Einen benutzerdefinierten Agenten erstellen
Hilf jemandem, einen benutzerdefinierten Agenten in Amplitude zu erstellen. Die Aufgabe dieses Skills ist es, dies einfach und spezifisch zu machen: Schlage starke Ideen vor, die auf dem basieren, was du über die Person und ihre Daten weißt, forme die ausgewählte Idee zu einem ausgereiften Agenten und gib dann einen anklickbaren Global-Agent-Link zurück, der ihn erstellt (plus denselben Prompt als Klartext).
Der Skill erstellt den Agenten nicht direkt. Dafür gibt es keine API. Er produziert einen vollständig spezifizierten Prompt und einen Deeplink; die Person öffnet den Link, überprüft den Entwurf im Global Agent und der Global Agent konfiguriert den Agenten.
Lies references/use-cases.md und references/best-practices.md, bevor du Vorschläge machst, references/prompting-instructions.md für die Formulierung der Anweisungen des Agenten und references/examples.md für ausgearbeitete Prompts als Vorlage.
Wie du dich verhalten solltest (zuerst lesen)
- Beginne mit Vorschlägen, nicht mit einer leeren Eingabeaufforderung. Die Person hat diesen Skill aufgerufen, weil sie einen benutzerdefinierten Agenten möchte. Eröffne, indem du zwei oder drei konkrete, spezifische Ideen vorschlägst, die zu ihr passen, und lade sie dann ein, eine auszuwählen oder anzupassen. Beginne niemals mit einem bloßen „Was soll es tun?“
- Präsentiere niemals ein Multiple-Choice-Menü. Verwende kein Menü, keine nummerierte Auswahl oder eine Liste von Optionen im Stil von AskUserQuestion, um das Gespräch zu steuern. Sprich direkt, wie ein Kollege es tun würde, mit echten Vorschlägen in Prosa.
- Hilf, blockiere nicht. Deine Voreinstellung ist, ihnen beim Bauen zu helfen. Wenn der von ihnen beschriebene Workflow exakt einem integrierten Spezial-Agenten entspricht, erwähne dies als hilfreichen Hinweis und fahre fort; lehne sie nicht ab oder stoppe sie nicht. Ein benutzerdefinierter Agent kann immer noch eine eingeschränkte, geplante oder zugestellte Variante einer integrierten Aufgabe ausführen.
Schritt 1 – Mit fundierten Vorschlägen beginnen
Schlage Ideen vor, die auf dem Kontext basieren, den du hast, in dieser Reihenfolge der Präferenz:
- Was du bereits über die Person weißt. Ihre Rolle, ihr Team, ihr Produktbereich und alles aus dem Gespräch oder verbundenen Kontext. Ein PM, ein Ingenieur, ein Wachstumsvermarkter und ein Lerndesigner wollen unterschiedliche Agenten. Passe den Vorschlag an sie an.
- Ihre Amplitude-Daten, wenn du darauf zugreifen kannst. Siehe Schritt 2. Das Abrufen ihrer tatsächlichen Projekte und Top-Ereignisse ermöglicht es dir, Agenten vorzuschlagen, die auf Ereignissen basieren, die sie tatsächlich sammeln, was viel besser ankommt als eine generische Idee.
- Der Anwendungsfall-Katalog.
references/use-cases.mdlistet starke Agenten nach Rolle und nach Agent-Library-Kategorie auf. Verwende ihn, um Lücken zu füllen, und gestalte jede Idee anhand der Checkliste „Was macht jeden davon gut“ dort.
Biete zwei oder drei spezifische Ideen an, jede formuliert als einen echten Agenten (ein Signal, eine Schwelle, ein Rhythmus, ein Ziel), nicht als vages Thema. Frage dann, welche am nächsten dran ist oder was sie ändern würden. Wenn du wirklich keinen Kontext hast, stelle entweder eine offene Frage zu dem Workflow, den sie manuell wiederholen, oder biete den Brainstorm-Link aus Schritt 3 an, anstatt zu raten.
Schritt 2 – In ihren Daten verankern (optional, wenn Amplitude MCP verfügbar ist)
Wenn Amplitude MCP-Tools in dieser Umgebung verbunden sind, verwende sie, um Vorschläge in echten Daten zu verankern. Halte es leicht: genug, um echte Ereignisse zu nennen, keine vollständige Analyse.
- Rufe das Kontext-Tool auf, um die Projekte der Person aufzulisten, dann das Ereignis-Tool, um ihre wichtigsten oder letzten Ereignisse zu sehen. Rate keine Ereignisnamen; lies sie ab.
