前言¶

投手日常面對的是分散在多個層級的數據：計劃層級的消耗、素材層級的點擊表現、轉化層級的成本。手工拉表能算出幾個比率，但很難系統地指出漏斗在哪一層掉量、應該先改哪一處。這個 Skill 針對的就是這一步：輸入廣告計劃、素材、轉化和成本數據，輸出漏斗診斷、問題優先級和測試建議。

下面介紹它的定位、已覈實的能力、安裝啓用情況和適用邊界。需要先說明一點：本次撰寫時官方頁面（api.skillhub.cn 與 www.skillhub.cn 兩個地址）均無法訪問，因此安裝命令、輸入參數字段和官方示例未能覈實，文中只寫能從已抓取資料覈對的信息，未覈實的部分明確標註，不做推測。

這是什麼¶

投流數據診斷｜郭億易，座標 @user_8d36cde0/guoyiyi-ad-spend-diagnosis，版本 1.0.0，由社區作者 user_8d36cde0 發佈，來源標記爲 community，分類 data-analysis。頁面元數據：評分 100000，下載 818，安裝 0（其中下載數在線索頁顯示爲 769，以本次抓取值爲準）。

定位一句話：把廣告投放的計劃、素材、轉化和成本數據喂進去，得到漏斗診斷、問題優先級和測試建議。

使用者：投手與增長負責人。

能力邊界：簡介中未提及自動拉數、對接廣告平臺接口或自動調整預算，因此不要默認它具備這些能力。它屬於分析類 Skill，負責把數據整理成可討論的診斷結構。

核心功能¶

漏斗診斷¶

按投放漏斗分層檢查各層的量與比率，定位掉量發生在哪一環節。具體分層口徑取決於輸入數據裏有哪些字段，簡介未給出固定的漏斗定義，需要以實際輸入爲準。

問題優先級¶

當多個問題同時存在時給出優先級排序，便於先處理影響最大的那一處。排序規則未在簡介中公開。

測試建議¶

針對診斷出的問題給出測試方向。輸出是文本層面的建議，不是自動創建廣告實驗。

三項能力都來自官方簡介，屬於一次輸入、一次輸出的分析過程，不涉及持續監控或實時回調。

安裝與啓用¶

官方頁面本次無法訪問，因此安裝命令、Skill 目錄位置，以及 Cursor / Codex CLI / Claude Code 之間是否存在差異，均未覈實，這裏不寫推測的命令。

可以確認的是標籤 requires_api_key=false，即使用該 Skill 不需要 API Key。

獲取準確的安裝方式請打開官方地址覈對：

https://api.skillhub.cn/user_8d36cde0/guoyiyi-ad-spend-diagnosis
https://www.skillhub.cn/skills/user_8d36cde0/guoyiyi-ad-spend-diagnosis

典型用法¶

簡介給出的輸入是四類數據，建議按這個順序整理好再使用：

1、廣告計劃數據：計劃層級的消耗與投放相關字段。
2、素材數據：素材層級的展示、點擊等表現字段。
3、轉化數據：轉化次數、轉化成本等。
4、成本數據：與轉化結果對照，判斷單位成本是否可接受。

輸出側對應三項：漏斗診斷、問題優先級、測試建議。

需要提醒的是，官方頁面未能訪問，具體輸入格式（CSV 還是 JSON、字段名、時間範圍）和輸出形式（報告文件還是對話回覆）都未能覈實。上面只列出簡介中明確提到的數據類別，不代表官方要求的最小輸入集。

適用場景與注意¶

適合的場景：

• 復盤一個計劃組或一次投放活動，需要快速拿到結構化診斷，而不是手工算比率。
• 跨多個計劃對比，找共同的掉量原因。
• 給增長負責人彙報時，需要一份能說明「先改哪裏」的材料。

注意：

• 數據質量決定診斷質量。缺字段、口徑不一致（例如消耗與轉化的時間窗口不對齊）會讓漏斗分層失真。
• 優先級和測試建議是建議性質，最終投放決策仍需人工確認。
• 分類是 data-analysis，屬於分析類 Skill，不是投放執行工具。
• 本次官方頁面無法訪問，安裝前先確認頁面可用性以及版本是否有更新。

結尾¶

這個 Skill 的價值在於把「算比率」和「判斷先改哪裏」兩件事打包成一次輸入輸出，省掉手工拉表的時間。它不替代投放經驗，只是把數據整理成可以討論的結構。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_8d36cde0/guoyiyi-ad-spend-diagnosis

SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_8d36cde0/guoyiyi-ad-spend-diagnosis