Google Analytics AI 智能体技能

为了以更高的准确性和更低的令牌开销构建 Google Analytics 报告和媒体资源管理集成，请为您的 AI 编码智能体配备 Google Analytics AI 智能体技能。Google Analytics AI 智能体技能专为使用 Google Analytics Data API 和 Google Analytics Admin API 进行构建的开发者而设计，是可移植、自包含的指令、工作流和客户端库引用模块。

这些 AI 智能体技能可与支持开放 Agent Skills 标准的 AI 编码智能体搭配使用，包括 Google Antigravity、Claude Code、Codex 和 Cursor。如需查看已发布技能的列表，请参阅可用的技能。

准备工作

在安装和运行 Google Analytics AI 智能体技能之前，请先完成以下前提条件：

  • 安装支持开放 Agent Skills 标准的 AI 编码智能体，例如 Google Antigravity、Claude Code、Codex 或 Cursor。
  • 安装 Node.js，其中包含用于从命令行安装和更新技能的 npx 命令。
  • 创建或选择一个在运行 API 工作流时有权访问 Google Analytics 媒体资源的 项目。

开始使用

在开发环境中安装、更新和调用 Google Analytics AI 智能体技能。

安装 Google Analytics AI 智能体技能

使用 npx 命令在项目目录中安装 Google Analytics 技能套件，或直接配置编辑器：

Antigravity

在项目目录中运行以下命令：

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

Claude Code

在项目目录中运行以下命令：

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

Codex

在项目目录中运行以下命令：

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

Cursor

在编辑器设置中的自定义规则下，添加技能代码库网址 (https://github.com/google/skills)。如需查看相关说明，请参阅有关从 GitHub 安装技能的 Cursor 文档。

或者，使用 npx 命令在项目目录中安装技能：

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

其他智能体

对于支持开放 Agent Skills 标准的其他 AI 编码智能体，请在项目目录中运行以下命令：

npx skills add google/skills/skills/analytics

更新 Google Analytics AI 智能体技能

通过运行以下命令，下载可用的更新并清理过时的技能：

npx skills update --all

使用 Google Analytics AI 智能体技能

AI 编码智能体在检测到技能的说明与您的提示相符时，会自动加载技能。除非您的请求涉及 Google Analytics 任务，否则全局安装的技能在不相关的项目中会保持休眠状态。

如需在受支持的 AI 编码智能体中手动调用技能，请在对话输入框中输入 / 字符，然后按名称选择技能。

技能的核心组件

每项 Google Analytics AI 智能体技能都会为您的 AI 编码智能体提供以下组件：

  • 专业说明：有关如何使用 gcloud CLI 启用 Google Analytics API、配置应用默认凭证 (ADC)、构建 runReport 查询以及检查字段兼容性的分步指南。
  • 最佳实践：推荐的 API 版本选择（v1beta 端点可确保总体稳定性，v1alpha 端点可提供抢先体验版 Admin API 功能）、强类型请求构建和架构验证工作流。
  • 参考文档：每个技能的 references/ 目录中都包含 Python、Java、Node.js、PHP、Go、.NET 和 Ruby 的语言专用客户端库安装指南和代码示例。

AI 智能体技能的优势

AI 智能体技能可根据需要为 AI 编码智能体提供专门的 Google Analytics 知识，而无需在每次对话中加载大量文档集。

降低了 token 费用

预先加载完整的 API 参考文档会消耗上下文 token 并增加会话费用。AI 智能体技能使用渐进式披露来最大限度地减少上下文使用：

  • 启动时，AI 编码智能体只会读取每项技能的名称和简短说明，以检查该技能是否与您的提示相匹配。
  • 只有当您的任务需要时，代理才会将完整的 SKILL.md 说明和特定语言的参考文件加载到活跃上下文窗口中。

AI 引导的实现

您只需用自然语言描述目标，已安装的技能就会引导 AI 编码智能体完成 Google Analytics 实现任务，例如：

  • 在我的 项目中启用 Google Analytics Data API，并编写一个 Python 脚本，用于按city和date维度查询activeUsers和sessions指标。
  • 使用 checkCompatibility 方法检查 itemName 维度是否与我的 Google Analytics 媒体资源的 activeUsers 和 totalRevenue 指标兼容。
  • 使用 Google Analytics Admin API 在 Node.js 中列出所有可访问的 Google Analytics 账号摘要和子媒体资源。
  • 为我的 Google Analytics 媒体资源配置自定义维度、数据流和 Measurement Protocol 密钥。

将技能与 Google Analytics MCP 服务器搭配使用

Google Analytics AI 智能体技能是对 Google Analytics Model Context Protocol (MCP) 服务器的补充：

  • Google Analytics MCP 服务器：将您的 AI 编码智能体直接连接到实际的 Google Analytics 媒体资源，以便智能体检查账号摘要、媒体资源详情、自定义维度、自定义指标和实时报告。
  • Google Analytics AI 智能体技能：提供高效利用 token 的指令和客户端库参考文档，在启用 API、配置 ADC 身份验证、检查字段兼容性和编写应用代码时，为 AI 编码智能体提供指导。

可用的技能

Google 在 google/skills 代码库中维护以下 Google Analytics AI 智能体技能：

技能 说明
google-analytics-data-api-basics 使用 gcloud CLI 启用 Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com)，使用 analytics.readonly OAuth 2.0 范围配置 ADC，并安装官方 v1beta 客户端库（Python、Java、PHP、Node.js、Go、.NET 和 Ruby）。指导智能体构建 runReport 查询，并使用 getMetadata 和 checkCompatibility 方法检查字段兼容性。
google-analytics-admin-api-basics 使用 gcloud CLI 启用 Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com)，使用 analytics.readonly 和 analytics.edit OAuth 2.0 范围配置 ADC，并安装官方 v1beta 和 v1alpha 客户端库（Python、Java、PHP、Node.js、Go、.NET 和 Ruby）。指导代理列出账号摘要，以及管理媒体资源、数据流、自定义维度、自定义指标、关键事件、Measurement Protocol 密钥和产品关联。

后续步骤