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amplitude/builder-skills

Résume la santé des comptes B2B en analysant les modèles d'utilisation, les tendances d'engagement, les signaux de risque et les opportunités d'expansion. Utilisé pour les revues de succès client, la préparation des renouvellements, les QBR ou la priorisation des comptes.

Qu'est-ce que builder-skills ?

Cette compétence permet d'analyser en profondeur la santé d'un compte B2B en utilisant les données d'utilisation produit d'Amplitude. Elle est conçue pour préparer des QBR, évaluer les risques de renouvellement, identifier des opportunités d'expansion ou prioriser les interventions de l'équipe Customer Success. La compétence suit un processus structuré en cinq étapes : identification du compte et recherche de travaux existants, triage rapide de la santé (tendances d'utilisation, qualité d'engagement, momentum des utilisateurs), analyse au niveau utilisateur (power users, utilisateurs désabonnés, utilisation des licences), analyse des fonctionnalités (adoption et tendances), et analyse des retours clients. Elle génère un rapport complet avec un score de santé, des métriques clés, des facteurs de risque, des signaux positifs, des recommandations d'action et des opportunités d'expansion. La compétence s'appuie sur les appels d'API d'Amplitude (`query_dataset`, `search`, `get_feedback_sources`, `get_feedback_insights`, `get_feedback_mentions`) et est conçue pour les agents IA dans les environnements d'outils de développement comme Claude Code, Cursor ou Codex.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofDesign & UI
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/analytics-skills/skills/analyze-account-health
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Documentation

Analyser la santé du compte

Analyse approfondie de l'utilisation du produit d'un compte B2B pour préparer les QBR, évaluer le risque de renouvellement, identifier des opportunités d'expansion ou prioriser les interventions CS.

Instructions

Étape 0 : Identifier le compte et découvrir le contexte

Obtenir l'identifiant du compte :

  • Nom de l'entreprise, ID de l'organisation, ID du compte ou valeur de propriété de groupe
  • Demander à l'utilisateur s'il n'est pas fourni

Rechercher des travaux existants : Utilisez Amplitude:search pour trouver des tableaux de bord, graphiques ou notebooks existants pour ce compte. Si trouvé, demandez à l'utilisateur s'il souhaite une nouvelle analyse ou examiner l'existant.

Étape 1 : Triage rapide de la santé

Utilisez Amplitude:query_dataset pour exécuter ces requêtes en parallèle :

Tendance d'utilisation :

  • Événement : _active, Métrique : uniques, Grouper par : propriété du compte
  • Période : Derniers 60 jours, intervalle quotidien
  • Montre : L'activité augmente-t-elle ou diminue-t-elle ?

Qualité d'engagement :

  • Calculer le DAU et le MAU pour le compte
  • Obtenir le ratio DAU/MAU (fidélité)
  • Montre : Quel est le niveau d'engagement des utilisateurs actifs ?

Momentum des utilisateurs :

  • Nombre d'utilisateurs actifs semaine après semaine
  • Montre : L'équipe grandit-elle ou rétrécit-elle ?

Classer la santé :

  • Bonne : MAU en croissance, DAU/MAU >40 %, WoW positif
  • À risque : MAU stable/en baisse, DAU/MAU 20-40 %, WoW négatif
  • Critique : Forte baisse, DAU/MAU <20 %, WoW négatif prolongé

Étape 2 : Analyse au niveau utilisateur

Utilisez Amplitude:query_dataset avec un groupBy au niveau utilisateur :

Utilisateurs puissants :

  • Top 3-5 utilisateurs par volume d'événements (champions à mobiliser)

Utilisateurs désabonnés :

  • Utilisateurs actifs dans la période précédente mais pas dans la période actuelle (risques de rétention)

Utilisation des licences :

  • Utilisateurs actifs dans les 30 derniers jours par rapport au nombre total de sièges

Étape 3 : Analyse de l'utilisation des fonctionnalités

Utilisez Amplitude:query_dataset groupé par événements/fonctionnalités :

Étendue des fonctionnalités :

  • Quelles fonctionnalités principales sont utilisées (demander à l'utilisateur 5 à 10 fonctionnalités clés)
  • Taux d'adoption par fonctionnalité

Tendances des fonctionnalités :

  • Utilisation au cours des 90 derniers jours par fonctionnalité
  • Identifier les fonctionnalités en croissance vs en déclin

Focus selon la santé :

  • Si à risque/critique : Trouver les fonctionnalités abandonnées (utilisées il y a 60 à 90 jours, pas dans les 30 derniers)
  • Si bonne santé : Trouver les opportunités d'expansion (fonctionnalités premium pas encore essayées)

Étape 4 : Analyse des retours du compte

Obtenir les sources de retours : Utilisez Amplitude:get_feedback_sources pour voir ce qui est disponible.

