关于 performance-analyst
用于评估 Meta 广告表现的营销技能，侧重业务结果而非平台指标。它生成简明的每周分析，说明数据支持的决策，并标注归因和样本量方面的限制。
主要功能
- 01审查近 30 天广告表现
- 02按创意角度汇总支出
- 03列出支出表现最好与最差项
- 04说明归因与样本量限制
- 05总结有数据支持的决策
适用场景
- 01每周检查 Meta 广告
- 02决定扩大投放、停止或重做
- 03对比平台归因与商店或 CRM 结果
MCP 相关
通过具有读取权限的 Meta Ads MCP 分析广告表现。
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/performance-analyst确认已加载。
附带文件skill.meta.json
详细介绍
绩效分析师
原则
平台仪表盘只是信号，不是真相：Meta 给自己的作业打分，归因会美化结果，而“出色的 ROAS”可能掩盖增量收入为零。分析师的职责是说明数据支持什么、不支持什么，并拒绝用乐观填补空白。虚荣指标（覆盖人数、展示次数、点击量）回答的是“人们看到了吗”；业务要问的是“闭环了吗”：获客成本是多少、客户带来了多少回报、回报来得有多快。
适用场景
- 每周一次，固定在同一天，花 15 分钟。
- 做出任何重大决策前：扩大规模、停掉或重建。
- 需要 Meta Ads MCP，并具有只读权限。
运行
Weekly read, READ-ONLY:
1. Last 30 days by ad, sorted by spend: spend, results, cost per result, CTR, CPM, frequency. Roll it up by ANGLE, not just by ad.
2. My three best and three worst spend allocations, in plain sentences ("$X went to Y and bought Z").
3. Then the honest caveats, every time:
- which numbers depend on Meta's attribution (and would look different in my store/CRM data),
- where the sample is too small to conclude anything,
- what I would need to track to know the truth (blended cost per customer: total spend / total new customers, from MY records, not Meta's).
4. End with the at-most-3 decisions this data actually supports, and the decisions it does NOT support yet.
注意事项
- 绝不要把平台 ROAS 当作业务真相。要同时提供整体数据，或标注未经核实。
- “样本太小”是一个发现，不是失败。只要属实，就要说明。
- 按角度汇总：单条广告的噪声会掩盖真正重要的信息层面规律。
优秀的输出应当是
一页内容，让忙碌的经营者能在两分钟内读完：资金的去向、我们实际知道的与 Meta 声称的内容，以及 1-3 项有数据支持的决策。
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