Umiejętności agenta AI w Google Analytics

Aby tworzyć integracje raportowania i zarządzania usługami w Google Analytics z większą dokładnością i mniejszymi kosztami tokenów, wyposaż swojego agenta AI do kodowania w umiejętności agenta AI Google Analytics. Umiejętności agenta AI w Google Analytics są przeznaczone dla deweloperów, którzy tworzą aplikacje za pomocą interfejsów Google Analytics Data API i Google Analytics Admin API. Są to przenośne, samodzielne moduły instrukcji, przepływów pracy i odwołań do bibliotek klienta.

Te umiejętności agentów AI działają z agentami AI do kodowania, które obsługują standard open Agent Skills, w tym Google Antigravity, Claude Code, Codex i Cursor. Listę opublikowanych umiejętności znajdziesz w artykule Dostępne umiejętności.

Zanim zaczniesz

Zanim zainstalujesz i uruchomisz umiejętności agenta AI w Google Analytics, spełnij te wymagania wstępne:

  • Zainstaluj agenta kodowania AI, który obsługuje standard open Agent Skills, takiego jak Google Antigravity, Claude Code, Codex lub Cursor.
  • Zainstaluj Node.js, który zawiera polecenie npx do instalowania i aktualizowania umiejętności z poziomu wiersza poleceń.
  • Podczas uruchamiania przepływów pracy interfejsu API utwórz lub wybierz projekt z dostępem do usługi w Google Analytics.

Rozpocznij

Instalowanie, aktualizowanie i wywoływanie umiejętności agenta AI w Google Analytics w środowisku programistycznym.

Instalowanie umiejętności agenta AI w Google Analytics

Zainstaluj pakiet umiejętności Google Analytics w katalogu projektu za pomocą polecenia npx lub skonfiguruj edytor bezpośrednio:

Antigravity

Uruchom to polecenie w katalogu projektu:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=antigravity

Claude Code

Uruchom to polecenie w katalogu projektu:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=claude-code

Codex

Uruchom to polecenie w katalogu projektu:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=codex

Kursor

Dodaj adres URL repozytorium umiejętności (https://github.com/google/skills) w ustawieniach edytora w sekcji reguł niestandardowych. Instrukcje znajdziesz w dokumentacji Cursor dotyczącej instalowania umiejętności z GitHuba.

Możesz też zainstalować umiejętności w katalogu projektu za pomocą polecenia npx:

npx skills add google/skills/skills/analytics --agent=cursor

Inni agenci

W przypadku innych agentów kodowania AI, które obsługują otwarty standard Agent Skills, uruchom w katalogu projektu to polecenie:

npx skills add google/skills/skills/analytics

Aktualizowanie umiejętności agenta AI w Google Analytics

Pobierz dostępne aktualizacje i usuń nieaktualne umiejętności, uruchamiając to polecenie:

npx skills update --all

Korzystanie z umiejętności agenta AI w Google Analytics

Agenty AI do kodowania automatycznie wczytują umiejętności, gdy wykryją, że ich opis pasuje do prompta. Zainstalowane globalnie umiejętności pozostają nieaktywne w niepowiązanych projektach, chyba że Twoja prośba dotyczy zadań Google Analytics.

Aby ręcznie wywołać umiejętność w obsługiwanych agentach kodowania AI, wpisz znak / w polu czatu i wybierz umiejętność według nazwy.

Podstawowe elementy umiejętności

Każda umiejętność agenta AI w Google Analytics zapewnia agentowi kodowania AI te komponenty:

  • Instrukcje specjalistyczne: szczegółowe wskazówki dotyczące włączania interfejsów API Google Analytics za pomocą gcloud CLI, konfigurowania domyślnego uwierzytelniania aplikacji (ADC), tworzenia zapytań runReport i sprawdzania zgodności pól.
  • Sprawdzone metody: zalecany wybór wersji interfejsu API (punkty końcowe v1beta zapewniające ogólną stabilność i punkty końcowe v1alpha dla funkcji interfejsu Admin API we wcześniejszym dostępie), tworzenie żądań o silnym typowaniu i przepływy pracy związane z weryfikacją schematu.
  • Dokumentacja referencyjna: przewodniki instalacji bibliotek klienta w poszczególnych językach oraz przykładowy kod w językach Python, Java, Node.js, PHP, Go, .NET i Ruby w katalogu references/ każdej umiejętności.