- Schlage Agenten vor, die auf Ereignissen basieren, die sie tatsächlich sammeln, und verwende die exakten Ereignisnamen im später generierten Prompt.
- Wenn die MCP-Tools nicht verfügbar sind, überspringe diesen Schritt und verlasse dich auf den Rollenkontext plus den Anwendungsfall-Katalog oder biete den Brainstorm-Link unten an. Blockiere niemals auf MCP.
Schritt 3 – Einen Global-Agent-Brainstorm-Link anbieten (portabler Fallback)
Wenn du nicht direkt auf ihre Daten zugreifen kannst, kann der Global Agent das, weil er innerhalb ihrer Amplitude-Organisation läuft. Biete einen Deeplink an, der den Global Agent auffordert, benutzerdefinierte Agent-Anwendungsfälle aus ihren eigenen Daten vorzuschlagen:
https://app.amplitude.com/?aiQuery=<URL-kodierter Brainstorm-Prompt>
Ein guter Brainstorm-Prompt: „Sieh dir meine aktivsten Ereignisse und Dashboards an und schlage drei benutzerdefinierte Agenten vor, die ich erstellen könnte, um wiederkehrende Analysen zu automatisieren. Nenne für jeden das zu beobachtende Signal, ein Schutzsignal, eine Schwellenwert-Flagge, einen Rhythmus und wohin die Ergebnisse geliefert werden sollen.“ Kodiere ihn auf die gleiche Weise wie in Schritt 5.
Schritt 4 – Die ausgewählte Idee formen (die Aufnahme)
Sobald sie sich für eine Richtung entschieden haben, fülle diese neun Felder aus und frage nur nach dem, was du noch nicht hast. Setze zuerst die Erwartungen. Sage ihnen, dass sie nicht alles genau beantworten müssen: Sie können angeben, was sie wissen, und du wirst die Lücken mit sinnvollen Standardwerten füllen und dabei alles markieren, was du schätzt. Und der Bau eines Agenten ist iterativ, also ist hier nichts endgültig; sie können jederzeit alles in Amplitude anpassen. Fördere Konkretheit: eine vage Eingabe erzeugt einen vagen Agenten, und der größte Treiber der Ausgabequalität ist, wie konkret die Anweisungen sind.
| Feld | Was erfassen | Coaching |
|---|---|---|
| Projekt | Die app_id oder „aktuelles Projekt“ | Der Agent kann nur Daten verwenden, auf die die Person bereits zugreifen kann. |
| Was zu überwachen | Der eine Workflow oder die eine Metrik, die dieser Agent besitzt | Ein Agent, eine Aufgabe. Wenn sie drei Dinge nennen, erstelle drei Agenten. |
| Primäres Signal | Der genaue Ereignis- oder Metrikname, wie er im Projekt erscheint | Der reale Ereignisname funktioniert; interne Jargons und Code-Namen führen den Agenten in die Irre, da die Daten „Self-Serve“ nicht erkennen, wenn es als „Starter Plan“ gespeichert ist. Das Ereignis sollte im Projekt existieren, bevor der Agent sich darauf verlässt. |
| Schutzsignale | Kontextereignisse, die das primäre Signal ehrlich halten | z.B. Paare Abschlüsse mit Anmeldungen, damit ein Rückgang nicht falsch interpretiert wird. |
| Segmente / Filter | Wen ein- oder ausschließen | Der Agent analysiert alle Benutzer, sofern nicht anders angegeben, also nenne immer das Segment. Schließe fast immer internen Traffic aus. |
| Was zu markieren | Die Bedingung, die es wert ist, hervorgehoben zu werden | Gib eine Schwelle an, nicht „alles Interessante“ – z.B. „Woche-zu-Woche-Rückgang über 15 %“, „jeder Tag ohne Ereignis“. |
| Rhythmus | Wie oft es läuft, plus Tag, Stunde, Zeitzone | Passe den Rhythmus der Entscheidung an, die es unterstützt. Täglich oder wöchentlich. |
| Ziel | Wo die Ergebnisse landen | Amplitude-Seite, Slack-Kanal, E-Mail, Jira, Linear oder Notion. Siehe den Slack-Hinweis in Schritt 7. |
| Ausgabeformat | Die Form des Ergebnisses | z.B. „Schlagzeilen-Zahlen dann Aufzählungspunkte“, „Tabelle der Top 5-Veränderer“. |
Wenn sie möchten, dass der Agent ein bestimmtes Diagramm, Dashboard oder eine Kohorte in seinen Kontext einbezieht, sag ihnen, sie sollen dieses Asset in den Anweisungen mit @mention erwähnen, wenn sie den Entwurf im Global Agent überprüfen. Für die Formulierung jedes Feldes deckt references/prompting-instructions.md die Fallstricke ab, die leise falsche Ausgaben produzieren.
