データ分析スキル

ユーザーがA/Bテストや実験の計画、設計、実装、または成長実験プログラムの構築を希望する場合に使用します。また、ユーザーが「A/Bテスト」「スプリットテスト」「実験」「この変更をテスト」「バリアントコピー」「多変量テスト」「仮説」「これをテストすべきか」「どちらのバージョンが良いか」「2つのバージョンをテスト」「統計的有意性」「このテストをどのくらい実施すべきか」「成長実験」「実験速度」「実験バックログ」「ICEスコア」「実験...」に言及する場合にも使用します。

ユーザーがGoogle Ads、Meta（Facebook/Instagram）、LinkedIn、Twitter/X、その他の広告プラットフォームでの有料広告キャンペーンについて支援を求める場合に使用します。また、ユーザーが「PPC」「有料メディア」「ROAS」「CPA」「広告キャンペーン」「リターゲティング」「オーディエンスターゲティング」「Google Ads」「Facebook広告」「LinkedIn広告」「広告予算」「クリック単価」「広告費用」「広告を出すべきか」に言及した場合も該当します。キャンペーン戦略、オーディエンスターゲティング、入札、最適化に使用します。大量の広告クリエイティブ生成および...

Agent Pulseを使用して、Hermes、Claude Code、Codex、DeepSeek、OpenClaw、Copilot、Aider、Qwen、OpenCode、Goose、Cursor、Antigravity、AmpのログにわたるローカルAIエージェントのアクティビティを検査します。ユーザーがAIエージェントのセッション、トークン、ツール/検索呼び出し、モデル使用状況、推定コスト、予算、予測、ヘルスチェック、レポート、セットアップ診断、Web/API/メトリクスエクスポート、またはMCP統合について質問した場合に使用します。

Rigor Explore互

Amazon出品者向けの包括的な商品調査と機会分析。需要、競合、収益性、市場参入障壁を分析し、商品アイデアを検証します。商品調達、価格戦略、市場投入計画を網羅。ユーザーが販売する商品の調査、商品アイデアの検証、商品機会分析、Amazon向け市場調査、競合分析、収益性、この商品を販売すべきか、商品の viability、または一般的な...について質問した場合に使用します。

ユーザーが分析トラッキングと測定の設定、改善、監査を行いたい場合。また、ユーザーが「トラッキング設定」「GA4」「Google アナリティクス」「コンバージョントラッキング」「イベントトラッキング」「UTMパラメータ」「タグマネージャー」「GTM」「アナリティクス実装」「トラッキング計画」「これをどう測定するか」「コンバージョンを追跡」「アトリビューション」「Mixpanel」「Segment」「イベントが発火しているか」「アナリティクスが機能しない」と述べた場合にも使用します。何かが機能しているかどうかを知る方法を誰かが尋ねた場合などに使用します。

ユーザーがApp StoreまたはGoogle Playのリスティングを監査・最適化したい場合に使用します。また、ユーザーが「ASO監査」「アプリストア最適化」「アプリリスティングの最適化」「アプリの可視性向上」「アプリストアランキング」「リスティングの監査」「アプリがダウンロードされない理由」「アプリのコンバージョン改善」「アプリのキーワード最適化」「競合との比較」に言及した場合も使用します。ユーザーがApp StoreまたはGoogle PlayのURLを共有し、その改善を希望する場合にも使用します。

ユーザーが実際にコンバージョンや収益を生み出しているマーケティングを特定したい場合、アトリビューションモデルを選択または解釈したい場合、またはツール間で矛盾する数値を調整したい場合に使用します。また、ユーザーが「アトリビューション」「アトリビューションモデル」「ファーストタッチ vs ラストタッチ」「マルチタッチ」「どのチャネルが収益を生むか」「実際のCACはいくらか」「ダッシュボードが一致しない」「GoogleやMetaはXと言うがGAはYと言う」「メディアミックスモデル」「MMM」「インクリメンタリティ」「ジオリフト」「ホールドアウトテスト」「どうやって…」と述べた場合にも使用します。

統合的なAzureコスト管理：過去のコストを照会し、将来の支出を予測し、最適化して無駄を削減します。WHEN: "Azure costs", "Azure spending",…

現在のセッションにおける実際のトークン使用量と推定節約額を表示します。Claude Codeのセッションログから直接読み取るため、AIによる推定は行いません。/caveman-statsでトリガーされます。出力はモードトラッカーフックによって注入され、モデル自体が数値を計算することはありません。

