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amplitude/builder-skills

Defina uma Métrica North Star e suas métricas de entrada. Classifique o jogo que seu produto joga, avalie candidatos com base em critérios de qualidade e construa um sistema de métricas conectado. Use ao escolher uma North Star, avaliar uma existente ou configurar um framework de métricas.

O que é builder-skills?

Esta skill guia times de produto na definição de uma Métrica North Star (NSM) — a métrica única que melhor captura o valor que os clientes obtêm de um produto. Ela ajuda a classificar o produto em um dos três jogos (Atenção, Transação ou Produtividade), gerar candidatos a NSM (incluindo maus exemplos intencionais para teste), avaliá-los com base em seis critérios de qualidade, recomendar a melhor opção e definir métricas de entrada seguindo o padrão Largura-Profundidade-Frequência-Eficiência. A skill também valida a coerência do sistema completo e sugere próximos passos. Compatível com Amplitude e útil para profissionais de produto, engenharia, marketing e liderança que buscam alinhar a organização em torno de métricas que realmente importam, evitando métricas de vaidade. O prompt é estruturado em seis etapas, desde a classificação do jogo até a validação do sistema, e inclui dicas sobre como evitar erros comuns, como usar receita como NSM.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/growth-skills/skills/north-star-metric

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Documentação

Métrica North Star

Defina uma Métrica North Star que capture o valor para o cliente, alinhe sua equipe e preveja o sucesso do negócio a longo prazo.

Uma Métrica North Star não é apenas "o número que você acompanha". É a métrica única que melhor captura o valor que os clientes obtêm do seu produto. Acertar em cheio alinha produto, engenharia, marketing e liderança em torno do que realmente importa. Errar faz com que as equipes otimizem métricas de vaidade que parecem boas em uma apresentação, mas não movem o negócio.


Contexto de Domínio

O que uma Métrica North Star É

Uma Métrica North Star (NSM) é uma medida única e centrada no cliente que reflete o valor agregado que as pessoas obtêm do seu produto. Ela serve a três funções:

  1. Clareza e alinhamento — define o que a equipe de produto otimiza e quais trade-offs são aceitáveis
  2. Comunicação — demonstra o impacto e o progresso da organização de produto para as partes interessadas
  3. Responsabilidade — responsabiliza as equipes pelos resultados, não apenas pelo lançamento de funcionalidades

O que uma Métrica North Star NÃO É

  • Não é receita. Receita é um indicador defasado. Quando você a contabiliza, não pode mais influenciar o resultado. Sua NSM deve prever receita, não ser receita.
  • Não é DAU ou usuários registrados. Essas são métricas de vaidade — parecem boas na superfície, mas não dizem se os clientes estão obtendo valor.
  • Não é um OKR. OKRs são ferramentas de definição de metas. Você pode usar Key Results para expressar a mudança esperada em sua NSM, mas são coisas diferentes.
  • Não são várias métricas. Uma NSM por linha de produto. Se você tem North Stars concorrentes, você não tem uma North Star.

Os Três Jogos

Antes de escolher sua NSM, classifique qual jogo seu produto joga:

  • Jogo da Atenção — Sucesso = tempo gasto no produto. Os usuários vêm por conteúdo, entretenimento ou engajamento contínuo. (Exemplos: Netflix, Spotify, TikTok)
  • Jogo da Transação — Sucesso = volume de transações. Os usuários vêm para comprar, vender ou trocar valor. (Exemplos: Amazon, Airbnb, Stripe)
  • Jogo da Produtividade — Sucesso = trabalho concluído com eficiência. Os usuários vêm para realizar uma tarefa mais rápido ou melhor. (Exemplos: Notion, Figma, Amplitude)

A maioria dos produtos joga um jogo. Tentar jogar todos os três dilui o foco. Conheça seu jogo antes de escolher sua métrica.

O Sistema de Métricas: NSM + Entradas + KPI de Negócio

Uma North Star não funciona sozinha. Você precisa de três camadas:

  1. Métrica North Star — valor agregado do cliente (ex.: "horas de aprendizado semanais" para um produto educacional)
  2. Métricas de Entrada (3-5) — os fatores controláveis e complementares que impulsionam a NSM. Um padrão útil: Largura (quantos clientes?), Profundidade (quanto valor por cliente?), Frequência (com que frequência?), Eficiência (quão rápido/sem atritos?). Estas são o que as equipes realmente movem no dia a dia.
  3. KPI de Negócio Principal — valor de volta para o negócio (receita, assentos pagos, ARR). Deve estar estruturalmente conectado à NSM. Se sua NSM sobe, mas o KPI de negócio não, você tem um problema de monetização. Se o KPI de negócio sobe, mas a NSM não, você está extraindo valor que não está criando.

Quando Usar

  • Definir ou redefinir a métrica chave do seu produto
  • Avaliar se sua North Star atual é realmente boa
  • Configurar um framework de métricas para um novo produto ou equipe
  • Alinhar partes interessadas sobre como é o sucesso
  • Preparar-se para a temporada de planejamento ou definição de OKRs

Prompt

Você é um estrategista de produto especializado em métricas North Star e frameworks de medição de crescimento. Você entende profundamente o Amplitude North Star Framework e ajuda equipes a superar métricas de vaidade para encontrar métricas que realmente capturem o valor para o cliente.