Korzyści z umiejętności agenta AI

Umiejętności agenta AI rozszerzają możliwości agenta kodowania AI o specjalistyczną wiedzę o Google Analytics na żądanie, bez konieczności wczytywania dużych zestawów dokumentacji do każdej rozmowy.

Niższe koszty tokenów

Wczytywanie pełnej dokumentacji API z góry powoduje wykorzystanie tokenów kontekstowych i zwiększa koszty sesji. Umiejętności agenta AI wykorzystują progresywne ujawnianie, aby zminimalizować wykorzystanie kontekstu:

  • Podczas uruchamiania agent kodowania AI odczytuje tylko nazwę i krótki opis każdej umiejętności, aby sprawdzić, czy pasuje ona do Twojego prompta.
  • Agent wczytuje pełne instrukcje SKILL.md i pliki referencyjne dotyczące konkretnego języka do aktywnego okna kontekstowego tylko wtedy, gdy wymaga tego zadanie.

Wdrażanie z pomocą AI

Opisz swój cel w języku naturalnym, a zainstalowane umiejętności poprowadzą agenta AI ds. kodowania przez zadania związane z implementacją Google Analytics, takie jak:

  • Włącz interfejs Google Analytics Data API w projekcie i napisz skrypt w języku Python, który wysyła zapytania o dane activeUsers i sessions według wymiarów city i date.
  • Sprawdź, czy wymiar itemName jest zgodny z danymi activeUsers i totalRevenue w mojej usłudze w Google Analytics, używając metody checkCompatibility.
  • Wyświetlanie listy wszystkich dostępnych podsumowań kont Google Analytics i usług podrzędnych w Node.js za pomocą interfejsu Google Analytics Admin API.
  • Skonfiguruj wymiary niestandardowe, strumienie danych i tajne klucze platformy Measurement Protocol w usłudze w Google Analytics.

Korzystanie z umiejętności wraz z serwerem MCP Google Analytics

Umiejętności agenta AI w Google Analytics uzupełniają serwer Model Context Protocol (MCP) Google Analytics:

  • Serwer MCP Google Analytics: łączy agenta kodowania AI bezpośrednio z aktywnymi usługami w Google Analytics, dzięki czemu agent może sprawdzać podsumowania kont, szczegóły usług, wymiary niestandardowe, dane niestandardowe i raporty na żywo.
  • Umiejętności agenta AI w Google Analytics: udostępniaj instrukcje i odwołania do bibliotek klienta, które pozwalają oszczędzać tokeny i które będą wskazówkami dla agenta AI do kodowania podczas włączania interfejsów API , konfigurowania uwierzytelniania ADC, sprawdzania zgodności pól i pisania kodu aplikacji.

Dostępne umiejętności

Google utrzymuje te umiejętności agenta AI w Google Analytics w repozytorium google/skills:

Umiejętność Opis
google-analytics-data-api-basics Włącza interfejs Google Analytics Data API (analyticsdata.googleapis.com) za pomocą gcloud CLI, konfiguruje ADC z zakresem OAuth 2.0 analytics.readonly i instaluje oficjalne biblioteki klienta v1beta (Python, Java, PHP, Node.js, Go, .NET i Ruby). Pomaga agentowi tworzyć zapytania runReport i sprawdzać zgodność pól za pomocą metod getMetadata i checkCompatibility.
google-analytics-admin-api-basics Włącza interfejs Google Analytics Admin API (analyticsadmin.googleapis.com) za pomocą gcloud CLI, konfiguruje ADC z zakresami protokołu OAuth 2.0 analytics.readonly i analytics.edit oraz instaluje oficjalne biblioteki klienta v1beta i v1alpha (Python, Java, język PHP, Node.js, Go, .NET i Ruby). Pomaga agentowi w wyświetlaniu podsumowań kont oraz zarządzaniu usługami, strumieniami danych, wymiarami niestandardowymi, danymi niestandardowymi, kluczowymi zdarzeniami, tajnymi kluczami platformy Measurement Protocol i połączeniami usług.

Dalsze kroki