Claude Code × 转化率优化 Skill

转化率优化 Skill不在 Claude Code 的前十推荐里——Claude Code更擅长项目上下文、文件、终端和 MCP，这个 Skill 的重心不完全在这里。它仍然可以正常安装使用，只是如果你要做的就是这件事，可以先看看下面几个更合适的 Agent。

跑转化率优化 Skill，读取上下文与基线、绘制转化漏斗图这两个环节原生支持，直接读本地文件夹的 GA4 导出表与 Hotjar 录屏。生成测试假设和分离移动端测试靠纯判断，任何 Agent 都能做。PIE 框架打分排序与计算样本量与周期属于有条件支持，需要配 Hooks 和外部定时器，没有开箱即用的定时面板。适合把品牌规则与历史测试记录放进项目目录长期维护的团队。如果团队没人维护项目目录，或者只想做一次性的临时测试，不要选它。

把品牌禁用词和统计显著性门槛写进项目说明，读取上下文与基线环节每次都按同一套标准读取。生成测试假设与 PIE 框架打分排序可以拆成多个子任务并行处理，汇总到同一份实验积压工作列表里。省掉了人工逐份核对品牌词与重新合并多组实验假设的动作。只要项目目录里的说明文件存在，产出格式就不会跑偏。

1. 01

   读取上下文与基线

   把 GA4 漏斗导出表与 Hotjar 截图放进项目目录，它会自动读取这些本地资料建立基线，不需要额外把 Excel 另存为 CSV 格式上传。

2. 02

   计算样本量与周期

   依赖运行脚本与定时任务能力。这里没有开箱的定时面板，需要配置 Hooks 配合外部定时器才能完成周期预估，或者手动输入现有流量数据直接计算。

3. 03

   PIE 框架打分排序

   需要运行脚本进行打分计算。在这个 Agent 下属于有条件支持，主要靠对话生成排序结果，如果有外部脚本可以直接调用执行打分。

把历史 A/B 测试记录表、落地页截图与品牌规则文档放到同一个项目目录下。在项目会话里直接交代任务，比如“读取当前目录的 GA4 数据，生成下一阶段 A/B 测试计划”。它会先列出读取步骤与执行计划，再开始跑。进度看终端输出的文件改动记录，不需要切到其他面板去找。

装好后放一份历史 A/B 测试记录表和一张落地页截图到项目目录。下达指令让它读取并输出当前页面的转化漏斗图。检查它输出的流失节点是否和历史数据一致，以及生成的测试假设里有没有包含品牌禁用词。如果漏斗节点数据准确且没有禁用词，说明项目级品牌规则和本地数据读取都在正常起作用。