WorkBuddy × 数据与自动化 · 原生覆盖 57%

WorkBuddy × 转化率优化 Skill

转化率优化 Skill有 7 个执行步骤,其中 4 步可以在 WorkBuddy 里直接完成。它能按设定时间自动重复执行,正好对应这个 Skill 里最吃工具的一段。运行脚本、页面预览属于有条件支持,执行路径和原生能力不同,下面单独说明。

  • 4/7步可直接执行
  • 需手工衔接的步骤
  • 未进前十在本 Agent 的推荐清单

WHY WORKBUDDY

用这个 Agent 跑转化率优化 Skill

转化率优化 Skill不在 WorkBuddy 的前十推荐里——WorkBuddy更擅长中文办公、本地资料和企业协作,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。

用这个 Agent 跑转化率优化 Skill,最大优势是不用把 GA4 导出表和 Hotjar 录屏报告下载到本地再上传。在「读取上下文与基线」和「绘制转化漏斗图」环节,直接授权飞书或腾讯文档,自动读取原始数据表并画图。生成测试假设与分离移动端测试依靠纯判断,任何 Agent 都能做。计算样本量与周期属于有条件支持,它不用跑 Python 脚本,而是在工作空间里按公式直接算。如果需要直接跑程序代码,或者一次处理上万条批量名单,不要选它。需要用页面预览核对前端代码的,也不适合。

定时任务

按设定时间自动重复执行。这是 WorkBuddy 在 7 个 Agent 里相对少见的能力。

CAPABILITY × STEP

连接器直读飞书和腾讯文档,省掉导出再上传

转化率优化 Skill 共 7 个环节。WorkBuddy 可直接执行 4 个环节(含 2 个仅需判断的环节),3 个需要相应工具与配置。判断质量取决于输入资料与具体推理。

4步可直接执行
3步有条件支持
需手工衔接的步骤
57%原生覆盖率
WorkBuddy 跑 转化率优化 Skill 的逐步对照 · 每步要做什么见 转化率优化 Skill原生页面
步骤所需能力等级在 WorkBuddy 下具体怎么做
01 读取上下文与基线 读本地资料 直接执行 直接交给 WorkBuddy:它能直接读取本机目录里的资料。
02 绘制转化漏斗图 MCP 与连接器 直接执行 直接交给 WorkBuddy:它能通过 MCP 或连接器读取外部系统数据。
03 生成测试假设 纯判断 任意 Agent 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。
04 PIE 框架打分排序 运行脚本页面预览 有条件 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。
05 分离移动端测试 纯判断 任意 Agent 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。
06 计算样本量与周期 运行脚本定时任务 有条件 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。
07 输出实施核对清单 页面预览 有条件 可以做但有条件:WorkBuddy 对页面预览的支持有限制。

转化率优化 Skill 的「读取上下文与基线」和「绘制转化漏斗图」环节,通常要把 Excel 流量表和用户录屏报告下载到本地再传给工具。用这个 Agent 的连接器功能,直接授权读取飞书或腾讯文档里的原始数据,自动在授权工作空间内标注流失节点并画漏斗图。省掉的是跨系统取数时的手工下载与上传动作。判断它有没有起作用的标准,是看产物区的转化漏斗图有没有准确引用飞书表格里的移动端和桌面端数据。第一次使用前,必须在技能面板点「添加技能 → 上传技能」并逐个给系统授权,未连接的系统读不到。

  1. 01

    读取上下文与基线

    这个 Agent 原生支持读取本地资料,也支持连接器直读飞书或腾讯文档。把 GA4 漏斗导出表传到授权目录或放进腾讯文档,用中文指明文件名即可让它读取,不用把文档转成 Markdown 或 CSV。

  2. 02

    绘制转化漏斗图

    依靠 MCP 与连接器,它直接读取授权系统内的数据,在产物区生成标注流失节点的转化漏斗图。不需要手工把数据汇总进 Excel 再画图,直接在产物区逐份审阅图形。

  3. 03

    计算样本量与周期

    这是有条件支持的环节。它不以运行脚本为主要交付形式,而是在工作空间内按统计学公式直接处理授权目录里的数据并算出测试周期。如果需要写代码跑复杂的蒙特卡洛模拟,要换别的 Agent。

