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send-experiment-designer
82信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
データ＆アナリティクス 表示
スキル performance-analyzer
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performance-analyzer
v17.0.0 コンテンツリビジョン r1 高リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス🔑 環境変数
インフルエンサーキャンペーンのパフォーマンスを分析
インフルエンサー施策の成果は、クリエイター、プラットフォーム、アトリビューション手法が異なると比較が困難です。このスキルは、キャンペーンデータをスコアカード、ランキング、インサイト、推奨事項に変換します。
対応: Claude Codex Code(CC)
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "performance-analyzer" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「performance-analyzer」を使用しています。 リーチ、エンゲージメント、コンバージョン、目標値、プラットフォーム別合計を含むキャンペーン結果。
期待される結果:
- 総合パフォーマンス：リーチとエンゲージメントは目標を上回り、コンバージョンは目標を下回りました。
- 最上位プラットフォーム：TikTokがエンゲージメントとコンバージョン効率で最も高い成果を上げました。
- 優先アクション：支出を増やす前に、ランディングページとの整合性を高めるテストを実施します。
「performance-analyzer」を使用しています。 5人のクリエイターから収集した投稿単位の指標とコメント。
期待される結果:
- 最上位クリエイター：@creator1が有効なエンゲージメントとアトリビューション対象の売上で首位となりました。
- 成功パターン：冒頭で直接訴求する短いデモンストレーションは、保存数と購入に関する質問をより多く生み出しました。
- 起用判断：2人を契約更新、1人はテストを継続し、成果の低い2人を入れ替えます。
「performance-analyzer」を使用しています。 プロモーションコード、UTM、直接、推定によるコンバージョン記録。
期待される結果:
この分析ではアトリビューション手法を区別し、重複する成果申告に注意を促し、エビデンスの強さに基づいて推奨事項を順位付けします。
セキュリティ監査
高リスクv11 • 2026/7/12 バージョン別レポートを開く
Most alerts are false positives caused by Markdown links, code fences, placeholders, and metadata URLs. However, SKILL.md line 58 directs execution of an out-of-package Python connector and use of environment-held API credentials. Publication should require connector review, explicit network consent, and documented credential handling.
2
スキャンされたファイル
535
解析済み行数
2
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
高
Unaudited Connector Execution
The skill instructs agents to run `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/youtube.py`, but that script is absent from the audited package. Its network and credential behavior cannot be reviewed.
The command and external script path are explicit, while the file structure contains only SKILL.md and one reference document.
機能レビュー項目 (2)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
高
Ruby/shell backtick execution
**Measured YouTube post-performance (free key)**: when campaign content lives on YouTube, `python3 "
The line explicitly directs execution of a Python connector with arguments. The referenced script is outside the audited package and can make network requests.
高
Generic API/secret keys
**Measured YouTube post-performance (free key)**: when campaign content lives on YouTube, `python3 "
The workflow explicitly expects YOUTUBE_API_KEY and references CLAUDE_PLUGIN_ROOT. Secret handling and connector behavior cannot be verified from the audited files.
リスク要因
📁 ファイルシステムへのアクセス (21)
references/analysis-templates.md:3 references/analysis-templates.md:5 references/analysis-templates.md:7 references/analysis-templates.md:8 references/analysis-templates.md:9 SKILL.md:20 SKILL.md:36 SKILL.md:43 SKILL.md:47 SKILL.md:58 SKILL.md:62 SKILL.md:77 SKILL.md:104 SKILL.md:105 SKILL.md:106 SKILL.md:107 SKILL.md:108 SKILL.md:109 SKILL.md:113 SKILL.md:117 SKILL.md:118
⚙️ 外部コマンド (17)
🌐 ネットワークアクセス (2)
🔑 環境変数 (1)
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/audits/11?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
aaron-he-zhu. (2026). performance-analyzer security audit report (audit version 11) [Author version 17.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/audits/11BibTeX形式の引用
@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-performance-analyzer-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {performance-analyzer security audit report (audit version 11)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {11},
url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/audits/11},
note = {Author version 17.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "performance-analyzer security audit report (audit version 11)"
version: "17.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-12"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-performance-analyzer/audits/11"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-performance-analyzer:audit:11"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 中 41
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
65
コミュニティ
91
仕様準拠
作成できるもの
完了したキャンペーンをレビュー
最終結果を目標値と比較し、最も成果の高かったクリエイター、プラットフォーム、コンテンツを特定します。
進行中のキャンペーンを最適化
早期にパフォーマンス低下を発見し、クリエイター、形式、プラットフォームへの配分のどこを調整すべきか判断します。
再利用可能なベンチマークを構築
今後の計画と選定に活用できるよう、パフォーマンスのパターンとクリエイターごとの基準値を記録します。
これらのプロンプトを試す
1件のキャンペーンを評価
次の結果、目標値、ベンチマークを使用して[campaign]を分析してください：[data]。パフォーマンスを要約し、最も重要な3つのアクションを挙げてください。
クリエイターを比較
[campaign]について[creator list]を比較してください。リーチ、エンゲージメント、コンバージョン、効率性に基づいて順位付けし、それぞれの契約更新に関する推奨理由を説明してください。
成果の高いコンテンツを特定
次の投稿単位の結果とコメントを分析してください：[data]。形式、テーマ、フック、感情、購入意向を比較し、再度テストする価値のあるパターンを特定してください。
包括的なアトリビューションレビューを実施
[data]を使用し、プラットフォームとクリエイターを横断して[campaign]を評価してください。測定済み、ユーザー提供、推定の成果を分けてください。成果上位を決定する前に[significance criteria]を適用してください。
ベストプラクティス
- 各指標を、測定済み、ユーザー提供、算出済み、推定のいずれかとして明示します。
- キャンペーンの目標値、比較対象期間、クリエイター単位のソースデータを提供します。
- 成果上位を決定する前に、統計的および実務的なしきい値を適用します。
回避
- オーディエンス規模や支出に大きな差がある場合、合計値だけでクリエイターを比較しないでください。
- 重複を確認せずに、プロモーション、UTM、推定によるコンバージョンを合算しないでください。
- 感情分析のサンプルやスクリーンショットを、母集団全体のデータとして扱わないでください。
よくある質問
どのようなデータを提供すればよいですか？
利用可能な場合は、キャンペーン期間、クリエイターの投稿、プラットフォーム指標、目標値、ベンチマーク、トラフィック、コンバージョン、売上、アトリビューション記録を提供してください。
プラットフォームをまたいでクリエイターを比較できますか？
はい。比較可能な指標と支出データを提供してください。このスキルは、前提条件を正規化し、プラットフォーム間の違いを説明できます。
ROIを計算できますか？
収益と効率性に関する入力データを整理できますが、完全な金額ベースのROIは別のROI計算ワークフローで扱います。
プラットフォームからライブデータを取得できますか？
基本ワークフローでは、提供されたデータを使用します。YouTubeからのデータ取得には、外部のPythonコネクタとAPIキーが必要です。
ベンチマークが不足している場合、どのように対処しますか？
不足している情報を明記し、適切な場合は提供された過去の比較データを使用し、根拠のないパフォーマンス評価を避けます。
コメントの感情を分析できますか？
はい。提供されたコメントを感情と意向別に分類できますが、結果はサンプルの網羅性とデータ品質に左右されます。
開発者情報
作成者
aaron-he-zhuライセンス
Apache-2.0
作者バージョン
v17.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
1 ダウンロード · 0 閲覧
ファイル構成
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