# configuring-experiment-analytics

Настраивает метрики и критерии экспозиции в экспериментах PostHog. Пригодится, когда нужно понять, кто попал в анализ и как измерять эффект.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 394 установки · ★ 75
- Автор: PostHog
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/PostHog/skills/tree/HEAD/skills/omnibus/configuring-experiment-analytics/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/configuring-experiment-analytics

## Что делает

Скилл отвечает на два вопроса: кто входит в анализ эксперимента и как измерить его эффект. Он помогает задать критерии экспозиции — считать пользователей по дефолтному событию экспозиции или по своему событию, например только тех, кто дошёл до `/checkout`.

Метрики бывают первичные и вторичные. Поддерживаются count, sum, ratio с `math` и `math_property`, retention с `retention_window_start` и `start_handling`. Метрику можно задать прямо в эксперименте или подключить общую сохранённую метрику по ID. Перед созданием новой скилл требует проверить, нет ли уже сохранённой метрики с тем же событием и типом — сверка идёт по `query`, а не по названию, потому что имена команд задают по своим правилам.

Отдельная тема — пользователи, попавшие в несколько вариантов. Их можно исключить из анализа или отнести к первому увиденному варианту. Исключение вместе с неравномерным сплитом перекашивает метрики меньшего варианта, потому что из него выпадает большая доля назначений. Если эксперимент ещё не запущен, скилл советует выровнять сплит и ограничить охват через общий процент раскатки; на живом эксперименте смена сплита переназначит пользователей, и тогда лучше переключиться на первый увиденный вариант. Внутренние и тестовые аккаунты отсекаются через `exposure_criteria.filterTestAccounts`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill configuring-experiment-analytics -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/configuring-experiment-analytics/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/configuring-experiment-analytics/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill configuring-experiment-analytics -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/configuring-experiment-analytics/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill configuring-experiment-analytics -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/configuring-experiment-analytics/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install PostHog/skills configuring-experiment-analytics
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/configuring-experiment-analytics/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill configuring-experiment-analytics -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/PostHog/skills --path skills/omnibus/configuring-experiment-analytics
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/configuring-experiment-analytics/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill configuring-experiment-analytics -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/PostHog/skills/tree/HEAD/skills/omnibus/configuring-experiment-analytics/SKILL.md

## Когда брать
- задать критерии экспозиции для эксперимента
- добавить вторичную метрику по событию `downloaded_file` на пользователя
- собрать ratio-метрику из выручки и просмотров страниц
- настроить retention-метрику с окном в 7 дней
- решить, что делать с пользователями, увидевшими несколько вариантов

## Примеры запросов агенту
- Добавь в эксперимент вторичную метрику: считай событие `downloaded_file` на пользователя.
- Настрой ratio-метрику: выручка из `purchase_completed` делить на просмотры страниц.
- Считай в анализе только тех пользователей, кто дошёл до `/checkout`.

## Похожие
- [xlsx](https://affpapa.org/nevibecode/skills/xlsx.md) — скилл · 187223 установки
- [google-agents-cli-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-observability.md) — скилл · 511300 установок
- [caveman-evidence-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-evidence-review.md) — скилл · 104500 установок
- [migration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migration.md) — скилл · 103900 установок
- [performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/performance-optimization.md) — скилл · 65200 установок
- [supabase](https://affpapa.org/nevibecode/skills/supabase.md) — скилл · 8 установок

Из того же набора: [posthog/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/posthog/skills.md) — 48 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md