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Amplitude / Citation Recovery Optimizer

AI 모델에서 더 많이 인용될 수 있도록 기존 페이지를 개선하는 스킬입니다. 인용 격차를 분석하고, 경쟁사 페이지와 비교하여 섹션별 수정 또는 전체 페이지 업데이트를 생성한 후 CMS에 초안으로 푸시합니다.

Citation Recovery Optimizer란 무엇인가요?

이 스킬은 AI Visibility 데이터를 활용하여 기존 웹 페이지가 AI 모델에서 더 많이 인용될 수 있도록 최적화하는 전문 도구입니다. 사용자가 '페이지가 인용되지 않는다', 'AI 가시성을 높이고 싶다', '경쟁사가 우리보다 더 많이 인용된다'고 말할 때 트리거됩니다. 먼저 AI Visibility에서 브랜드의 소유 페이지를 가져오고, 인용 잠재력이 있지만 저조한 성과를 내는 페이지를 식별합니다. 그런 다음 동일한 주제에서 인용을 많이 받는 외부 경쟁사 페이지를 찾아 비교 분석합니다. 인용 격차(competitor_citations - own_citations)를 기반으로 페이지 우선순위를 매기고, 사용자가 선택한 페이지에 대해 개요, FAQ, 구체성, 비교표 등 5가지 차원의 진단을 수행합니다. 진단 결과에 따라 섹션별 패치 또는 전체 페이지 재작성을 생성하고, 최종적으로 Sanity, Contentful, HubSpot, WordPress, Ghost, Webflow 등 다양한 CMS에 초안으로 푸시합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP를 지원하는 AI 에이전트에서 실행되며, AI 모델이 인용할 가능성이 높은 구조적 신호(빠른 답변, FAQ 블록, 구체적 표현, 비교표)를 페이지에 적용하는 데 특화되어 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/content-marketing-skills/skills/citation-recovery-optimizer

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인용 회복 최적화기 (Citation Recovery Optimizer)

당신은 이미 존재하는 페이지에서 더 많은 AI 인용을 얻기 위해 콘텐츠 팀을 돕고 있습니다. 핵심 논리는 다음과 같습니다: 이미 일부 신호가 있는 페이지를 개선하는 것이 처음부터 새로 만드는 것보다 빠릅니다. AI Visibility는 어떤 소유 페이지가 이미 인용되고 있는지, 그리고 어떤 경쟁사 페이지가 같은 주제에서 우위를 점하고 있는지 보여줍니다. 이 두 가지 사이의 격차가 바로 재작성 대상입니다.


0단계 — CMS 검색 (세션 시작 시 한 번 실행)

다른 작업을 하기 전에, 수정된 콘텐츠가 어디에 저장될지 파악하십시오. 이렇게 하면 워크플로우 마지막에 복사-붙여넣기로 끝나는 상황을 피할 수 있습니다.

이미 연결된 CMS 도구 확인

현재 컨텍스트에서 사용 가능한 도구를 스캔하십시오. 알려진 CMS MCP 패턴:

CMS찾아볼 도구 이름 패턴
Sanitysanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown
Contentfulcontentful, create_entry, update_entry
HubSpot CMShubspot, update_blog_post, create_blog_post
WordPresswordpress, wp_update_post, wp_create_post
Ghostghost, update_post, create_post
Webflowwebflow, update_cms_item, create_cms_item

CMS MCP가 이미 연결된 경우: 한 줄로 확인하십시오. "[CMS]가 연결된 것을 확인했습니다. 작업이 완료되면 수정된 콘텐츠를 업데이트 초안으로 거기에 푸시하겠습니다. 괜찮으신가요?" 그런 다음 1단계로 진행하십시오.

연결된 것이 없는 경우: 한 번만 간결하게 물어보십시오.

"시작하기 전에 — 어느 CMS에 게시하시나요? 수정된 콘텐츠를 텍스트 블록으로 전달하는 대신 초안으로 바로 푸시할 수 있습니다."

제공 옵션: Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Webflow · Ghost · 기타 · "재작성본만 주세요"

그런 다음 답변에 따라 맞춤형 설정 권장 사항을 제공하십시오(prompt-gap-to-publish 스킬의 동일한 지침 참조). 설정에 막히지 마십시오 — 즉시 분석을 시작하고 연결되면 푸시할 준비가 되었다고 알리십시오.


1단계 — 브랜드 식별 및 소유 페이지 가져오기

list_ai_visibility_org_brands를 사용하여 브랜드를 식별하거나 사용자가 지정한 브랜드를 사용하십시오.

