segment-automation
自动化 Segment CDP 操作
通过 Rube MCP 集成自动化 Segment 客户数据平台操作，包括事件跟踪、用户识别、群组管理和批量处理。
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开启并开始使用
测试它
正在使用“segment-automation”。 跟踪购买事件
预期结果:
事件 'Order Completed' 已成功发送到 Segment，属性为 { order_id: '12345', total: 99.99, currency: 'USD' }。响应：{ success: true, messageId: 'msg_abc123' }
正在使用“segment-automation”。 识别新用户
预期结果:
用户档案已更新特征 { email: 'user@example.com', plan: 'enterprise', created_at: '2024-01-15' }。响应：{ success: true }
正在使用“segment-automation”。 批量导入事件
预期结果:
已处理 50 条消息的批次。50 条成功，0 条失败。为成功的调用返回了单独的消息 ID。
安全审计
安全All static findings are false positives. The skill is legitimate Segment CDP automation documentation. The 73 flagged 'external_commands' are simply markdown tool references (backtick-formatted tool names like RUBE_SEARCH_TOOLS), not actual shell execution. The 'network' flag points to a legitimate MCP server configuration URL. Other flags ('weak cryptographic algorithm', 'system reconnaissance') are misclassifications of data privacy warnings about PII handling.
质量评分
你能构建什么
电商事件跟踪
向 Segment 发送购买事件、购物车更新和产品查看，用于分析和营销自动化
SaaS 用户档案管理
识别用户并关联特征（如计划类型、公司规模和使用指标），用于客户成功工作流
批量数据迁移
批量导入历史事件数据和用户档案，用于数据仓库同步
试试这些提示
使用 Segment 自动化技能为 userId 'user_123' 跟踪一个 'Button Clicked' 事件，属性为 { button_name: 'signup', page: 'home' }。使用 Segment 自动化识别用户 'user_456'，特征为 { email: 'user@example.com', plan: 'pro', company_size: 50 }。使用 Segment 将用户 'user_789' 与群组 'org_555' 关联，特征为 { name: 'Acme Corp', industry: 'technology' }。向 Segment 发送一批 50 个跟踪事件和 10 个识别调用。包括各种事件类型，如 'Page Viewed'、'Button Clicked' 和 'Order Completed'，并附带适当的属性。
最佳实践
- 在执行工作流之前，始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 以获取最新的工具架构
- 对多个事件使用批量操作以保持在速率限制内
- 尽可能同时包含 userId 和 anonymousId 以获得更好的身份解析
- 遵循 Segment 命名约定：事件使用 '对象 动作'，属性使用 snake_case
避免
- 在未验证目的地隐私合规配置的情况下在特征中发送 PII
- 在 track 调用中省略 userId 或 anonymousId，导致孤立事件
- 为同一用户身份合并多次调用 ALIAS
- 忽略批量响应错误，假设所有消息都成功