ユーザーが解約を減らしたい、解約フローを構築したい、引き止めオファーを設定したい、支払い失敗を回復したい、またはリテンション戦略を実施したい場合に使用します。また、ユーザーが「解約」「解約フロー」「オフボーディング」「引き止めオファー」「ダニング」「支払い失敗の回復」「再獲得」「リテンション」「退会アンケート」「サブスクリプションの一時停止」「非自発的解約」「どんどん解約される」「解約率が高すぎる」「どうやってユーザーを引き止めるか」「顧客が離れている」と言及した場合にも使用します。誰かが失っている状況で使用します。

ユーザーが競合他社のURLから調査、プロファイリング、分析を行いたい場合に使用します。また、ユーザーが「競合プロファイル」「競合調査」「競合分析」「この競合をプロファイリング」「競合を分析」「競合インテリジェンス」「競合ディープダイブ」「私の競合は誰か」「競合ランドスケープ」「競合資料」「競合監査」「これらの競合を調査」と述べた場合も該当します。入力は競合URLのリストです。出力は構造化された競合プロファイルのマークダウンです...

構造化された競合分析。機能マトリクス、SWOT、ポジショニングマップ、UXレビューを含む。リサーチフレームワーク、価格比較、レビューマイニング、ビジュアル成果物をカバー。用途：市場調査、競合インテリジェンス、投資家向け資料、プロダクト戦略、セールスイネーブルメント。トリガー：競合分析、競合他社分析、競合製品分解、市場調査、競合インテリジェンス、SWOT分析、競合比較、市場環境、競合レビュー、競合...

構造化された競合分析。機能マトリクス、SWOT、ポジショニングマップ、UXレビューを含む。リサーチフレームワーク、価格比較、レビューマイニング、ビジュアル成果物をカバー。用途：市場調査、競合インテリジェンス、投資家向け資料、プロダクト戦略、セールスイネーブルメント。トリガー：競合分析、競合他社分析、競合製品分解、市場調査、競合インテリジェンス、SWOT分析、競合比較、市場環境、競合レビュー、競合...

構造化された競合分析。機能マトリクス、SWOT、ポジショニングマップ、UXレビューを含む。リサーチフレームワーク、価格比較、レビューマイニング、ビジュアル成果物をカバー。用途：市場調査、競合インテリジェンス、投資家向け資料、プロダクト戦略、セールスイネーブルメント。トリガー：競合分析、競合他社分析、競合製品分解、市場調査、競合インテリジェンス、SWOT分析、競合比較、市場環境、競合レビュー、競合...

ユーザーがSEOや営業促進のために競合比較ページや代替ページを作成したい場合に使用します。また、ユーザーが「代替ページ」「vsページ」「競合比較」「比較ページ」「[製品] vs [製品]」「[製品]の代替」「競合ランディングページ」「Xとの比較方法」「バトルカード」「競合分析」に言及した場合にも使用します。自社製品を競合と比較するあらゆるコンテンツに適用します。4つの形式（単一の代替、複数の代替…）をカバーします。

Convexデプロイの72時間インサイト（読み取り制限、OCC競合）を読み取り、各イベントをコード内で根本原因分析し、証拠に基づくパフォーマンス/コストの調査結果と修正案を報告します。

Convexのパフォーマンスを、読み取り、サブスクリプション、書き込み競合、関数制限について監査します。遅い機能、インサイトの調査結果、OCC競合、または読み取り増幅に使用します。

ユーザーがホームページ、ランディングページ、価格ページ、機能ページ、リード獲得フォーム、お問い合わせフォームなど、あらゆるマーケティングページやフォームの最適化、改善、コンバージョン向上を望む場合。また、ユーザーが「CRO」「コンバージョン率最適化」「このページはコンバージョンしていない」「コンバージョンを改善したい」「このページが機能しない理由」「ランディングページがひどい」「フォーム離脱」「誰もコンバージョンしていない」「コンバージョン率が低い」「このページは改善が必要」と言った場合も使用します。ユーザーが...の場合でも使用します。

越境EC拡大アドバイザー。8つの加重評価軸（市場規模、EC浸透率、競合状況、規制の複雑さ、物流インフラ、決済エコシステム、文化的距離、知的財産保護）で対象市場をスコアリングし、コストと輸送データに基づいて5つのフルフィルメントモデルを比較、国別の税関・関税コンプライアンスガイド（EU VAT/IOSS、英国VAT、米国消費税、カナダGST、オーストラリアGST、日本消費税）を提供、市場ごとの現地決済嗜好をマッピングし、段階的な...