  4. 04

    输出实施核对清单

    这个环节有条件支持页面预览。它直接生成文本格式的胜出方案实施核对清单与推进文档。如果清单里包含前端落地页的 UI 改动,不能在软件内预览页面效果,要手工切到浏览器核对。

IMPORT · RUN

GA4 漏斗分析数据或 Excel 流量导出表怎么交给 WorkBuddy

WorkBuddy可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。

需要准备的资料

  • GA4 漏斗分析数据或 Excel 流量导出表
  • Hotjar 或 Clarity 的热力图与用户录屏报告
  • 落地页或结算页的网页链接与截图
  • 历史 A/B 测试记录表与实验结果数据

在 WorkBuddy 里是这样推进的

把产品介绍、客户反馈、销售表格或历史方案拖进 WorkBuddy,并直接说清这次要完成的营销任务。

选择一个 Skill 后,用中文说清要完成的任务。需要多种专业能力时,可以让多个专家分工完成。

Word、Excel、PPT、PDF 是这个 Agent 唯一原生直读的格式。把历史 A/B 测试记录表、GA4 漏斗分析数据表存成 Excel 或 PDF 放进本地授权目录。如果数据在飞书或腾讯文档里,在连接器面板逐个授权这些工具。在输入框用中文写清「读取桌面测试数据表里的注册转化率,输出一份实验计划」,右侧产物区会逐份生成交付物。不用写命令行代码。需要离开电脑时,直接从企业微信或飞书下发任务,桌面端在后台执行。

COLLABORATE · CHAIN

成果直接写回飞书表格和企微群,免人工搬运

成果直接写回飞书表格和企微群,免人工搬运

这是这个 Agent 最强的一环。按 PIE 框架排序的实验积压工作列表和 A/B 测试计划表生成后,直接写回腾讯文档或飞书多维表格,不用人工把结果复制粘贴到协作工具里。可以在技能里设置定时任务,按周或按月自动读取最新的 GA4 数据并跑一次转化分析,把结果链接推送到企业微信群。成果分发完全自动化。

多个 Skill 共享授权目录,传递不用手工复制

同一个工作空间内的多个 Skill 共享本地授权目录。转化率优化 Skill 生成的实施核对清单与推进文档,会留在授权目录里。后续如果跑页面设计 Skill 或程序化内容生成 Skill,直接读取这份清单作为上下文。跨 Skill 传递中间产物不需要手工导出文件再重新上传,前提是这些 Skill 都装在同一个工作空间里。

COMBINATION CASE

跨境电商独立站操盘手的落地页测试

跨境电商独立站操盘手的落地页测试

独立站操盘手用 Ads 引来大量流量,但购物车结算页移动端流失率超过桌面端。要把 GA4 导出表和 Hotjar 热力图转成一份带统计显著性的 A/B 测试方案,分发给前端开发和投流团队。

  1. 把 GA4 漏斗 Excel 表和 Hotjar 报告放进授权目录,不用另存为 CSV。
  2. 用中文下发任务:「读取这些文件,找出结算页的流失节点,算出样本量」。
  3. Agent 在授权工作空间内按 PIE 框架排序,产出 A/B 测试计划表。
  4. 直接让 Agent 把测试计划写进飞书多维表格,同步给前端开发。
  5. 在企业微信里下发指令,让桌面端在后台算好周期并推送到群里。

预期结果:交付了标注流失节点的转化漏斗图和 A/B 测试计划表,测试变量和样本量预估齐全。前端开发拿到飞书表格直接排期。实施核对清单里涉及页面代码改动的部分,需要人工切换浏览器复核效果。

VERIFY · TROUBLESHOOT

装完技能包后,准备一份包含几十行数据的 Excel 流量导出表和一张落地页截图,放进授权目录

装完技能包后,准备一份包含几十行数据的 Excel 流量导出表和一张落地页截图,放进授权目录。下发任务「读取流量表,找出流失最大的节点,按 PIE 框架打分」。看三个信号:第一,看它有没有去读 Excel 表;第二,看产物区有没有出现漏斗图和实验积压工作列表;第三,看它给出的 A/B 测试计划里有没有包含测试变量和样本量预估。只要这三个产物都有,说明技能已经跑通。

