在设计埋点前,将用户、账号、实体、价值流与代码结构整理成产品模型。
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依据埋点方案生成类型化事件、SDK 封装、身份处理、校验辅助函数与集成示例。
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将已确认的埋点方案转成对应 SDK 的 identify、group 与 track 模式、架构和集成说明。
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把产品数据盲区、实施范围与待回答的业务问题整理成面向决策者的埋点立项说明。
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分析 YouTube Studio 留存数据,并结合逐字稿定位观众流失位置。
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根据产品模型与现状审计,定义事件、属性、实体及相对当前埋点的变更清单。
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7 个 SaaS 分析工作流,覆盖产品建模、埋点盘点、方案设计与可维护的代码实施。
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11 个 YouTube 创作者工作流,覆盖脚本、标题封面、剪辑建议、Shorts、数据分析、规划和频道研究。
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评估功能变更是否需要调整事件,并同步更新埋点方案、小型变更清单与日志。
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使用 Basin Pipelines、Catalog 与 SQL 构建分析工作流。
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检查分析 SDK 调用、身份处理与实际埋点,输出事实性埋点清单和现状报告。
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Data Engineer:来自原 GitHub 项目的可复用 Skill。tools skill for Claude AI. Grade A. Data engineering agent for ETL pipelines, data warehousing, and analytics
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