feature-usage-feed

Einige PostHog-Funktionen (Gruppensitzungszusammenfassungen, Einzelsitzungszusammenfassungen, Replay-AI-Suche, Fehlerverfolgungs-AI-Debug usw.) generieren Hunderte oder Tausende von LLM-Traces pro Woche. Diese manuell zu lesen ist nicht praktikabel. Diese Fähigkeit deckt das End-to-End-Muster ab, um dieses Trace-Volumen in einen Live-Slack-Feed kanonischer Anwendungsfälle umzuwandeln – was Benutzer tatsächlich mit der Funktion tun.

npx skills add https://github.com/posthog/skills --skill feature-usage-feed

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Analysiere Sitzungswiederholungsmuster über Experimentvarianten hinweg, um Unterschiede im Nutzerverhalten zu verstehen. Verwende dies, wenn der Benutzer sehen möchte, wie Nutzer mit … interagieren.

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PostHog-Experimente und Feature Flags auf Konfigurationsprobleme, Veralterung und Verstöße gegen Best Practices prüfen. Lesen, wenn der Benutzer eine Überprüfung, einen Health-Check,… anfordert.

auditing-warehouse-data-health

Diese Fähigkeit erstellt eine projektweite Prüfung der Data-Warehouse-Pipeline. Verwenden Sie sie, wenn der Benutzer eine Zusammenfassung aller Fehler wünscht, nicht eine detaillierte Analyse einer einzelnen Synchronisation. Die detaillierte Analyse einzelner Fehler ist diagnosing-failed-warehouse-syncs; diese Fähigkeit ist der Scan, der ihnen sagt, wo sie zuerst suchen sollen.