windsor-ai-business-data — скилл для Claude Code: обзор и установка
Помогает агенту запрашивать бизнес-данные из маркетинговых сервисов, CRM и e-commerce через Windsor.ai. Пригодится при сборке дашбордов и отчётов.
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a claude-codeЧто делает windsor-ai-business-data
Скилл описывает рабочий процесс для работы с бизнес-данными через четыре MCP-инструмента Windsor.ai: get_connectors, get_options, get_fields и get_data. Агент сначала опрашивает подключённые платформы и идентификаторы аккаунтов, затем выясняет доступные поля и фильтры дат, а затем выгружает записи.
Инструменты охватывают более 325 коннекторов, включая Google Ads, Facebook, TikTok, Shopify, Stripe, HubSpot и Salesforce. Для запросов доступны готовые фильтры периодов вроде last_7d или this_month, а также составные условия по расходам или названиям кампаний. Без предварительно настроенного MCP-сервера Windsor.ai и подключённых аккаунтов инструмент get_data ничего не вернёт.
Какие задачи решает
- выгрузить показатели рекламных кампаний и расходы из Google Ads или Facebook
- получить список доступных коннекторов и полей перед генерацией схемы TypeScript
- собрать данные о сделках из CRM и транзакциях из Shopify для отчёта
- наполнить проект реальными бизнес-метриками для тестирования дашборда
Примеры запросов агенту
- Проверь через get_connectors, какие рекламные кабинеты подключены в Windsor.ai
- Запроси расходы и клики по кампаниям в google_ads за last_30d и сохрани в data.json
- Посмотри схему полей для коннектора shopify и сгенерируй TypeScript-типы
Как установить windsor-ai-business-data
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/windsor-ai-business-data/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install cline/skills windsor-ai-business-data2Вручную: положить файлы
.github/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/cline/skills --path skills/windsor-ai-business-dataВручную: положить файлы
.devin/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о windsor-ai-business-data
Как установить windsor-ai-business-data в Claude Code?
Выполните команду npx skills add cline/skills --skill windsor-ai-business-data -a claude-code. Также файл скилла можно сохранить вручную по пути ~/.claude/skills/windsor-ai-business-data/SKILL.md.
Что делает скилл windsor-ai-business-data?
Он задаёт сценарий исследования схем и выгрузки аналитики из 325+ сервисов через MCP-инструменты Windsor.ai.
Что требуется для выполнения запросов get_data?
В среде должны быть зарегистрированы MCP-инструменты Windsor.ai, а в самом сервисе привязаны аккаунты нужных платформ.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: windsor-ai-business-data
description: Query Windsor.ai business data across marketing, sales, CRM, ecommerce, finance, and analytics connectors. Use when users need dashboards, reports, data visualization, schema exploration, or connector-backed test data from Windsor.ai.
disable-model-invocation: false
---
# Windsor.ai Business Data Skill
Use this skill whenever the user needs business data — marketing analytics, sales metrics, CRM data, ecommerce transactions, financial data, or any other data available through Windsor.ai's 325+ connectors.
## When to Use
- User is building a dashboard, report, or data visualization that needs business data from any source
- User asks about ad spend, campaign performance, ROAS, CTR, CPC, or conversion metrics
- User needs CRM, sales, ecommerce, or financial data in their codebase
- User needs to explore what data sources or fields are available
- User wants to seed a project with real data (e.g. for testing, prototyping, or generating fixtures)
- User is building an integration with any platform supported by Windsor.ai
## Available Tools
Windsor.ai provides 4 MCP tools:
### `get_connectors`
Lists all connected platforms and their account IDs. Always call this first if you don't know what accounts are available.
### `get_options`
Returns available fields, date filters, and options for a specific connector. Use this to discover what data can be queried before calling `get_data`.
**Parameters:**
- `connector` (required): Platform ID like `"google_ads"`, `"facebook"`, `"tiktok"`, `"linkedin"`, `"googleanalytics4"`, `"hubspot"`, `"salesforce"`, `"searchconsole"`, `"instagram"`, `"youtube"`, `"google_my_business"`, `"shopify"`, `"stripe"`, `"quickbooks"`, and 300+ more
- `accounts` (required): List of account IDs from `get_connectors`
### `get_fields`
Returns detailed metadata about specific fields — data types, descriptions, available values. Use this when you need to understand the schema before writing code that processes the data.
**Parameters:**
- `connector` (required): Platform ID
- `fields` (required): List of field IDs like `["campaign", "spend", "clicks"]`
### `get_data`
Retrieves actual data. This is the main query tool.
**Parameters:**
- `connector` (required): Platform ID
- `accounts` (required): List of account IDs
- `fields` (required): Fields to retrieve, e.g. `["campaign", "date", "spend", "clicks", "impressions"]`
- `date_from` / `date_to`: Date range as `"YYYY-MM-DD"`
- `date_preset`: Shorthand like `"last_7d"`, `"last_30d"`, `"this_month"`, `"last_3m"`
- `filters`: Conditions like `[["spend", "gt", 100], "and", ["campaign", "contains", "Sale"]]`
- `options`: Connector-specific options like `{"attribution_window": "7d_view,1d_click"}`
## Workflow Pattern
1. **Discover** → Call `get_connectors` to see what's connected
2. **Explore** → Call `get_options` to see available fields for a connector
3. **Understand** → Call `get_fields` for field metadata if building typed interfaces
4. **Query** → Call `get_data` to pull the actual data
## Common Field Patterns
Fields vary by connector type. Here are some common examples:
**Marketing/Ads connectors:** `campaign`, `adgroup`, `ad`, `date`, `device`, `country`, `spend`, `clicks`, `impressions`, `conversions`, `revenue`, `ctr`, `cpc`, `cpm`, `roas`
**CRM connectors:** `deal`, `contact`, `company`, `stage`, `owner`, `amount`, `close_date`
**Ecommerce connectors:** `order_id`, `product`, `quantity`, `price`, `customer`, `status`
Always check `get_options` first since available fields vary by connector.
## Tips
- When building dashboards or charts, pull data with `get_data` and write it to a local JSON/CSV file the app can read
- For TypeScript projects, use `get_fields` to generate accurate type definitions
- Use `date_preset` for quick queries: `"last_7d"`, `"last_30d"`, `"this_month"`
- Combine filters for focused queries: `[["spend", "gt", 0], "and", ["campaign", "ncontains", "test"]]`
- You can join data from different connectors (e.g. ad spend + CRM revenue) by pulling from each and merging in code
© cline · Apache-2.0 · cline/skills