מיומנויות של סוכן AI ב-Google Analytics

כדי ליצור שילובים של דיווח וניהול נכסים ב-Google Analytics עם דיוק גבוה יותר ופחות תקורה של אסימונים, כדאי לצייד את סוכן ה-AI לתכנות במיומנויות של סוכן AI ב-Google Analytics. הכישורים של סוכן ה-AI ב-Google Analytics מיועדים למפתחים שמשתמשים ב-Google Analytics Data API וב-Google Analytics Admin API. הכישורים האלה הם מודולים ניידים ועצמאיים של הוראות, תהליכי עבודה והפניות לספריית הלקוח.

המיומנויות האלה של סוכני AI פועלות עם סוכני תכנות מבוססי-AI שתומכים בתקן הפתוח של Agent Skills, כולל Google Antigravity,‏ Claude Code,‏ Codex ו-Cursor. במאמר מיומנויות זמינות מפורטות המיומנויות שפורסמו.

לפני שמתחילים

לפני שמתקינים ומפעילים את המיומנויות של סוכן ה-AI ב-Google Analytics, צריך לוודא שעומדים בדרישות הבאות:

  • מתקינים סוכן תכנות מבוסס-AI שתומך בתקן הפתוח של Agent Skills, כמו Google Antigravity,‏ Claude Code,‏ Codex או Cursor.
  • מתקינים את Node.js, שכולל את הפקודה npx להתקנה ולעדכון של מיומנויות משורת הפקודה.
  • יוצרים או בוחרים פרויקט ב- עם גישה לנכס ב-Google Analytics כשמריצים תהליכי עבודה של API.

שנתחיל?

להתקין, לעדכן ולהפעיל מיומנויות של סוכן AI ב-Google Analytics בסביבת הפיתוח.

התקנת מיומנויות של סוכן AI ב-Google Analytics

מתקינים את חבילת המיומנויות של Google Analytics בספריית הפרויקט באמצעות הפקודה npx, או מגדירים את הכלי לעריכת קוד ישירות:

Antigravity

מריצים את הפקודה הבאה בספריית הפרויקט:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=antigravity

Claude Code

מריצים את הפקודה הבאה בספריית הפרויקט:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=claude-code

Codex

מריצים את הפקודה הבאה בספריית הפרויקט:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=codex

סמן

מוסיפים את כתובת ה-URL של מאגר המיומנויות (https://github.com/google/skills) בהגדרות של כלי העריכה בקטע "כללים מותאמים אישית". הוראות להתקנת מיומנויות מ-GitHub מופיעות במאמרי העזרה של Cursor.

אפשר גם להתקין את המיומנויות בספריית הפרויקט באמצעות הפקודה npx:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=cursor

סוכנים אחרים

לסוכני AI אחרים לתכנות שתומכים בתקן הפתוח של Agent Skills, מריצים את הפקודה הבאה בספריית הפרויקט:

npx skills add google/skills/skills/analytics

עדכון המיומנויות של סוכן ה-AI ב-Google Analytics

כדי להוריד את העדכונים הזמינים ולנקות מיומנויות מיושנות, מריצים את הפקודה הבאה:

npx skills update --all

איך משתמשים במיומנויות של סוכן ה-AI ב-Google Analytics

סוכני תכנות מבוססי-AI טוענים מיומנויות באופן אוטומטי כשהם מזהים שתיאור המיומנות תואם להנחיה שלכם. מיומנויות שמותקנות באופן גלובלי נשארות רדומות בפרויקטים לא קשורים, אלא אם הבקשה שלכם כוללת משימות של Google Analytics.

כדי להפעיל מיומנות באופן ידני בסוכני תכנות מבוססי-AI נתמכים, מזינים את התו / בשדה הקלט של הצ'אט ובוחרים את המיומנות לפי השם שלה.

הרכיבים העיקריים של מיומנות

כל מיומנות של סוכן AI ב-Google Analytics מספקת לסוכן ה-AI לתכנות את הרכיבים הבאים:

  • הוראות מיוחדות: הנחיות מפורטות להפעלת ממשקי ה-API של Google Analytics באמצעות ה-CLI של gcloud, הגדרת Application Default Credentials ‏(ADC), יצירת שאילתות ב-runReport ובדיקת תאימות של שדות.
  • שיטות עבודה מומלצות: בחירת גרסת API מומלצת (v1beta נקודות קצה ליציבות כללית ו-v1alpha נקודות קצה לתכונות גישה מוקדמת של Admin API), בניית בקשות עם טיפוס חזק וזרימות עבודה לאימות סכימה.
  • מאמרי עזרה: מדריכים להתקנת ספריות לקוח ספציפיות לשפה ודוגמאות קוד ל-Python,‏ Java,‏ Node.js,‏ PHP,‏ Go,‏ NET. ו-Ruby בספרייה references/ של כל מיומנות.

