Skill: hanyinbingrexue/testa (version 1.0.0)

--- name: user-behavior-analyzer description: 为AIME（AI交易助手）生成综合用户行为分析报告。当用户要求分析用户行为、生成用户报告、分析交互模式、调查用户流失、了解用户参与度或从用户ID或日志数据创建分析文档时，使用此技能。 --- # AIME用户行为分析器 ## AIME是什么？ **AIME** 是集成在 Ainvest 平台中的 AI 驱动的交易助手。它帮助用户在多种资产类别中做出明智的投资决策： - **股票**：美股、A股、港股等 - **加密货币**：比特币、以太坊和其他代币 - **大宗商品**：黄金、石油、金属和农产品 - **外汇**：货币对和外汇交易 - **期权**：衍生品和期权交易 - **其他金融工具**：ETF、指数等 ### AIME的核心能力 - 实时市场分析和洞察 - 交易策略推荐 - 技术面和基本面分析 - 风险评估和投资组合管理 - 投资者教育内容 - 定制化股票/加密货币筛选和过滤 - 价格提醒和通知 本技能分析 AIME 用户交互日志，以了解用户行为、评估服务质量、识别改进机会并评估流失风险。 ## 架构 ``` ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ 数据层 │ → │ AI分析层 │ → │ 报告层 │ │ (Python) │ │ (Claude Code) │ │ (Python) │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ``` **关键原则**： - **数据提取**由 Python 代码完成（稳定、可靠） - **分析**由 Claude Code 基于实际数据执行（灵活、智能） - **报告生成**由 Python 工具处理（格式化输出） **无硬编码的分析逻辑** - 所有洞察都基于用户的实际对话数据动态生成。 ## 何时使用此技能 在以下情况下使用此技能： - 用户提供用户ID并要求进行分析或生成报告 - 用户提到"分析用户行为"、"用户参与度"、"流失分析" - 用户希望从 AIME 对话日志中了解交互模式 - 用户要求从 AIME 用户数据生成分析报告 - 分析 AIME 的服务质量和用户满意度 - 调查用户为什么停止使用 AIME（流失分析） ## 必需输入 要生成报告，您需要提供： 1. **用户交互记录Excel文件路径**（必需） - 包含用户与AIME对话记录的Excel文件 - 每个用户一个文件，文件名不同 - 示例路径： - `/Users/han/ths_work/ths_chat_not_completed/user1834297646/user1834297646.xlsx` - `/Users/han/ths_work/ths_chat_done/user1834297646/user1809331416.xlsx` - 文件格式：`.xlsx` 或 `.xls` 2. **用户ID**（必需） - 从Excel文件名或内容中提取 - 示例：`1834297646` 3. **分析日期范围**（必需） - 开始和结束日期，格式为 YYYYMMDD - 示例：`20260101` 到 `20260131` **使用示例**： ``` 请分析用户 1834297646 的行为，Excel文件在： /Users/han/ths_work/ths_chat_not_completed/user1834297646.xlsx 分析周期：2026年1月1日 到 2026年1月31日 ``` **注意**： - 每个用户的Excel文件路径不同，请提供具体路径 - Claude Code 会自动读取Excel文件并分析其结构 ## 输出格式 本技能支持多种报告格式： 1. **JSON数据文件** (`user_{user_id}_data.json`)：原始提取的数据 2. **Markdown报告** (`user_{user_id}_analysis.md`)：Markdown格式的分析报告（推荐） 3. **Word报告** (`user_{user_id}_analysis.docx`)：Word格式的分析报告（可选） **使用方式**： - 默认生成 Markdown 格式报告 - 如需 Word 格式，使用 `--format docx` 参数 - Markdown 报告可以使用 Pandoc 或其他工具转换为 Word、PDF 等格式 ## 报告结构（标准格式） 每个生成的报告必须遵循此结构（基于 `examples/ex3.docx`）： ### 1、用户行为分析 #### 1.1、单用户生命周期的主动输入量走势 **必需内容**： - 从第一天开始每天的主动输入量走势（周期：日、周、月、年） - 指标： - 累计输入总量：X句 - 平均（日、周、月、年）输入量：具体数字 - 时间分布特征： - 极度集中/分散：描述时间分布模式 - 日输入量：具体数字 - 活跃度：有问句天数、活跃时长、使用模式（如"脉冲式"、"持续式"） - **图表位置**：此部分需要预留图表位置，标注"（图表：每日/每周/每月/每年输入量走势图）" #### 