social-analytics

guia-matthieu

Mis à jour 2 days ago

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Autredata

À propos

Cette compétence analyse les profils de médias sociaux pour calculer les taux d'engagement, identifier les contenus les plus performants et suivre la croissance. Elle est utilisée pour l'analyse concurrentielle, l'établissement de références métriques et la génération de rapports de performance. Les développeurs peuvent l'intégrer via le serveur MCP pour auditer la présence sociale et évaluer la santé des comptes.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé

Principal

npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code

Commande PluginAlternatif

/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills

Git CloneAlternatif

git clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/social-analytics

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

Social Analytics

Analyze social media profiles and calculate engagement metrics - understand what content works for competitors and your own accounts.

When to Use This Skill

Competitor analysis - Audit competitor social presence
Engagement benchmarking - Calculate and compare engagement rates
Content analysis - Identify top-performing post types
Profile audit - Assess social media health
Reporting - Generate social performance reports

What Claude Does vs What You Decide

Claude Does	You Decide
Structures analysis frameworks	Metric definitions
Identifies patterns in data	Business interpretation
Creates visualization templates	Dashboard design
Suggests optimization areas	Action priorities
Calculates statistical measures	Decision thresholds

Dependencies

pip install click pandas requests beautifulsoup4
# For authenticated API access:
pip install tweepy instaloader

Commands

Analyze Profile

python scripts/main.py analyze @competitor --platform twitter
python scripts/main.py analyze @brand --platform instagram

Calculate Engagement

python scripts/main.py engagement @profile --platform twitter --days 30
python scripts/main.py engagement @profile --platform linkedin --posts 50

Find Top Posts

python scripts/main.py top-posts @profile --platform twitter --count 10
python scripts/main.py top-posts @profile --metric likes

Export Data

python scripts/main.py export @profile --platform twitter --format csv
python scripts/main.py export @profile --platform instagram --output report.json

Compare Profiles

python scripts/main.py compare @brand1 @brand2 @brand3 --platform twitter

Examples

Example 1: Competitor Social Audit

# Analyze competitor profile
python scripts/main.py analyze @competitor_brand --platform twitter

# Output:
# Profile Analysis: @competitor_brand
# ─────────────────────────────────────
# Followers:      45,230
# Following:      1,234
# Total Posts:    2,456
# Avg Likes:      234
# Avg Retweets:   45
# Engagement:     2.3%
# Post Frequency: 3.2/day
# Top Hashtags:   #marketing, #growth, #startup

Example 2: Benchmark Engagement Rates

# Compare engagement across competitors
python scripts/main.py compare @brand1 @brand2 @brand3 --platform twitter

# Output:
# Engagement Comparison
# ─────────────────────
# Profile         Followers   Eng.Rate   Posts/Day
# @brand1         45,230      2.3%       3.2
# @brand2         32,100      3.1%       2.1
# @brand3         89,500      1.8%       4.5

# Winner: @brand2 (highest engagement despite fewer followers)

Example 3: Find Winning Content

# Identify top performing posts
python scripts/main.py top-posts @marketing_pro --platform twitter --count 10

# Output:
# Top 10 Posts by Engagement
# ──────────────────────────
# 1. "Here's what nobody tells you about..."
#    Likes: 2,345  RTs: 456  Eng: 6.2%
#    Type: Thread  Time: Tuesday 9am

# 2. "The biggest mistake I see founders make..."
#    Likes: 1,890  RTs: 312  Eng: 4.8%
#    Type: Single  Time: Wednesday 8am

Engagement Rate Benchmarks

Twitter/X

Account Size	Good	Great	Excellent
<10K	1-3%	3-6%	>6%
10K-100K	0.5-1%	1-3%	>3%
100K+	0.2-0.5%	0.5-1%	>1%