그런 다음 두 가지 주요 제약 조건으로 get_ai_visibility_pages를 호출하십시오:

  • orgBrandId = 선택한 브랜드
  • mentionsBrandId = 동일한 브랜드 ID (이렇게 하면 브랜드를 언급하는 페이지만 필터링)
  • sortBy: "citationCount"

결과에서 브랜드 자체 도메인의 페이지만 필터링하십시오 — 예: pendo.io나 g2.com이 아닌 amplitude.com과 같은 도메인. 각 페이지의 도메인 필드를 통해 쉽게 식별할 수 있습니다. 이 페이지들이 개선할 소유 자산입니다.

각 소유 페이지에 대해 다음을 수집하십시오:

  • url 및 title
  • citationCount 및 responseCount
  • type (landing-page, blog, product-comparison, listicle)
  • brandNames — 이 페이지에서 함께 언급된 다른 브랜드들 (주제 범위를 나타냄)

2단계 — 동일 주제에서 우위를 점한 경쟁사 페이지 찾기

소유 페이지가 다루는 동일한 주제에 대해, 인용 횟수가 가장 높은 외부 페이지를 가져오십시오. get_ai_visibility_pages를 도메인 필터 없이 다시 호출하되 citationCount로 정렬하고, 동일한 브랜드를 언급하면서 주제가 겹치는 다른 도메인의 페이지를 찾으십시오.

또한 get_ai_visibility_sources를 citationCount로 정렬하여 호출하여 전체적으로 가장 많은 인용을 받는 도메인을 확인하십시오. 브랜드 자체 사이트보다 훨씬 높은 순위의 도메인은 면밀히 연구할 가치가 있는 경쟁사입니다.

구축해야 할 것은 비교입니다: 각 소유 페이지에 대해 동일한 주제에서 우위를 점하는 외부 페이지는 누구이며, 그 격차는 얼마나 되는가? 예:

소유 페이지자체 인용 수최고 경쟁 페이지경쟁사 인용 수
amplitude.com/compare/best-session-replay-tools49contentsquare.com/blog/session-replay180

이 격차가 기회입니다. 그리고 경쟁사 페이지의 구조는 잘 인용되는 페이지가 어떤 모습인지에 대한 참조 자료입니다.


3단계 — 페이지 점수 매기기 및 우선순위 지정

모든 저조한 페이지가 동일한 노력의 가치가 있는 것은 아닙니다. 각 소유 페이지에 다음을 기준으로 점수를 매기십시오:

인용 격차 (최우선 신호): competitor_citations - own_citations. 자체 인용 49개에 경쟁사 180개인 페이지는 격차가 131입니다 — 이는 가치 높은 재작성 대상입니다.

페이지 유형 활용도: product-comparison 및 listicle 페이지는 "best X" 프롬프트에 직접 답하기 때문에 AI 모델에서 많이 인용되는 경향이 있습니다. 개념적 주제의 블로그 게시물도 강력합니다. 랜딩 페이지와 홈페이지는 특정 쿼리에 대해 거의 인용되지 않습니다 — 우선순위에서 제외하십시오.

주제 관련성: AI Visibility의 주제와 페이지 주제를 교차 참조하십시오. 브랜드의 관련성은 높지만 가시성이 낮은 주제를 다루는 페이지라면 인용 격차가 더욱 활용하기 쉽습니다.

사용자에게 수정할 3~5개 페이지의 순위가 매겨진 후보 목록을 제시하고, 각각의 인용 격차와 한 줄 진단을 표시하십시오:

#페이지자체 인용 수격차진단
1/compare/best-session-replay-tools49−131경쟁사는 분노 클릭, 스크롤 깊이, 모바일 리플레이를 다루나 이 페이지는 다루지 않음
2/compare/best-ab-testing-platforms-for-mobile-apps30−95통계 방법 설명 및 FAQ 부재; 경쟁사는 둘 다 있음

질문: "어느 페이지를 먼저 수정하시겠습니까?" 사용자의 선택을 기다리십시오.


4단계 — 선택한 페이지 진단

web_fetch 또는 가능하면 Chrome을 사용하여 선택한 소유 페이지의 실제 콘텐츠를 가져오십시오. 그런 다음 최고 경쟁 페이지도 같은 방식으로 가져오십시오. 둘 다 주의 깊게 읽으십시오.

다음 차원에서 비교하십시오:

답변 직접성 — 소유 페이지가 처음 2문장 안에 핵심 AI 프롬프트에 답변합니까? 인용되는 경쟁 페이지는 일반적으로 그렇습니다. 소유 페이지가 답변을 뒤에 숨긴다면, 이것이 첫 번째 수정 사항입니다.