1.2、Ainvest上的行为特征分析 **必需字段**： - 首次登陆app日期 - 国家 - 手机品牌 - 性别 - 近一个月登陆天数 - 多少自选股 - 有无绑定开户 - 有无付费 - 最多使用的功能 #### 1.3、用户基础属性 **必需子章节**： （1）用户生命周期： - 新手期：定义和判断标准 - 成长期：定义和判断标准 - 稳定期：定义和判断标准 - 衰退期：定义和判断标准 （2）用户类型识别： - 是不是竞争对手：识别标准和判断 - 是不是爬虫：识别标准和判断 - 是不是内部用户：识别标准和判断 （3）社会学特征的描述： - 推测性别：基于语言风格、投资偏好等 - 推测年龄：基于投资经验、表达方式等 - 其他社会学特征 ### 2、用户问句的分析 #### 2.1、输入方式的分析 **必需子章节**： - 输入方式：打字/语音/多模态，百分比和数量 - 语种：英语/中文/其他，百分比和数量 - 问句特征：长度特点、追问频率、纠错频率等 #### 2.2、问句的特征分析 **必需内容**： - 高频词统计：列出出现频率最高的词汇 - 表达方式特点：正式/非正式、简洁/详细等 - 字数统计：平均字数、最长/最短问句等 - 其他显著特征 #### 2.3、用户需求洞察 **必需子章节**： 用户的投资需求分析： - 选股需求：具体标准和证据 - 买卖点需求：具体标准和证据 - 诊股需求：具体标准和证据 - 预测需求：具体标准和证据 - 其他投资需求：列出并提供证据 每个需求需提供： - 需求描述 - 用户实际问句作为证据 - 出现频次 #### 2.4、用户的投资市场分析 **必需内容**： - 美股：关注度、具体股票案例 - 数字币：关注度、具体币种案例 - 其他市场：A股、港股、外汇、大宗商品、期权等 - 市场偏好分析：主要关注哪些市场，原因分析 #### 2.5、用户的投资逻辑分析 **必需内容**： - 投资目标：短期收益/长期增长/投机套利等 - 风险承受能力：保守/稳健/激进/极端投机，提供证据 - 选股逻辑：技术面/基本面/情绪面等 - 诊股逻辑：关注哪些指标和因素 - 交易周期：日内/短线/中线/长线 - 仓位管理：重仓/轻仓/分散/集中等 - 其他投资逻辑特征 ### 3、AIME的服务分析 **说明**：此部分由产品经理填写，分析师提供数据支持和问题聚类 #### 3.1 显性的服务评价 **必需格式**： ``` 在用户反馈中明确表达不满的： 案例1（时间戳）：用户输入 "xxx" 原因：AIME回答xxxx，没有满足用户xxxx 后果：用户说xxx/用户行为xxx 案例2（时间戳）：... ``` **注意**：同类原因只展示1个代表性案例 ``` 在用户反馈中明确表达不错的： 案例1（时间戳）：用户输入 "xxx" 原因：AIME回答xxxx，满足了用户xxxx 后果：用户说xxx/用户行为xxx 案例2（时间戳）：... ``` #### 3.2 隐式的服务分析 **必需格式**： ``` 基于看到的有问题的case，进行罗列聚类分析： 问题名称1： 详细说明问题 证据：xxx（具体时间戳 + 用户问题 + AIME回答） 问题名称2： 详细说明问题 证据：xxx（具体时间戳 + 用户问题 + AIME回答） ``` #### 3.3 回答的模型占比 & 答案的OK率评估 **必需分析**： 根据提供的excel表统计： **总体统计：** - 总问句数：X句 - 使用的AI模型分布（如 deep_thinking, o3_reasoning, gpt-4等） **二维矩阵分析：** - 行维度：Excel文档的skill_name列内容，例如advise crypto suggestions,advisestock suggestions等 - 列维度：Excel里agent_mode列内容，例如normal_agent,deep_thinking - 每个单元格：ok率（例如3/4是指某个agent执行某个任务4次，3次OK,使用 “回答质量"列进行统计） **格式示例：** ``` Skill deep_thinking normal_agent o3_reasoning advise crypto suggestions 1/1 (100%) - - advise stock suggestions 6/9 (67%) - 2/3 (67%) ``` **预测类单独说明：** - 总的预测类问句数：X句 - 子类分类：价格预测、趋势预测、波动预测等 - 每个子类的数量和OK率 - 优化建议 #### 3.4 优化方向 **必需格式**： ``` 优化方向1： 问题：详细说明问题（基于实际案例分析） 建议： - 具体建议1 - 具体建议2 - 具体建议3 优化方向2： 问题：详细说明问题 建议： - 具体建议1 - 具体建议2 ``` ### 4、主动输入的问句list **必需内容**： - 完整的用户问句列表 - 格式：`序号. [时间戳] 原始问句` - ⚠️ **重要**：Claude Code需要将所有非中文问句翻译成中文 - 对于每个英文问句，在下方添加"翻译："行，提供中文翻译 **翻译要求**： - 逐个翻译每个英文问句 - 保持专业性和准确性 - 投资术语使用标准中文翻译（如：stock→股票，surge→大涨，plummet→暴跌，short→做空等） - 