可直接使用的第一个任务

请在 WorkBuddy 中使用「转化率优化 Skill」。本次要完成:落地页流量很大但注册转化率低于百分之二。我会提供GA4 漏斗分析数据或 Excel 流量导出表和Hotjar 或 Clarity 的热力图与用户录屏报告。请先完成一份小样,交付标注流量流失节点的用户转化漏斗图和按 PIE 框架排序的实验积压工作列表,并列出需要我核对的事实和数字。

安装后的最小验证任务

安装完成后,先只做第 1 步:让 WorkBuddy 读取上下文与基线,并把它直接读取本机目录里的资料的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。

WorkBuddy 常见问题

  • 没有读到资料时,把文件重新拖进当前任务
  • 没有调用 Skill 时,直接说出 Skill 名称和要完成的任务
  • 结果太宽泛时,补充真实产品、客户和竞品资料
  • 运行脚本相关步骤结果不稳定时,先确认可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式
WorkBuddy 跑转化率优化 Skill需要改哪几步?

7 步里 4 步可直接执行,3 步需要相应工具与配置。请结合逐步说明确认实际做法。

资料要怎么交给 WorkBuddy?

WorkBuddy可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。

装完先做什么验证?

安装完成后,先只做第 1 步:让 WorkBuddy 读取上下文与基线,并把它直接读取本机目录里的资料的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。

为什么选 WorkBuddy 而不是别的 Agent?

因为它能按设定时间自动重复执行,在 7 个 Agent 里具备这些能力的不多。如果你的卡点不在这里,页面下方列出了更合适的选择。

WorkBuddy 常见的失败情况有哪些?

没有读到资料时,把文件重新拖进当前任务;没有调用 Skill 时,直接说出 Skill 名称和要完成的任务;结果太宽泛时,补充真实产品、客户和竞品资料。

个性化迭代 Skill 的建议

在「PIE 框架打分排序」环节,按团队的实验偏好改它的打分权重。如果团队现阶段只看重短期收入,在提示词里提高 PIE 框架里 Importance(重要性)的权重倍数,降低 Effort(实现成本)的要求。在「分离移动端测试」环节,加上一条硬性规则:只要移动端跳出率比桌面端高 10%,就必须单独输出一份移动端 A/B 测试计划。改完提示词后,把这套版本存为团队专用技能,固化成每次出计划都要遵守的标准。

INSTALL

把转化率优化 Skill装进 WorkBuddy,点几下完成

把提示词复制给 WorkBuddy,它会自己下载 ZIP 并完成安装,装完会报告实际目录。

METHOD 01 · 交给 AI 自己装

复制提示词

适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。

请帮我把「转化率优化 Skill」安装到 WorkBuddy。
1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-conversion/1.0.0/skill-conversion.zip
   注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。
2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按 WorkBuddy 的方式安装:技能 → 添加技能 → 上传技能 → 选择本地技能包
3. 安装完成后告诉我实际安装目录。
4. 用一个只读小任务验证:在“已安装”中搜索 Skill 名称,启用后用一个只读样本任务检查是否被正确调用。
5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。
参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-conversion/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-conversion.md

OTHER AGENTS

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下面的步数来自逐步比对。卡在哪一步,就看哪个 AI 能直接完成那一步。

6/7 步可直接执行

TRAE 转化率优化

TRAE在这个 Skill 上直接覆盖 6/7 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。

6/7 步可直接执行

ZCode 转化率优化

ZCode在这个 Skill 上直接覆盖 6/7 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。

4/7 步可直接执行

Codex 转化率优化

Codex在这个 Skill 上直接覆盖 4/7 步,而且能运行脚本处理数据和格式转换——如果你这次的卡点正是运行脚本,换它更省事。

FURTHER READING

WorkBuddy 与转化率优化相关的实操文章

围绕 WorkBuddy 和这个任务的共同标签挑出来的,换成别的 Agent 看到的不是同一批。

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NEXT WORKFLOW

按产出物与输入资料的衔接关系计算,都是同一个 Agent 下的版本,装完可以直接接着跑。

WorkBuddy · 数据与自动化#01

WorkBuddy 营销动作效果验证 Skill

用 WorkBuddy 完成「测了五条短视频开头数据需要决定留哪条」,最终得到包含基线和测试组各核心指标变化的 Markdown 对照表。

来源项目 · ericosiu/ai-marketing-skills ★ 3,524 · Fork 683

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