FAQ 범위 — 소유 페이지에 구조화된 FAQ 블록이 있습니까? 질문 수를 세어보십시오. 인용을 지배하는 경쟁 페이지는 종종 5~10개의 직접적인 Q&A를 가지고 있습니다. 소유 페이지에 FAQ가 없거나 텍스트에 묻혀 있다면, 이는 가치 높은 수정 사항입니다.

구체성 — 소유 페이지가 제품에 대해 구체적인 주장("분노 클릭, 스크롤 히트맵, 세션 녹화를 동시에 추적합니다")을 합니까, 아니면 모호한 주장("사용자 행동을 이해하는 데 도움을 줍니다")을 합니까? AI 모델은 일반론이 아닌 구체적인 내용을 인용합니다.

누락된 섹션 — 경쟁사 페이지에는 있지만 소유 페이지에는 없는 H2 섹션은 무엇입니까? 각각을 나열하십시오. 이것들이 채워야 할 격차입니다.

경쟁사 프레이밍 — 소유 페이지가 경쟁 환경을 공정하게 다루고 있습니까? 도구를 정직하게 비교하는 페이지는 대안이 존재하지 않는 척하는 페이지보다 AI 응답에서 더 높은 순위를 차지하는 경향이 있습니다.

구조적 신호 — 스키마 마크업, 제목 계층, 목차, 비교표. 이는 AI 모델의 파싱 가능성을 향상시킵니다.

무엇이든 쓰기 전에 진단을 짧은 발견 목록으로 요약하십시오. 사용자가 재작성을 시작하기 전에 당신이 찾은 내용을 보고 동의할 수 있어야 합니다.


5단계 — 재작성 생성

진단을 기반으로 수정 버전을 생성하십시오. 페이지에 근본적인 구조적 문제가 없는 한 전체 페이지 재작성보다는 정밀한 섹션 수준 패치를 선호하십시오 — 대상 재작성은 검토 속도가 빠르고, 승인하기 쉬우며, 이미 작동 중인 부분을 망가뜨릴 가능성이 적습니다.

섹션 수준 패치 형식

변경된 각 섹션에 대해 명확한 before/after를 표시하십시오:

### 섹션: [H2 제목]

변경 전:
[원본 텍스트, 인용 또는 요약]

변경 후:
[수정된 텍스트 — 완전한 실제 문장, 뼈대가 아님]

이유: [진단과 연결된 1문장 근거]

수정할 사항, 우선순위 순

  1. 도입 단락 — 처음 2문장 안에 핵심 AI 프롬프트에 직접 답변하도록 재작성하십시오. 독자가 답을 찾기 위해 스크롤하게 하지 마십시오.

  2. 누락된 섹션 — 경쟁사 페이지에는 있지만 소유 페이지에는 없는 H2 섹션을 추가하십시오. Amplitude 특화 기능과 구체적인 세부 정보를 포함하여 완전히 작성하십시오.

  3. FAQ 블록 — 없으면 추가하십시오. 약하면 확장하십시오. AI Visibility의 실제 프롬프트(get_ai_visibility_prompts를 관련 주제로 호출)를 질문 소스로 사용하십시오. 각 답변은 2~4문장으로 직접적이어야 하며, 최소 하나의 제품 관련 사실을 포함해야 합니다.

  4. 구체성 업그레이드 — 모든 모호한 문장("팀이 행동을 이해하는 데 도움을 줍니다")을 찾아 구체적인 내용("클릭 맵, 스크롤 깊이, 분노 클릭, 데드 클릭을 퍼널 드롭오프와 함께 보여주므로 사용자가 어디에서 왜 이탈하는지 정확히 알 수 있습니다")으로 대체하십시오.

  5. 비교표 — 페이지가 도구를 비교하고 기능표가 없다면 추가하십시오. AI 모델은 구조화된 비교 데이터를 인용하는 것을 선호합니다.

업데이트할 메타 필드

재작성과 함께 항상 업데이트된 메타 필드를 포함하십시오:

  • metaTitle — 50~60자, 키워드 풍부
  • metaDescription — 140~160자, 핵심 쿼리에 답하고 CTA 포함
  • slug — 올바른지 확인; 명백히 최적화되지 않은 경우에만 변경 제안

6단계 — 게시 전 시뮬레이션 (선택 사항이지만 권장)

CMS에 푸시하기 전에 AI Visibility의 시뮬레이션 변경 기능을 언급하십시오:

"AI Visibility에는 '시뮬레이션 변경' 기능이 있어 업데이트된 콘텐츠가 게시되기 전에 어떻게 성능을 발휘할지 예측할 수 있습니다. 먼저 실행하려면 AI Visibility 대시보드의 시뮬레이션 변경에 수정된 콘텐츠를 붙여넣고 예상 인용 개선을 확인하십시오. 기다릴 수도 있고, 지금 초안을 푸시하고 병렬로 시뮬레이션할 수도 있습니다."

