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cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

analyze-performance-call-and-learn

終了したテストの結果と前週の施策を評価し、今週の停止・拡大・継続判断や、ブランド向けの学びの案をまとめます。

原文原文の説明を見る

Step of the analyze-performance playbook: calls ended tests, scores last week's calls, writes this week's kill/scale/hold calls and drafts learnings for the brand brain. Run analyze-performance instead; not for direct use.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + 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

  • 広告テストの結果を判定したいとき
  • 前週の施策が有効だったか振り返りたいとき
  • 今週の停止・拡大・継続案を決めたいとき

日本語での紹介

できること

終了したテストを、事前に決めた基準に照らして勝ち・負け・判定保留に分類し、確度も添えます。前週の推奨事項については、実際に何が実行されたかと、その後の結果を確認します。今週の施策として、停止・拡大・継続の判断やGoogleの除外キーワードを、対象、理由、確度、判断を変える条件とともにまとめます。さらに、十分な根拠があるテストや複数週の傾向から、ブランドで再利用できる短い学びを最大3件提案します。

こんなときに便利

広告や施策のテスト結果を定期的に振り返り、次週の運用判断につなげたいマーケティング担当者に向いています。推奨した変更が実際に行われたか、その結果がどうだったかも追跡したい場合に役立ちます。

使い方の例

  • 「終了したテストを基準に沿って評価し、確度も示してください」
  • 「前週の施策結果を確認して、今週の停止・拡大・継続案をまとめてください」

注意点

このスキル単体ではなく、上位の analyze-performance から実行します。学びを正式に保存するには、マーケターが判断内容を確認した後、その人自身の言葉が必要です。確認前に学びを保存することはありません。

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(2)

  • SKILL.md2.4 KB
  • skill.meta.json422 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。

Test calls, calls and learnings (atom)

Load: ../analyze-performance/references/tests-and-learnings.md.

Inputs: the brief's test plan; this week's results; last week's report (its calls); the change log (what was actually done); the learnings and readouts (brand_knowledge_browse kind 23 / brand_knowledge_search where listed; else knowledge_search source_types: ["learning"], brand_read learnings); the paid run's newest run record.

Do:

  1. Call each ended test Win / Loss / Unclear against its written criteria with the brief's action; state how sure (confirmed / likely / first look).
  2. Score last week's recommendations through run-memory's outcome check (../analyze-performance/references/run-memory.md): what was actually done (the ### YYYY-MM-DD — <title> blocks in decisions.md, run-paid-campaigns' run record), and what happened — for a money move, the paid run's verdict plus the store-joined check over the same window; right or wrong.
  3. Write this week's calls (kill / scale / hold, Google negatives) with object, why, how sure and "would change if"; first look → "watch".
  4. Check fired replan triggers against the brief's thresholds.
  5. Draft ≤ 3 learnings as one-line rules (template in the reference); only ended tests, 2+ week patterns that clear the test n floors on the referee-joined number, confirmed surprises or failures; each shows what it would retire.
  6. Readouts: each Win / Loss → kind 23 experiment_readout.<campaign-slug>-t<n> through save-learning's readout path, only with the marketer present; scheduled runs mark it readout to save.
  7. After the marketer's reply to the decisions block: write the kept learnings through the save-learning skill (../save-learning/SKILL.md) — one idea per learning, [learning YYYY-MM-DD] (+ A-NN), their exact words as the statement, own superseded facts retired in the same call; read back, compare, report which landed. Without their words, write nothing.

Output: the report's Tests, Calls, Learnings-proposed sections; the learnings rows written after the marketer has seen them.

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