OpenClaw × 新用户激活与留存 Skill

新用户激活与留存 Skill不在 OpenClaw 的前十推荐里——OpenClaw更擅长本地工作区、目录化 Skill、命令和批处理，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。

这个 Agent 把「新用户激活与留存 Skill」的核心计算和数据比对留在了本地终端，凭「目录化工作区与命令行」处理大量原始行为数据。计算漏斗流失指标时直接运行脚本生成 CSV，原始日志无需手动导出和上传，跑通五条样本后直接放大到整份名单。局限在于不读 Word 或 Excel，准备产品核心价值描述和现有触发邮件文案时，必须另存为 Markdown 或 CSV 才能识别。在手机上跟进任务进度或习惯用飞书即时通讯工具收发指令的成员，不要选这个 Agent。需要批量跑大量名单时首选它。

环节「计算漏斗流失指标」直接在工作区目录跑 Python 脚本处理原始行为数据，算出的流失率指标存成 CSV。这免去了把用户日志导出成表格再上传网页的操作。判断标准是打开本地工作区目录，看到新增的漏斗分析表 CSV，文件内带有各节点的流失率字段。同样地，在「比对留存流失行为」时，原始数据全在本地目录，跑通五到十条样本确认数据格式无误后，直接扩大到整份名单目录批量处理，无需反复分批上传。

1. 01

   核对产品核心价值

   把产品核心价值描述文档放进工作区目录。本 Agent 原生支持读取本地 Markdown 资料。如果原始资料是 Word 文档，先另存为纯文本格式，再让 Agent 读取并梳理。

2. 02

   计算漏斗流失指标

   直接在工作区目录运行脚本处理原始行为数据。生成的包含流失率指标的漏斗分析表直接落在本地目录，省去从网页下载报表的步骤。打开本地生成的 CSV 文件即可核对。

3. 03

   比对留存流失行为

   把留存用户与流失用户的原始数据放在同一个工作区目录下。Agent 直接读取这些中间文件做纯判断分析。先跑少量样本确认数据维度，再扩大到全量名单。

4. 04

   设计空状态界面

   本 Agent 做不到直接预览页面效果。需要用户手工补齐：先用代码或设计软件画出界面，然后手工把办公文档里的设计说明另存为纯文本让 Agent 读取，再手动比对。

新建一个工作区目录，把产品核心价值描述、原始行为数据和现有交互流程截图放进去。打开终端，输入 `openclaw skills install ./目录 --as onboarding` 安装 Skill。在终端里直接写明任务：「读取当前目录的 CSV 文件，计算注册转化漏斗流失率，并输出新的分析表」。进度在终端的命令输出里看，中间生成的脚本和数据都在左侧工作区的目录文件树里实时更新。

• 中文办公文档

  影响：第 6 步 设计空状态界面

  原因：需要先把 Word、Excel、PPT 转成 Markdown 或 CSV

  做法：先把办公文档另存为 Markdown 或纯文本

装好后，挑五条流失用户的原始行为数据放进目录。在终端下达任务：「计算这五条数据的流失节点，输出一份漏斗分析表 CSV」。去工作区目录打开生成的 CSV 文件，检查流失率指标有没有算错。看终端的输出日志确认有没有报错。确认无误后，再扩大到整份名单。