social-analytics
О программе
Этот навык анализирует профили в социальных сетях для расчета показателей вовлеченности, выявления наиболее эффективного контента и отслеживания роста. Он используется для анализа конкурентов, бенчмаркинга метрик и создания отчетов о результативности. Разработчики могут интегрировать его через сервер MCP для аудита присутствия в соцсетях и оценки состояния аккаунта.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/social-analyticsСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
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% |
| 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
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
