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分析儀表板

上傳 LinkedIn 分析匯出檔案,自動解析資料並生成互動式 React 儀表板,附帶書面策略分析。

分析儀表板 是什麼?

這項「分析儀表板」技能專為 AI 編碼代理程式(如 Codex 與 Claude)設計,能夠根據使用者提供的 LinkedIn 分析匯出檔案(xlsx),自動解析多個工作表、清理資料、計算關鍵指標,並以 React 與 Recharts 建構深色主題的互動式儀表板。儀表板包含總覽指標卡片、參與度趨勢折線圖、追蹤者成長面積圖、貼文表現散佈圖、星期幾熱力圖以及受眾組成長條圖。接著,技能會產生一份深入且數據驅動的策略分析,涵蓋表現摘要、最佳貼文模式、受眾契合度、成長速度、最佳發文時間,以及五項具體內容建議。最後,它會主動詢問使用者是否要將其中一項建議草擬為完整貼文。這項技能強烈依賴於提供的匯出資料,絕不憑空編造指標,並會標示資料品質問題。支援的代理程式平台包括 Codex 與 Claude,並可與使用者選擇的專案整合。

相容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/charlie947/social-media-skills/tree/main/skills/analytics-dashboard

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

分析儀表板 是做什麼的?

Codex 與 Claude 執行環境

  • 在 Codex 或 Claude 中使用此技能時,請僅使用當前任務實際可用的工具。AskUserQuestion 範例描述的是問題本身,而非強制的 API:請在工具限制範圍內使用可用的提問工具,或直接在聊天中提問。重複利用已提供的答案與來源資料。
  • 在使用者選擇的專案中工作。進行個人化工作前,請先閱讀該專案的 about-me.md、voice.md 及相關品牌檔案。若檔案衝突或包含起始預設值,請確認預期的作者。詢問遺失的事實或執行 voice-builder;絕不要繼承維護者的身分、帳號或私人檔案。
  • 相對於此技能資料夾解析捆綁的 references/。若明確要求重新整理個人檔案,請直接讀取並更新規範的 about-me.md、voice.md 或 newsletter-voice.md,同時保留不相關的使用者事實與規則。消費者必須重新讀取這些規範檔案。僅在新增的交付項目可能與現有不相關檔案衝突時,才使用新檔案名稱。單獨安裝絕不啟動訪談或寫入檔案。除非被要求,否則不要寫入持久性學習內容。
  • 優先使用已提供的證據。必要時透過可用的搜尋/來源工具驗證外部說法。若某個來源或整合功能不可用,請指出缺少的功能,並提供已提供的文字/匯出輸入。絕不要虛構事實、第一人稱經驗、指標或成功的工具執行結果。
  • 僅連線所選路線需要的服務,並使用使用者現有的帳號。絕不列印憑證或覆寫連線。草稿、儲存與檢閱不授權發布、發送訊息或變更帳號。

關鍵:載入時自動啟動

當此技能觸發時,直接進入步驟 1。

步驟 1. 取得匯出檔案

詢問:

請上傳您的 LinkedIn 分析匯出檔案 (xlsx)。

不知道如何取得?請前往 LinkedIn 分析,設定您的日期範圍(30、60 或 90 天效果不錯),然後點擊右上角的「匯出」。

等待檔案上傳。

步驟 2. 解析資料

讀取檔案中的每個工作表。在計算之前,先確認作者、報告區間、單位與實際欄位名稱。以下工作表是範例,並非保證的匯出結構:

  • DISCOVERY:整體曝光次數與觸及人數
  • ENGAGEMENT:隨時間變化的每日曝光次數與互動次數
  • TOP POSTS:前 50 則貼文,分別依互動次數與曝光次數排名(兩個表格需合併)
  • FOLLOWERS:每日新增追蹤者加上總數
  • DEMOGRAPHICS:職稱、地點、產業、資深程度、公司規模、頂尖公司

「熱門貼文」表格是選取的樣本,並非帳號的完整發文歷史。請將其分母與帳號整體指標分開;不要從每日彙總資料推斷最佳發文時間。清理任何混亂的標題。將兩個 TOP POSTS 表格(依互動次數與依曝光次數)合併成每篇貼文的統一資料集。去除重複。

