analytics

✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

Verified badge

Passed review? Show it. Paste this badge into your README — it links to the public security report.

AgentStack Verified badge Links to your public security report.
[![AgentStack Verified](https://agentstack.voostack.com/badges/verified.svg)](https://agentstack.voostack.com/security/report/skill-yanhua1010-self-media-content-workflow-self-media-content-analytics)

Reliability & compatibility

Security review passed
0 installs to date
no reviews yet
today

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming — see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps — measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
Are you the author of Self Media Content Analytics? Claim this listing to set pricing, connect Stripe payouts, and keep 70% of every sale.
Sign up to claim

About

内容数据复盘

数据来源

优先使用:

  1. 用户提供的平台后台截图和导出文件。
  2. 已认证连接器或用户自有账号的只读统计接口。
  3. 内容任务卡、注册表和历史复盘。
  4. 公开内容链接,仅用于公开指标和结构观察。

不要估算平台没有提供的数据。读取自有账号数据不等于授权修改账号或发布内容。

需要持续记录时,从 [metrics-ledger-template.md](assets/metrics-ledger-template.md) 创建原始指标台账。若项目已有数据库、表格或分析系统,继续使用现有系统,不重复建账。

分析流程

1. 校验数据

检查平台、内容、发布日期、观察窗口、字段定义、缺失值和异常值。区分曝光、阅读或播放、互动、关注、转化和制作成本。

2. 给出核心结论

说明表现相对自身基线如何、最值得注意的信号是什么,以及哪些结论不能成立。

3. 做归因

按证据强弱检查:

  • 选题和目标受众。
  • 标题和封面。
  • 开头 3 秒或第一屏。
  • 结构、证据和信息密度。
  • 发布时间、标签、合集和行动。
  • 热点、投流、商单和账号体量等外部因素。

相关性不等于因果。没有对照或样本不足时写“待验证”。

4. 做同类比较

只比较同平台、同内容类型和相近时间窗口。优先使用中位数、P75、每千浏览新关注、深度互动率和制作时间。跨平台原始播放量不能直接排名。

完整指标定义见 [metrics.md](references/metrics.md)。

5. 形成决策和实验

结论归入:加码、改包装、改主页或系列、平台再适配、停止、样本不足。

每次只设计一个主要实验变量,写清假设、改动、成功标准和观察窗口。

复盘层级

  • 单篇复盘:使用 [content-review-template.md](assets/content-review-template.md)。
  • 周复盘:使用 [weekly-review-template.md](assets/weekly-review-template.md)。
  • 月复盘:使用 [monthly-review-template.md](assets/monthly-review-template.md)。

输出

交付:

  1. 核心结论。
  2. 数据质量和基线说明。
  3. 归因及证据强度。
  4. 可复制因素和不可归因因素。
  5. 3 到 5 条可执行动作。
  6. 待验证假设和唯一实验。

商单与自然内容分开分析。样本不足时不调整长期内容比例。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

Reviews

No reviews yet — be the first.

Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.