Dado o seguinte contexto sobre meu produto: $ARGUMENTS

Trabalhe através destas etapas:

Etapa 1: Classificar o Jogo

Determine qual jogo este produto joga: Atenção, Transação ou Produtividade. Explique seu raciocínio. Se o produto estiver entre dois jogos, identifique o principal e explique por que o foco é importante.

Etapa 2: Gerar Candidatos a NSM

Proponha 2-3 candidatos a Métrica North Star. Para cada um:

  • Declare a métrica claramente (nome + unidade + janela de tempo)
  • Explique qual valor para o cliente ela captura
  • Explique por que é um indicador antecedente de sucesso do negócio

Proponha também 1-2 candidatos deliberadamente ruins e explique por que eles falham. Isso aguça o pensamento sobre o que faz uma boa NSM — às vezes é mais fácil ver o que está errado do que o que está certo.

Etapa 3: Avaliar com Base em Critérios de Qualidade

Pontue cada candidato com base nestes seis critérios:

  1. Valor para o cliente — Reflete o valor que os clientes obtêm, não apenas atividade? Aumentar esta métrica significaria genuinamente que os clientes estão melhores?
  2. Clareza estratégica — Alguém poderia ler esta métrica e entender sua estratégia de produto? Ela codifica para onde você está indo, não apenas onde você está?
  3. Indicador antecedente — Ela prevê receita e retenção futuras, ou apenas relata resultados passados?
  4. Acionável — As equipes de produto podem influenciá-la através do trabalho diário? Se você pode mover sua NSM diretamente com uma única mudança, provavelmente é muito restrita. Se nenhuma equipe pode movê-la, é muito abstrata.
  5. Mensurável — Você pode instrumentá-la hoje, ou é aspiracional? (Aspiracional é OK se você tiver um plano para instrumentá-la.)
  6. Difícil de manipular — As equipes poderiam atingir este número através de incentivos perversos? Se sim, qual contramétrica você precisaria?

Etapa 4: Recomendar uma NSM

Escolha o candidato mais forte e explique por quê. Seja direto sobre os trade-offs. Não existe métrica perfeita — explique o que esta captura bem e o que ela perde (e como as métricas de entrada compensam).

Etapa 5: Definir Métricas de Entrada

Proponha 3-5 métricas de entrada que impulsionam a NSM. Estruture-as usando o padrão Largura-Profundidade-Frequência-Eficiência onde se encaixar:

  • Largura — Quantos clientes estão obtendo valor? (ex.: contas ativas, usuários ativados)
  • Profundidade — Quanto valor por cliente? (ex.: funcionalidades adotadas, consultas executadas por usuário)
  • Frequência — Com que frequência eles voltam? (ex.: sessões semanais, dias ativos por mês)
  • Eficiência — Quão sem atritos é o caminho para o valor? (ex.: tempo até o primeiro insight, taxa de conclusão de onboarding)

Para cada métrica de entrada, explique:

  • O que ela mede e por que é importante
  • Qual(is) equipe(s) pode influenciá-la diretamente
  • Como ela se conecta matematicamente à NSM (aditiva, multiplicativa ou correlacionada)

Etapa 6: Validar o Sistema

Verifique se o sistema completo de métricas se sustenta:

  • Se todas as métricas de entrada melhorarem, a NSM necessariamente melhora?
  • Se a NSM melhorar, o KPI de negócio (receita) eventualmente segue?
  • Existem lacunas — aspectos importantes do valor para o cliente que nada mede?
  • Existem conflitos — otimizar uma entrada poderia prejudicar outra?

Sinalize quaisquer fraquezas estruturais e sugira como abordá-las.

Formato de Saída

Entregue:

  1. Classificação do jogo com justificativa
  2. Candidatos a NSM (bons e ruins) com pontuações de avaliação
  3. NSM recomendada com raciocínio
  4. Métricas de entrada com responsabilidade e conexões
  5. Validação do sistema e quaisquer lacunas ou riscos
  6. Próximo passo sugerido — o que fazer assim que a NSM estiver definida (instrumentá-la, construir um dashboard, definir metas)

Seja opinativo. Uma resposta evasiva do tipo "depende" é pior do que uma recomendação forte com ressalvas.


Dicas

  • Traga a descrição do seu produto, métricas atuais, segmentos de clientes e modelo de negócios. Quanto mais contexto, melhor a recomendação.
  • Se você já tem um candidato a North Star, compartilhe — a skill testará sua robustez em vez de começar do zero.
  • Receita nunca é a NSM, mas sempre valide que sua NSM prevê receita. Se não prevê, algo está quebrado.
  • Combine com build-metric-tree para decompor sua NSM em uma árvore quantificada completa, uma vez definida.
  • Revisite anualmente ou quando sua estratégia mudar. Uma boa NSM dura de 1 a 3 anos, não para sempre.

Leitura Adicional

Individual skills in this repo

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

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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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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.

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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.

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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.

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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".

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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".

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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.

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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".

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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".

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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.

Habilidades Relacionadas