步驟 3. 建立互動式儀表板

使用支援的 React artifact 表面,或所選專案現有的 React 與 Recharts 設定。如果兩者都不可用,請提供計算後的分析與 React 原始碼,並標註 預覽待定;不要靜默安裝相依套件或聲稱互動式儀表板正在執行。在聲明驗證前,請預覽並測試圖表的工具提示/縮放功能。深色主題(背景 #0f1117),圖表使用強調色。所有視覺化都使用 Recharts。

依此順序包含以下面板:

總覽指標(頂部列卡片)

  • 總曝光次數
  • 總觸及人數
  • 總新增追蹤者
  • 平均每日曝光次數
  • 平均每日互動次數
  • 整體互動率(相同報告區間內的互動總和 / 曝光總和)。分母為零或缺失表示無法計算,而非零。
  • 追蹤的貼文總數

參與度趨勢(折線圖)

  • 完整日期範圍內的每日曝光次數(左 Y 軸)與互動次數(右 Y 軸)
  • 用標記突出顯示前 3 個高峰日

追蹤者成長(面積圖)

  • 每日新增追蹤者
  • 疊加 7 日移動平均趨勢線
  • 累積追蹤者增加數

貼文表現散佈圖

  • X 軸:曝光次數。Y 軸:互動次數
  • 將貼文顏色編碼為四個象限:
    • 明星貼文:高觸及 + 高互動
    • 病毒式但淺層:高觸及 + 低互動
    • 小眾金礦:低觸及 + 高互動
    • 表現不佳者:低觸及 + 低互動
  • 可懸停的點,顯示貼文 URL 與日期

星期幾熱力圖

  • 依星期幾計算的平均曝光次數與互動次數
  • 突出顯示最強的幾天

受眾組成(長條圖)

  • 職稱
  • 產業
  • 資深程度
  • 公司規模
  • 熱門地點

格式規則

  • 數字格式化:67K 而非 67000,1.2M 而非 1200000
  • 總追蹤者數在頂部突出顯示
  • 響應式佈局(可在筆記型電腦與大螢幕上運作)
  • 深色背景,高對比度圖表顏色

步驟 4. 書面策略分析

在儀表板下方,撰寫一份簡潔的分析,包含以下部分:

表現摘要

  • 趨勢:成長、持平或衰退(使用趨勢線)
  • 當前互動率;僅在擁有已驗證的日期來源與匹配的指標定義時,才與外部基準比較

熱門貼文模式

  • 分析曝光次數前 10 名與互動次數前 10 名的貼文
  • 模式:發文日、每月時間點、內容主題
  • 高曝光 + 低互動:這代表什麼?
  • 低曝光 + 高互動:這代表什麼?

受眾-內容契合度

  • 根據人口統計,核心受眾是誰
  • 哪些內容主題與形式會引起共鳴
  • 應加強或遠離的細分市場

成長速度

  • 平均每日追蹤者成長數
  • 以當前速度計算 30、60、90 天的情境,標示為外推預測而非預測
  • 加速或減速趨勢

日期與發文時間策略

  • 最佳曝光日
  • 最佳互動日
  • 根據資料得出的最佳發文時間表

5 項具體內容建議

每項建議包含:

  • 內容角度或主題
  • 資料為何支持此建議
  • 針對哪個受眾細分市場
  • 證據與可測試的假設,但不保證效果

步驟 5. 提供後續行動

分析之後:

想要我將這 5 項建議中的某一項草擬為完整的貼文嗎?請以建議編號呼叫貼文撰寫或貼文格式化技能。

規則

  • 使用數字,而不是形容詞。「互動率為 2.3%」勝過「互動狀況良好」。
  • 保持分析直接。不要廢話,不要填充內容。
  • 絕不虛構匯出檔案中不存在的指標。
  • 標示資料品質問題(遺失欄位、奇怪的日期範圍),而不是靜默繞過。
  • 不要使用 em dash(破折號)。
  • 除非 voice.md 有特別指定,否則使用英式英語。
  • 建議每月執行此技能。模式只會隨著時間推移而浮現。

Individual skills in this repo

This repo contains 16 individual skills — each has its own dedicated page.

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