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send-experiment-designer
82设计可靠的电子邮件实验
电子邮件测试往往因实验设计检验效能不足或同时改变多个变量而得出薄弱的结论。此技能可制定严谨的方案，并在考虑不确定性的情况下解读结果。
数据与分析 查看
技能 attribution-reconciler
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attribution-reconciler
v19.0.0 内容修订 r2 低风险 ⚙️ 外部命令🌐 网络访问📁 文件系统访问
核对付费广告归因
多个广告平台可能将同一笔销售归因于自身，或采用不兼容的归因设置。此技能会依据已验证订单核对各平台的归因声明，并揭示重复计数问题。
支持: Claude Codex Code(CC)
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "attribution-reconciler" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“attribution-reconciler”。 GA4 列出 120 笔订单。Meta 声明归因 82 笔，Google 声明归因 71 笔，其中有 24 个共享订单 ID。
预期结果:
- 已验证订单：120
- 跨平台共享归因声明：24
- 没有对应已验证订单的平台归因声明：需要审查
- 已验证订单总数仍作为核对基准。
正在使用“attribution-reconciler”。 Meta 使用七天点击归因，而 Google 使用三十天归因和不同的货币。
预期结果:
该工作簿会先将两份导出数据统一为选定的通用归因窗口和货币，然后再将归因声明与已验证订单进行匹配。
正在使用“attribution-reconciler”。 为期两周的地域留出实验包含测试组和对照组订单导出数据以及平台支出。
预期结果:
增量分析部分会报告测试组相对于对照组的提升幅度，将其与末次点击归因贡献进行比较，并说明实验假设。
安全审计
低风险v7 • 2026/7/26 打开版本化报告
All 35 static findings are false positives caused by Markdown code formatting, relative documentation links, or a public homepage URL; no command execution, network request, path traversal, or system reconnaissance is instructed. The skill handles user-provided marketing exports and can persist order-level reconciliation results after confirmation, so data retention controls should be documented.
1
已扫描文件
98
分析行数
0
复核项
0
已忽略误报
已确认安全问题 (1)
低
Sensitive Order Data Persistence
The skill may save reconciliation workbooks containing order IDs, timestamps, and monetary values to persistent memory after confirmation. It does not specify retention, minimization, or redaction controls.
The skill explicitly describes order-level fields and persistent memory destinations. The save action requires confirmation, which reduces but does not remove data-retention risk.
风险因素
⚙️ 外部命令 (17)
🌐 网络访问 (2)
审计者: claude 查看审计历史 →
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https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
aaron-he-zhu. (2026). attribution-reconciler security audit report (audit version 7) [Author version 19.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/audits/7BibTeX 引用
@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-attribution-reconciler-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {attribution-reconciler security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/audits/7},
note = {Author version 19.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "attribution-reconciler security audit report (audit version 7)"
version: "19.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-26"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-attribution-reconciler/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-attribution-reconciler:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 中 55
架构
100
可维护性
87
内容
67
社区
91
规范符合性
你能构建什么
审计跨平台归因声明
查找同时被 Meta 和 Google 归因的订单，然后报告已验证和未匹配的转化。
建立月度核对流程
创建定期工作簿，其中包含统一后的归因窗口和货币、去重后的数量以及尚未解决的不匹配项。
比较留出实验结果
根据对照数据衡量测试区域的提升幅度，并将增量订单与末次点击归因声明进行比较。
试试这些提示
查找重复计数的订单
依据我的 GA4 订单 ID 导出数据，核对这些 Meta 和 Google 转化导出数据。将每条归因声明标记为已匹配、重复计数或未匹配。
统一月度结果
为 [period] 建立月度核对。将所有平台统一为 [window] 和 [currency]，然后按平台显示去重后的转化数量。
比较归因模型
核对这些导出数据，然后比较末次点击归因与 [linear or position-based] 归因。解释贡献变化，同时保持已验证订单总数不变。
评估增量效果
使用这些测试组和对照组导出数据计算留出实验提升幅度。将增量订单与末次点击归因声明进行比较，并记录假设和尚未解决的数据缺口。
最佳实践
- 提供完整的订单 ID、时间戳、金额、货币以及平台归因窗口。
- 在匹配记录之前，选择通用归因窗口和报告货币。
- 审查未匹配的归因声明，并仅在确认核对结果后保存。
避免
- 不要将平台报告的转化数量视为真实数据集。
- 不要比较未经统一的归因窗口或货币。
- 不要在没有对照组的情况下，根据归因数据推断增量效果。
常见问题
需要哪些数据？
请提供 GA4 或电商订单 ID 导出数据，以及各平台的转化导出数据。还需包含归因窗口和货币。
它能同时核对 Meta 和 Google 吗？
可以。它会识别共享的订单归因声明，并在真实数据集中仅对每笔已验证订单计数一次。
缺少订单 ID 时会怎样？
作为备用方案，此技能可以匹配时间戳和金额，但这些匹配结果需要仔细审查。
它会计算 ROAS 或 CPA 吗？
不会。它会为单独的 ROI 计算工作流准备已验证的转化数量。
它能衡量增量效果吗？
可以，但前提是存在有效的测试组和对照组导出数据。否则，它会将增量效果标记为不可用。
它会直接访问广告账户吗？
不需要直接访问。文档中的工作流使用用户提供的导出数据，并将连接器说明为可选项。
开发者详情
作者
aaron-he-zhu许可证
Apache-2.0
作者版本
v19.0.0
Skillstore 修订
r2
引用
adcb3549b15782055d0beb6d29f113d20de08f92
维护新鲜度
2026/7/28
使用量
2 次下载 · 1 次浏览
文件结构
📄 SKILL.md
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由 coreyhaines31
Inconsistent events and campaign labels make marketing and product results difficult to measure. This skill provides tracking plans, implementation examples, and validation guidance for GA4 and Google Tag Manager.
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69自动化 Google Analytics 报告
由 sickn33
Google Analytics 报告通常需要仔细处理媒体资源 ID、指标名称和分页。此技能通过 Rube MCP 指导 Claude、Codex 或 Claude Code 完成 GA4 工作流。
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50Build Reliable Server-Side Conversion Tracking
由 autonnel
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85使用 Scanpy 分析单细胞 RNA-Seq
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