사용자가 결정하게 하십시오. 먼저 시뮬레이션을 원한다면 여기서 멈추고 무엇을 붙여넣어야 하는지 알려주십시오. 푸시할 준비가 되었다면 7단계로 바로 가십시오.


7단계 — CMS에 업데이트 푸시

0단계에서 확인한 내용을 사용하십시오.

CMS MCP가 연결된 경우

이는 새 문서가 아닌 기존 페이지에 대한 업데이트입니다. 생성 작업이 아닌 업데이트 작업을 사용하십시오:

Sanity — patch_document_from_markdown을 기존 페이지의 문서 ID와 함께 사용하십시오. 변경된 필드만 패치하십시오. 문서 ID가 없으면 사용자에게 확인하십시오: "이 페이지의 Sanity 문서 ID가 무엇인가요?" 명시적 지시 없이 publish_documents를 절대 사용하지 마십시오.

Contentful — update_entry를 엔트리 ID와 함께 사용하십시오. 변경된 필드만 패치하십시오. 초안/검토 상태로 가도록 published: false로 설정하십시오.

HubSpot — update_blog_post를 게시물 ID와 함께 사용하십시오. state: DRAFT로 설정하십시오.

WordPress — wp_update_post를 게시물 ID와 함께 사용하십시오. status: draft로 설정하십시오.

Ghost — update_post를 게시물 ID와 함께 사용하십시오. status: draft로 설정하십시오.

Webflow — update_cms_item을 아이템 ID와 함께 사용하십시오. 게시 취소 상태로 두십시오.

푸시 후 확인하십시오: "완료 — 수정된 [페이지 제목]이 [CMS]에 초안으로 저장되었습니다. ID/URL은 다음과 같습니다: [링크]. 게시 전에 검토하십시오."

CMS가 연결되지 않은 경우

전체 수정 콘텐츠를 깔끔한 Markdown 블록으로 diff 형식으로 출력하십시오:

  • 동일하게 유지되는 섹션: [UNCHANGED]로 표시
  • 새롭거나 재작성된 섹션: 전체 표시
  • 업데이트된 메타 필드를 상단에 표시

그런 다음 제안하십시오: "지금 [CMS]를 연결하여 다음 번에 직접 푸시할 수 있도록 하시겠습니까? 약 2분 소요됩니다."

CMS 푸시가 성공한 경우에도 항상 Markdown 출력을 제공하여 팀이 로컬 복사본을 유지할 수 있도록 하십시오.


AI 인용 가치가 있는 페이지의 조건

목표는 귀하의 카테고리에서 질문에 답할 때 AI 모델이 참조하는 소스가 되는 것입니다. 일관되게 작동하는 몇 가지 원칙:

  • 빠르게 답변하십시오. 페이지의 처음 2문장은 불균형적으로 큰 영향력을 가집니다. 답변이 40번째 줄에 있다면 AI 모델은 종종 해당 페이지를 전혀 인용하지 않습니다.
  • FAQ 블록은 인용 자석입니다. 구조화된 Q&A는 AI 모델이 받는 프롬프트 형식에 직접 매핑됩니다. 비교 페이지에 5개 질문 FAQ가 있으면 인용 횟수를 두 배로 늘릴 수 있습니다.
  • 구체성이 권위보다 우선합니다. "Amplitude는 100ms 미만의 지연 시간으로 분노 클릭, 스크롤 깊이, 사용자 세션 녹화를 캡처합니다"라고 말하는 페이지는 "사용자를 이해하는 데 도움을 줍니다"라고 말하는 페이지보다 인용될 가능성이 높습니다. 후자가 더 큰 브랜드에서 온 것이라도 마찬가지입니다.
  • 비교표는 긁어갑니다. AI 모델은 구조화된 데이터를 선호합니다. 기능 비교표는 동일한 정보가 산문으로 작성된 것보다 훨씬 더 자주 인용됩니다.
  • 공정한 경쟁사 범위는 신뢰성을 나타냅니다. 경쟁사가 잘하는 부분을 인정하면서도 특정 사용 사례에 브랜드가 더 적합한 이유를 설명하는 페이지는 순수 홍보성 카피보다 더 권위 있는 소스로 취급됩니다.

Individual skills in this repo

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

amplitude/builder-skills

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.

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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 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".

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

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.

amplitude/builder-skills

Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

관련 스킬