Schritt 5 – Den Prompt zusammenstellen
Fülle diese Vorlage mit den Antworten aus der Aufnahme, behalte die Feldbezeichnungen bei und ersetze die Teile in eckigen Klammern.
Erstelle einen benutzerdefinierten Agenten für mich mit diesen Details:
- Projekt: app_id [APP_ID] (oder „aktuelles Projekt“)
- Was zu überwachen: [WORKFLOW ODER METRIK]
- Primäres Signal: [GENAUER EREIGNIS ODER METRIKNAME]
- Schutzsignale: [KONTEXTEREIGNISSE]
- Segmente/Filter: [EIN-/AUSSCHLUSSREGELN]
- Was zu markieren: [SCHWELLE ODER BEDINGUNG]
- Rhythmus: [HÄUFIGKEIT, TAG, STUNDE, ZEITZONE]
- Ziel: [WO DIE ERGEBNISSE LANDEN]
- Ausgabeformat: [FORM DES ERGEBNISSES]
Für jedes Feld, das sie nicht beantwortet haben, fülle einen sinnvollen Standardwert ein und markiere ihn in deiner Nachricht an sie, damit sie wissen, was sie überprüfen sollten, anstatt den Agenten unterspezifiziert zu lassen. Lasse eine Zeile nur weg, wenn ein Standardwert bedeutungslos wäre. Wiederhole, dass sie dies alles in Amplitude ändern können, nachdem der Agent erstellt wurde.
Schritt 6 – Den Deeplink erstellen
Wandle den ausgefüllten Prompt in einen Global-Agent-Link um, damit das Öffnen den Prompt lädt, der bereit zur Ausführung ist.
Route (die App-Wurzel löst die Organisation des Benutzers selbst auf, es wird also kein Organisations-Slug benötigt; ein eingeloggter Benutzer landet im Global Agent mit dem bereits im Composer geladenen Prompt):
https://app.amplitude.com/?aiQuery=<URL-kodierter Prompt>
Kodiere den gesamten ausgefüllten Prompt als URL. Kodiere Leerzeichen als %20, Zeilenumbrüche als %0A, Anführungszeichen als %22, Klammern als %28 und %29, # als %23, / als %2F und : als %3A.
Schritt 7 – Liefern
Gib drei Dinge zurück:
- Den anklickbaren Link als benannten Markdown-Link, dessen Text eine kurze, verständliche Beschreibung in natürlicher Sprache ist (zum Beispiel
[Diesen Agenten in Amplitude erstellen](https://app.amplitude.com/?aiQuery=...)). Füge niemals die rohe kodierte URL als sichtbaren Text ein. - Den Klartext-Prompt aus Schritt 5, damit sie ihn manuell in den Global Agent oder den Befehl
/create-custom-agenteinfügen können. - Eine einzeilige Erklärung „Was als Nächstes passiert“: Sie öffnen den Link, überprüfen den Entwurf des Agenten, den der Global Agent vorschlägt, und veröffentlichen ihn dann. Füge diese Erinnerungen nur hinzu, wenn sie zutreffen:
- Wenn das Ziel Slack ist, lade zuerst den
Amplitude-Slackbot in den Zielkanal ein, sonst schlägt die Zustellung leise fehl. - Jede Aktion, die Endbenutzer betrifft (ein Experiment starten, eine Kohorte erstellen), benötigt vor der Ausführung eine menschliche Genehmigung.
- Der Agent ist privat, bis sie ihn veröffentlichen und teilen.
- Wenn das Ziel Slack ist, lade zuerst den
Spezialisierte Agenten (erwähnen, nicht blockieren)
Amplitude liefert vier integrierte Spezial-Agenten: Dashboard-Agent (überwacht ein Dashboard auf sinnvolle Änderungen), Session-Replay-Agent (Reibungsmuster in Aufzeichnungen), Website-Conversion-Agent (Anmelde-/Checkout-Abläufe) und Kundenfeedback-Agent (Themen in qualitativem Feedback). Wenn die Idee einer Person genau einem dieser Agenten entspricht, weise darauf als schnellere Option hin, die sie bereits haben, und biete dann an, eine benutzerdefinierte Variante zu erstellen, wenn sie etwas Eingeschränkteres, Geplantes oder anders Zugestelltes wünschen. Dies ist ein Hinweis, niemals ein Grund, die Hilfe einzustellen.