複数のアプリやMCPホストからブランド画像・動画を生成、調整、書き出し、挿入する作業を支援します。ライブラリ選択や修正依頼も扱います。
- スライド用のブランド画像を作りたいとき
- 既存素材をフィードバックに合わせて直したいとき
- 動画素材を生成して書き出したいとき
BuilderIO/agent-native7,5492026年10月29日 更新
無料GitHub で公開日本語紹介
ab-readout
初回オンボーディングのBuilderクレジット実験について、各群の件数や信頼区間を確認し、データ量や観察期間を踏まえて結果を読み解くスキルです。
原文原文の説明を見る
Read the first-run Builder credits experiment output. Use for first-run onboarding experiment analysis or the weekly radar report.
BuilderIO/agent-nativeスター 7,549(GitHub 7,549 + cccskills 0)
実行スコア 未検証
インストール方法を見るこんなときに便利
- 初回オンボーディング実験を分析したいとき
- 週次レーダーレポートをまとめたいとき
- 実験データの成熟度を確認したいとき
日本語での紹介
できること
初回オンボーディングで行ったBuilderクレジット実験の出力を読み、各グループの件数や割合を確認します。サンプル比率の結果と各群の分母を確かめてから比較し、設定された最低件数に達していなければ「データ不足」と扱います。生の件数に加えて95%信頼区間と2群の比率検定のp値を確認し、D1・D7は成熟したコホートだけを対象にします。アプリごとの導線利用者数と、実験全体の露出数も分けて記録します。
こんなときに便利
初回利用時のオンボーディング施策を分析するときや、週次レーダーレポートをまとめるときに使えます。Clipsの結果を読む場合は、並行して実施された録画実験との重なりも考慮します。
使い方の例
- 「初回Builderクレジット実験の結果を読み解いてください」
- 「この週のレーダーレポート向けに実験の数値をまとめてください」
注意点
結果から言えるのは関連の有無までで、クレジット施策が変化を引き起こしたとは結論づけません。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI（OpenAI Codex）が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
含まれるファイル（1）
- SKILL.md831 B
SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
A/B readout
- Run
pnpm --filter analytics radar:ab --experiment first_run_builder_credits. - Verify the sample-ratio result and each arm's denominator before comparing rates. Under the configured minimum arm size, report not enough data.
- Read the 95% confidence interval and two-proportion p-value beside the raw counts. D1 and D7 only use mature cohorts.
- Keep per-app entry denominators separate from experiment-wide exposure counts. State the observation window and note the overlapping Clips recording experiment when interpreting Clips results.
- Report association only. Do not claim the credits variant caused a change.
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