CSVファイルを自動分析し、可視化を伴う包括的なインサイトを生成する強力なClaudeスキルです。CSVをアップロードするだけで、何をしたいか尋ねられることなく、即座にインテリジェントな分析結果を得られます。

ユーザーが顧客調査の実施、分析、または統合を行いたい場合。「顧客調査」「ICP調査」「顧客と話す」「トランスクリプト分析」「顧客インタビュー」「調査分析」「サポートチケット分析」「顧客の声」「VOC」「ペルソナ構築」「顧客ペルソナ」「ジョブ理論」「JTBD」「顧客の意見」「顧客の課題」「Redditマイニング」「G2レビュー」「レビューマイニング」「デジタルウォータリングホール」「コミュニティ...」といったキーワードがユーザーから出たときに使用します。

dontbesilent AI 写作特征识别。扫描文案中的 AI 生成痕迹，输出检测报告。默认只诊断不改。 触发方式：/dbs-ai-check、/AI检测、「帮我看看有没有 AI 味」「检测一下 AI 特征」 AI writing fingerprint detection. Scans copy for AI-generated patterns and outputs a diagnostic report. Diagnosis only by default. Trigger: /dbs-ai-check, "check for AI writing", "does this sound like AI

dontbesilentのベンチマーク分析。五重フィルター法で模倣に値するベンチマークを見つけ、「私」に関するノイズをすべて排除します。 トリガー方法：/dbs-benchmark、/ベンチマーク、「ベンチマークを探して」「誰を真似すればいいか」

dontbesilent 内容结构化系统。把本地大量文稿、推文、选题、案例和课程稿搭成一个可持续生长的内容结构化工程：先审计内容规模与边界，再建立新工程、复制素材、抽取内容单元、生成主题地图与选题装配稿。 触发方式：/dbs-content-system、/内容结构化系统、「把我的内容做成结构化系统」「把本地素材变成可重组系统」「帮我搭内容资产工程」「我想把旧内容变成可复用资产」 内容结构化系统。审计本地内容量，然后构建一个包含单元、主题地图和装配稿的可复用内容知识项目。触发方式：/dbs-content-system、「构建内容结构化系统」、「将我的存档转化为可复用资产」

dontbesilent 個人意思決定システム。長期的な追跡が必要なあらゆる領域（業務、人間関係、健康、キャリア、学習、投資……）を、ローカルな知識プロジェクトとして構築します。4層構造、ソースタグ、書き換え不可のスナップショット、パターンを学習する概念ライブラリを備えています。 トリガー: /dbs-decision、/决策系统、/决策立案、/结果回填、/状态画像

dontbesilent 概念拆解。用维特根斯坦 + 奥派经济学的方法，把模糊的商业概念拆到原子级别。 触发方式：/dbs-deconstruct、/拆概念、「帮我拆解这个概念」「这个词到底什么意思」 Concept deconstruction using Wittgenstein + Austrian economics framework. Trigger: /dbs-deconstruct, "deconstruct this concept", "what does this really mean

dontbesilent ビジネスモデル診断。2つのモード：問診（あなたの質問を解消）と検診（あなたのビジネスモデルを分析）。トリガー方法：/dbs-diagnosis、/問診、「ビジネスモデルを見てほしい」「業務を診断して」「ビジネスに関する質問がある」 dontbesilentの存在論的フレームワークを用いたビジネスモデル診断。2つのモード：コンサルテーション（質問を解消）とチェックアップ（ビジネスモデルを分析）。トリガー：/dbs-diagnosis、「ビジネスモデルを診断して」「ビジネスに関する質問がある」

複数の dbs-save で蓄積した診断ステータスを、一つの納品可能なマークダウンレポートに統合します。 トリガー方法：/dbs-report、/出報告、「打包」「整理一份」「給合夥人看的」 すべての dbs-save スナップショットを統合して、納品可能な診断レポートを生成します。 トリガー：/dbs-report、「これをパッケージ化して」「レポートを作って」

伝播心理デコード。与えられた内容に対して、5つの古典的な伝播理論を用いて、なぜそれがオーディエンスの共感を呼ぶのかを解読し、オーディエンスの感情の根底と効果的な立場を分析し、チャットルームの議論の方向性を出力します。 トリガー方法：/dbs-spread、「伝播心理デコード」、「なぜこれが流行るのか」、「オーディエンスは何を聞きたいのか」、「この内容はどの感情に訴えかけているのか」 Transmission psychology decoder. Given a piece of content, analyze the psychological mechanism that makes it resonate, identify the emotional core and effective stance, and output direction for chatroom discussion. Trigger: /dbs-spread, "why does this resonate", "what emotion does this hit", "decode this content