היתרונות של מיומנויות של סוכני AI

מיומנויות של סוכני AI מרחיבות את סוכן ה-AI לתכנות באמצעות ידע מיוחד של Google Analytics על פי דרישה, בלי לטעון קבוצות גדולות של מסמכי תיעוד לכל שיחה.

עלויות טוקנים מופחתות

טעינה מראש של כל מאמרי העזרה של ה-API צורכת טוקנים של הקשר ומגדילה את עלויות הסשן. מיומנויות של סוכני AI משתמשות בחשיפה הדרגתית כדי לצמצם את השימוש בהקשר:

  • כשהסוכן מופעל, הוא קורא רק את השם והתיאור הקצר של כל מיומנות כדי לבדוק אם היא מתאימה להנחיה שלכם.
  • הנציג טוען את ההוראות המלאות של SKILL.md ואת קובצי הרפרנס הספציפיים לשפה לחלון ההקשר הפעיל רק כשהמשימה דורשת זאת.

הטמעה מבוססת-AI

אתם יכולים לתאר את המטרה שלכם בשפה טבעית, והמיומנויות המותקנות ידריכו את סוכן ה-AI לתכנות במשימות ההטמעה של Google Analytics, כמו:

  • הפעל את Google Analytics Data API בפרויקט שלי וכתוב סקריפט Python ששולח שאילתה למדדים activeUsers ו-sessions לפי המאפיינים city ו-date.
  • אני רוצה לבדוק אם המאפיין itemName תואם למדדים activeUsers ו-totalRevenue בנכס שלי ב-Google Analytics באמצעות השיטה checkCompatibility.
  • איך להציג רשימה של כל סיכומי החשבונות ונכסי הצאצא ב-Google Analytics שאפשר לגשת אליהם ב-Node.js באמצעות Google Analytics Admin API.
  • להגדיר מאפיינים מותאמים אישית, מקורות נתונים וסודות של Measurement Protocol בנכס ב-Google Analytics.

שימוש במיומנויות לצד שרת ה-MCP של Google Analytics

המיומנויות של סוכן ה-AI ב-Google Analytics משלימות את שרת Model Context Protocol‏ (MCP) של Google Analytics:

  • ‫שרת MCP של Google Analytics: מחבר את סוכן התכנות מבוסס ה-AI ישירות לנכסים ב-Google Analytics, כדי שהסוכן יוכל לבדוק סיכומי חשבונות, פרטי נכסים, מאפיינים מותאמים אישית, מדדים מותאמים אישית ודוחות בזמן אמת.
  • מיומנויות של סוכן AI ב-Google Analytics: מספקות הוראות יעילות לשימוש באסימונים והפניות לספריית הלקוח, שמנחות את סוכן ה-AI לכתיבת קוד כשמפעילים ממשקי API של , מגדירים אימות ADC, בודקים תאימות של שדות וכותבים קוד אפליקציה.

היכולות הזמינות

‫Google מתחזקת את המיומנויות הבאות של סוכן ה-AI של Google Analytics במאגר google/skills:

מיומנות תיאור
google-analytics-data-api-basics מפעילה את Google Analytics Data API ‏(analyticsdata.googleapis.com) באמצעות ה-CLI של gcloud, מגדירה את ADC עם היקף ההרשאות של OAuth 2.0 ‏(analytics.readonly) ומתקינה ספריות לקוח רשמיות של v1beta (Python, ‏Java, ‏PHP, ‏Node.js, ‏Go, ‏‎.NET ו-Ruby). הנחיית הסוכן בבניית שאילתות runReport ובדיקת תאימות השדות באמצעות השיטות getMetadata ו-checkCompatibility.
google-analytics-admin-api-basics מפעיל את Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) באמצעות ה-CLI של gcloud, מגדיר את ADC עם היקפי ההרשאות analytics.readonly ו-analytics.edit של OAuth 2.0 ומתקין ספריות לקוח רשמיות של v1beta ו-v1alpha (Python,‏ Java,‏ PHP,‏ Node.js,‏ Go,‏ ‎.NET ו-Ruby). הנחיות לסוכן לגבי הצגת סיכומי חשבונות וניהול נכסים, מקורות נתונים, מאפיינים מותאמים אישית, מדדים מותאמים אישית, אירועים מרכזיים, ערכי API Secret של Measurement Protocol וקישורים למוצרים.

השלבים הבאים