保留股票代码（如BIDU、SIDU等）不翻译 **示例格式**： ``` 1. [2026-01-14 07:04:02] provide five top stocks with gap up and volume 翻译：提供5只具有跳空上涨和成交量放大的股票 2. [2026-01-14 07:15:30] what about Coinbase 翻译：Coinbase怎么样 3. [2026-01-15 06:34:39] provide stocks with a gap >= 4% and volume >= 150% of 30-day avg 翻译：提供跳空幅度>=4%且成交量>=30日均量150%的股票 ``` --- ## 快速开始 ### 方法 1: 使用主脚本（推荐） ```bash # 生成 Markdown 报告 python3 scripts/analyze_user.py <user_id> <excel_file> <start_date> <end_date> # 示例 python3 scripts/analyze_user.py 1834297646 /path/to/user.xlsx 20260101 20260131 # 生成 Word 报告 python3 scripts/analyze_user.py 1834297646 /path/to/user.xlsx 20260101 20260131 --format docx # 同时生成两种格式 python3 scripts/analyze_user.py 1834297646 /path/to/user.xlsx 20260101 20260131 --format both # 指定输出目录 python3 scripts/analyze_user.py 1834297646 /path/to/user.xlsx 20260101 20260131 --output-dir ./reports # 跳过 Ainvest API 数据获取（仅分析 Excel） python3 scripts/analyze_user.py 1834297646 /path/to/user.xlsx 20260101 20260131 --skip-api ``` ### 方法 2: 分步执行 ```bash # 步骤 1: 提取数据 python3 -c " from scripts.user_data_extractor import UserDataExtractor extractor = UserDataExtractor.extract_all_data('1834297646', '/path/to/user.xlsx') extractor.export_for_analysis() " # 步骤 2: 生成报告（使用 Claude Code 分析数据） # 由 Claude Code 基于提取的数据进行分析 # 步骤 3: 生成 Markdown 报告 python3 -c " from scripts.md_generator import MarkdownReportGenerator generator = MarkdownReportGenerator() generator.generate_from_analysis(analysis_data, 'user_1834297646_analysis.md', '/path/to/user.xlsx') " ``` ## 分析方法论 ### 关键原则 1. **数据驱动分析**：所有结论基于实际用户交互数据 2. **模式识别**：从实际问题、时间戳和响应中识别用户行为模式 3. **基于证据**：为所有声明提供具体证据（时间戳、引用、数据点） 4. **多维度**：从行为、需求、市场、逻辑和服务质量角度进行分析 5. **图表准备**：为日/周/月/年输入量图表准备数据 6. **翻译支持**：为中文产品团队翻译所有非中文问题（由 Claude Code 完成） 7. **服务评估**：为产品经理的评估提供客观数据 8. **统计分析**：构建模型使用和OK率的二维矩阵 ### 动态分析（无硬编码逻辑） - ✅ **输入量趋势分析** → 分析日/周/月/年模式 - ✅ **输入方式分析** → 统计打字/语音/多模态输入 - ✅ **语言分析** → 检测使用的语言，计算百分比 - ✅ **词频分析** → 识别高频词和主题 - ✅ **问题模式分析** → 分析表达风格、长度、特征 - ✅ **投资需求分析** → 分类需求（选股/买卖点/诊股/预测） - ✅ **投资市场分析** → 识别用户关注的市场 - ✅ **投资逻辑分析** → 了解用户的投资理念和策略 - ✅ **服务质量数据** → 为产品经理的评估准备数据 - ✅ **问题聚类** → 对对话中发现的问题进行分组和分类 - ✅ **模型使用统计** → 构建二维矩阵（模式 × Skill类型） - ✅ **问句翻译** → 为产品团队将所有问题翻译成中文（由 Claude Code 完成） **关键**：Claude Code 查看数据并根据实际用户交互做出智能判断，而不是预定义的类别。为产品经理的决策提供全面的数据支持。 ## 脚本说明 ### 可用脚本 **scripts/analyze_user.py** - 主入口脚本 - 完整的端到端分析流程 - 集成所有子模块 - 命令行接口 - 支持多种输出格式 **scripts/user_data_extractor.py** - 数据提取器 - 从 Excel 文件提取用户交互数据 - 提供便捷的数据访问方法 - 导出 JSON 格式数据 **scripts/ainvest_data_fetcher.py** - API 数据获取器 - 从 Ainvest 平台获取用户行为数据 - 获取用户基础属性 - 统计功能使用情况 **scripts/user_analyzer.py** - 用户分析器 - 基础信息分析 - 交互模式分析 - 会话分析 - 输入趋势、输入方式、语言检测 **scripts/matrix_analyzer.py** - 矩阵分析器 - 分析模型使用情况 - 构建 Skill × AgentMode × OK率 矩阵 - 生成优化建议 **scripts/md_generator.py** - Markdown 报告生成器 - 生成 Markdown 格式报告 - 遵循标准4节结构 **scripts/docx_generator.py** - Word 报告生成器 - 生成 Word (.docx) 格式报告 - 遵循标准4节结构 ## 依赖安装 ### 必需的 Python 包 ```bash pip install pandas openpyxl requests python-docx ``` 依赖说明： - `pandas`：用于读取和处理 Excel 文件 - `openpyxl`：用于读取 .xlsx 格式文件（pandas的依赖） - `requests`：用于 API 调用 - `python-docx`：用于 Word 文档生成 ## 格式要求清单 生成报告时，请确保： - ✅ 使用 Markdown 或 Word 格式 - ✅ 遵循上面定义的新4节结构 - ✅ 包含所有必需的子章节和正确的标题 - ✅ 在所有案例研究中使用具体的时间戳 - ✅ 为所有声明提供证据 - ✅ 使用正确的标题级别 - ✅ 在第1.1节预留图表空间 - ✅ 在第3.3节包含二维矩阵格式 - ✅ 在第4节将所有非中文问题翻译成中文（由 Claude Code 完成） - ✅ 标记需要产品经理输入的章节（3.1、3.4） - ✅ 保存到指定的输出目录 ## 错误处理 ### 未找到数据 - 验证用户ID是否正确 - 检查日期范围是否覆盖活跃期 - 如有必要，扩大日期范围 - 如果未找到交互，请通知用户 ### API 失败 - 检查网络连接 - 使用重试逻辑处理超时 - 检查响应是否包含 'data' 字段 - 可以使用 `--skip-api` 参数跳过 API 获取 ### 数据结构问题 - API 返回带有 'data' 字段的字典，其中包含实际的日志数组 - 提取日志：`logs = response.json()['data']` - 在传递给分析器之前验证日志结构 ## 关键概念总结 ### 报告结构概述 新的报告格式包含 4 个主要章节： 1. **用户行为分析** - 1.1 主动输入量走势（含图表预留位置） - 1.2 Ainvest平台行为特征 - 1.3 用户基础属性（生命周期、用户类型、社会学特征） 2. **用户问句的分析** - 2.1 输入方式分析 - 2.2 问句特征分析 - 2.3 用户需求洞察 - 2.4 投资市场分析 - 2.5 投资逻辑分析 3. **AIME的服务分析** - 3.1 显性服务评价（产品经理填写） - 3.2 隐式服务分析（问题聚类） - 3.3 模型占比&OK率评估（二维矩阵） - 3.4 优化方向 4. **主动输入的问句list**（含翻译，由 Claude Code 完成） ### 分析目标 1. **量化用户参与度**：跟踪输入量随时间的趋势（日/周/月/年） 2. **了解用户行为**：分析用户如何在 Ainvest 平台上与 AIME 交互 3. **分类用户属性**：识别用户生命周期阶段、用户类型和人口统计特征 4. **分析输入方式**：了解用户如何与 AIME 通信（打字/语音/多模态） 5. **提取投资需求**：识别用户想要什么（选股/买卖点/诊股/预测） 6. **映射投资市场**：用户关注哪些市场（美股/数字币/其他） 7. **了解投资逻辑**：用户的投资理念、风险承受能力、策略 8. **评估服务质量**：为产品经理提供数据以评估 AIME 的性能 9. **聚类问题**：对对话中发现的问题进行分组和分类 10. **准备统计数据**：构建模型使用和 OK 率的二维矩阵 11. **支持决策**：翻译发现并提供可操作的洞察 ### 成功标准 一份好的分析报告应该： - ✅ 遵循上面定义的精确4节结构 - ✅ 包含所有子章节和适当的细节 - ✅ 在第1.1节预留图表空间 - ✅ 在第4节翻译所有问题（由 Claude Code 完成） - ✅ 为产品经理的审查提供全面的数据 - ✅ 支持数据驱动的产品决策 - ✅ 帮助提高 AIME 的服务质量和用户满意度


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