Obtenir les insights de retours : Utilisez Amplitude:get_feedback_insights filtré par :

  • ampId pour chaque utilisateur du compte
  • dateStart/dateEnd : Derniers 90 jours
  • types : bug, painPoint, complaint, request, lovedFeature

Obtenir des mentions spécifiques : Pour les top 3-5 insights, utilisez Amplitude:get_feedback_mentions pour obtenir des citations.

Corréler avec le comportement :

  • Plainte sur la fonctionnalité X ? Interroger leur utilisation de la fonctionnalité X
  • Demande pour la fonctionnalité Y ? Vérifier s'ils ont atteint des limites que Y résoudrait
  • Éloge pour la fonctionnalité Z ? Valider qu'ils sont de gros utilisateurs de Z

Étape 5 : Présenter le rapport de santé du compte

Structurez la sortie comme suit :

Rapport de santé du compte : [Nom du compte]

Résumé exécutif

[2-3 phrases : Score de santé, tendance clé, recommandation principale]

Score de santé : [🟢 Bonne santé | 🟡 À risque | 🔴 Critique]

[Une phrase justificative avec la métrique clé]

Métriques clés

MétriqueActuelleTendanceStatut
MAUX↑↓→ Y%🟢🟡🔴
DAU/MAUX%↑↓→ Y%🟢🟡🔴
Utilisation des licencesX%↑↓→🟢🟡🔴
Fonctionnalités adoptéesX/Y↑↓→🟢🟡🔴

🚨 Facteurs de risque (le cas échéant)

  1. [Problème] - [Impact]
    • Données d'utilisation : [métrique/tendance]
    • Retours clients : [thème avec X mentions] - [citation représentative]

✅ Signaux positifs

  1. [Ce qui fonctionne] - [Preuve issue de l'utilisation + des retours]

👥 Intelligence utilisateur

Champions (à mobiliser)

  • [ID/Nom de l'utilisateur] : [Résumé de l'activité] - Action : [Recommandation CS spécifique]

À risque (à contacter)

  • [ID/Nom de l'utilisateur] : [Date de dernière activité / modèle de déclin] - Action : [Recommandation de suivi]

Inactifs (>30 jours)

  • [Nombre] utilisateurs ([X]% des licences)

💡 Principaux points de douleur et demandes

Points de douleur

  1. [Thème] (X mentions)
    • [Description concise]
    • Preuve : [Données comportementales] + "[Citation]" - [Source, Date]
    • Action : [Que faire]

Demandes de fonctionnalités

  1. [Thème] (X mentions)
    • [Ce qu'ils veulent]
    • Preuve : "[Citation]" - [Source, Date]
    • Statut de la roadmap : [Sur la roadmap/Non planifié/À l'étude]

Ce qu'ils aiment ❤️

  1. [Fonctionnalité] : "[Citation]"

📊 Adoption des fonctionnalités

Utilisation élevée : [Fonctionnalité] - [X utilisateurs] (↑Y%) En déclin : [Fonctionnalité] - [X utilisateurs] (↓Y%) - À investiguer Non exploité (Upsell) : [Fonctionnalité premium] - Pourrait résoudre [point de douleur]

🎯 Recommandations

🔥 Cette semaine

  1. [Action spécifique avec nom de l'utilisateur/contact]

📅 Ce mois-ci

  1. [Action stratégique avec contexte]

💰 Opportunités d'expansion

  1. [Signal d'upsell avec preuve]

📎 Détails

  • Date de l'analyse : [Date]
  • Période : [Derniers X jours]
  • Confiance : [Haute/Moyenne/Faible selon le volume de données]

Bonnes pratiques

  • Toujours nommer les utilisateurs - Le CS a besoin de savoir qui contacter, pas des agrégats
  • Relier les retours au comportement - Valider les plaintes avec les données d'utilisation
  • Être précis dans les recommandations - "Appeler Sarah à propos de la fonctionnalité X" pas "améliorer l'engagement"
  • Montrer les tendances, pas les instantanés - La direction est plus importante que la valeur ponctuelle
  • Signaler les lacunes de données - Noter le faible volume, les propriétés manquantes ou les données incomplètes
  • Prioriser par impact - Se concentrer sur les problèmes affectant plusieurs utilisateurs ou des champions

Modèles courants

Risques de désabonnement :

  • Champion désabonné + baisse de l'utilisation globale
  • Plusieurs plaintes sur le même problème + preuve comportementale de friction
  • Baisse de l'utilisation des licences + retours négatifs

Signaux d'expansion :

  • Atteinte des limites du plan (utilisateurs, API, stockage)
  • Demandes de fonctionnalités premium + engagement élevé
  • Nouveaux utilisateurs ajoutés + retours positifs

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

amplitude/builder-skills

Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

amplitude/builder-skills

Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

amplitude/builder-skills

Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

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Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

amplitude/builder-skills

Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

amplitude/builder-skills

Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

amplitude/builder-skills

Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

amplitude/builder-skills

Turn one or more meeting transcripts, notes, or Slack threads into concise takeaways and clear action items with DRIs. Works with a single meeting or a batch from the whole week.

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Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.

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Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".

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mattpocock/grill-me

Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".

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