Instagram

Account Size	Good	Great	Excellent
<10K	3-6%	6-10%	>10%
10K-100K	1-3%	3-6%	>6%
100K+	0.5-1%	1-3%	>3%

Account Size	Good	Great	Excellent
Personal	2-4%	4-8%	>8%
Company	0.5-1%	1-2%	>2%

Metrics Explained

Metric	Formula	What It Measures
Engagement Rate	(likes + comments + shares) / followers	Overall content resonance
Amplification	shares / followers	Content virality
Conversation	comments / followers	Community engagement
Applause	likes / followers	Content appreciation

Output Formats

Format	Best For
`text`	Quick terminal review
`csv`	Spreadsheet analysis
`json`	Programmatic use
`md`	Reports and docs

Skill Boundaries

What This Skill Does Well

Structuring data analysis
Identifying patterns and trends
Creating visualization frameworks
Calculating statistical measures

What This Skill Cannot Do

Access your actual data
Replace statistical expertise
Make business decisions
Guarantee prediction accuracy

Related Skills

content-repurposer - Repurpose top-performing content
hashtag-analyzer - Deep dive into hashtag performance

Skill Metadata

Mode: centaur

category: social
subcategory: analytics
dependencies: [pandas, requests, beautifulsoup4]
difficulty: intermediate
time_saved: 4+ hours/week

Dépôt GitHub

guia-matthieu/clawfu-skills

Chemin: skills/social/social-analytics

ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

Compétences associées

llamaguard

Autre

LlamaGuard est le modèle de Meta, doté de 7 à 8 milliards de paramètres, conçu pour modérer les entrées et sorties des LLM selon six catégories de sécurité comme la violence et les discours haineux. Il offre une précision de 94 à 95 % et peut être déployé avec vLLM, Hugging Face ou Amazon SageMaker. Utilisez cette compétence pour intégrer facilement le filtrage de contenu et des garde-fous de sécurité dans vos applications d'IA.

Voir la compétence

cost-optimization

Autre

Cette compétence de Claude aide les développeurs à optimiser les coûts du cloud grâce au redimensionnement des ressources, aux stratégies d'étiquetage et à l'analyse des dépenses. Elle fournit un cadre pour réduire les dépenses cloud et mettre en œuvre une gouvernance des coûts sur AWS, Azure et GCP. Utilisez-la lorsque vous devez analyser les coûts d'infrastructure, redimensionner les ressources ou respecter des contraintes budgétaires.

Voir la compétence

quantizing-models-bitsandbytes

Autre

Cette compétence quantifie les LLMs en précision 8 bits ou 4 bits à l'aide de bitsandbytes, permettant une réduction de 50 à 75 % de la mémoire utilisée avec une perte de précision minime. Elle est idéale pour exécuter des modèles plus volumineux sur une mémoire GPU limitée ou pour accélérer l'inférence, prenant en charge des formats comme INT8, NF4 et FP4. La compétence s'intègre à HuggingFace Transformers et permet l'entraînement QLoRA ainsi que l'utilisation d'optimiseurs en 8 bits.

Voir la compétence

dispatching-parallel-agents

Autre

Cette compétence Claude déploie plusieurs agents pour enquêter et résoudre simultanément 3 problèmes indépendants ou plus. Elle est conçue pour des scénarios impliquant des défaillances non liées qui peuvent être résolues sans état partagé ni dépendances. La capacité fondamentale est la résolution de problèmes en parallèle, en assignant un agent par domaine problématique indépendant afin de maximiser l'efficacité.

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When to Use This Skill

What Claude Does vs What You Decide

Dependencies

Commands

Analyze Profile

Calculate Engagement

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Examples

Example 1: Competitor Social Audit

Example 2: Benchmark Engagement Rates

Example 3: Find Winning Content

Engagement Rate Benchmarks

Twitter/X

Instagram

LinkedIn

Metrics Explained

Output Formats

Skill Boundaries

What This Skill Does Well

What This Skill Cannot Do

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