# signals

Скилл учит агента писать HogQL-запросы к таблице document_embeddings в PostHog для поиска сырых сигналов продукта и их векторных эмбеддингов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 398 установок · ★ 76
- Автор: PostHog
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/PostHog/skills/tree/HEAD/skills/omnibus/signals/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/signals

## Что делает

Скилл задаёт правила выборки сырых сигналов из PostHog через MCP-инструмент `posthog:execute-sql`. Сигналы представляют собой короткие текстовые наблюдения сервиса за ошибками и веб-аналитикой. В отличие от скилла `inbox-exploration`, который работает с уже сгруппированными отчётами инбокса, `signals` обращается напрямую к строкам в ClickHouse.

Для любого запроса к `document_embeddings` обязательны четыре условия: точное равенство `model_name = 'text-embedding-3-small-1536'`, `product = 'signals'`, `document_type = 'signal'` и ограничение по времени через `timestamp`. Без точного значения `model_name` движок HogQL падает с ошибкой «Invalid model name», потому что именно по названию модели выбирается базовая таблица.

Данные могут дублироваться из-за повторной отправки и мягких удалений. Агент оборачивает чтение во внутренний подзапрос с `argMax(..., inserted_at)` по полю `document_id`. Поля JSON `metadata` извлекаются через точку до группировки, иначе агрегат сбрасывает типы. Поле `metadata.deleted` возвращается строкой `'true'` или `'false'`, поэтому удалённые строки отсекаются условием `deleted != 'true'`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install PostHog/skills signals
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/signals/SKILL.md`

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add PostHog/skills --skill signals -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/signals/SKILL.md

## Когда брать
- найти сырые наблюдения PostHog, сформировавшие конкретный отчёт
- выполнить векторный поиск по описаниям продуктовых сбоев
- составить корректный HogQL-запрос к `document_embeddings` с дедупликацией через `argMax`
- отфильтровать удалённые сигналы с учётом строкового типа `metadata.deleted`

## Примеры запросов агенту
- Найди в PostHog через HogQL все сырые сигналы для отчёта с ID `rep_123`
- Сделай векторный поиск по сигналам о всплесках ошибок за последние две недели
- Покажи свежие наблюдения PostHog по продукту, исключив удалённые записи

## Похожие
- [posthog](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/posthog-inc-posthog.md) — плагин · ★ 7604
- [embedding-strategies](https://affpapa.org/nevibecode/skills/embedding-strategies.md) — скилл · 11391 установка
- [similarity-search-patterns](https://affpapa.org/nevibecode/skills/similarity-search-patterns.md) — скилл · 10700 установок
- [rag-architect](https://affpapa.org/nevibecode/skills/httpsgithubcomjeffallan-rag-architect.md) — скилл · 4700 установок
- [upstash-vector-js](https://affpapa.org/nevibecode/skills/upstash-vector-js.md) — скилл · 1300 установок
- [AgentDB Vector Search](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agentdb-vector-search.md) — скилл · 1100 установок

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

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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