作成者 · danicat
最終更新 · 2026年8月24日
google-analytics
Collect and analyze Google Analytics 4 (GA4) website data in a local SQLite database. Stores pageviews, active users, reading dwell time, traffic sources, and outbound clicks so you can run SQL queries or view reports on site performance. Activate when analyzing website traffic,
Do not auto-install
インストール先
Codex インストールプロンプト
Install the "google-analytics" agent skill from https://github.com/danicat/skills/tree/main/analytics/google-analytics. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Collect and analyze Google Analytics 4 (GA4) website data in a local SQLite database. Stores pageviews, active users, reading dwell time, traffic sources, and outbound clicks so you can run SQL queries or view reports on site performance. Activate when analyzing website traffic, measuring reader engagement and dwell time, evaluating the impact of site updates or milestones, or querying Google Analytics with SQL. After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"danicat-google-analytics","task":"Install google-analytics","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add danicat/skills --skill google-analytics
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
16
59/100 品質 · 59/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
サンドボックス限定
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
スター
GitHub スター 16
リポジトリ活動
スター 16、フォーク 3
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
Apache-2.0
インストール
npx skills add danicat/skills --skill google-analytics
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
secrets or environment access, shell or command execution
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
Usable metadata, review docs
リスク概要
本番前にレビュー
- The skill requires the `uv` package manager to run scripts, but this dependency is not explicitly documented in SKILL.md (only implied by command examples).
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
View technical data+
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- Database and SQL ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Understand table relationships
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add danicat/skills --skill google-analytics
- ポリシー
- ブロック
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 51/100
- 監査
- 70/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- The skill requires the `uv` package manager to run scripts, but this dependency is not explicitly documented in SKILL.md (only implied by command examples).
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
Agent セーフティ v2
30/100 · 自動インストールを避ける
This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.
Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
高
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Agent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20google-analytics%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20google-analytics%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/danicat-google-analytics/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use google-analytics in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20google-analytics%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-google-analytics/install
Install command: npx skills add danicat/skills --skill google-analytics
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/danicat-google-analytics/install
LLM テキスト形式
/api/skills/danicat-google-analytics/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=google-analytics&limit=3
Agent プロンプト
Use google-analytics for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-google-analytics/install, then install with: npx skills add danicat/skills --skill google-analyticsRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/danicat-google-analytics
LLM テキスト
/api/registry/manifest/danicat-google-analytics?format=text
インストール別名
/api/registry/install/danicat-google-analytics
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20google-analytics%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Database and SQL
プラットフォーム
Claude Code
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Database and SQL
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
Database and SQL
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Database and SQL ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 59/100
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- The skill requires the `uv` package manager to run scripts, but this dependency is not explicitly documented in SKILL.md (only implied by command examples).
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Database and SQL タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 採用度
修正GitHub スター 16
スター/フォーク活動
修正スター 16、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格Apache-2.0
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- The skill requires the `uv` package manager to run scripts, but this dependency is not explicitly documented in SKILL.md (only implied by command examples).
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
- Stars/forks activity: 16 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Work with data stores
Database and SQL
I need my agent to inspect database schemas, write SQL, and explain query results.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Scrape, clean, and reuse web data
Web data pipeline
A practical workflow for agents that crawl public pages, extract clean content, normalize data, and hand it to downstream research or RAG workflows.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: google-analytics description: > Collect and analyze Google Analytics 4 (GA4) website data in a local SQLite database. Stores pageviews, active users, reading dwell time, traffic sources, and outbound clicks so you can run SQL queries or view reports on site performance. Activate when analyzing website traffic, measuring reader engagement and dwell time, evaluating the impact of site updates or milestones, or querying Google Analytics with SQL. license: Apache-2.0 metadata: category: analytics tags: "ga4, analytics, traffic, metrics, optimization" author: Daniela Petruzalek (daniela@danicat.dev) version: "0.2.0" catalog: https://skills.danicat.dev ---
# Google Analytics 4 SQLite Ingestion & SQL Analytics
The `google-analytics` skill ingests Google Analytics 4 (GA4) traffic, reading depth, acquisition channels, event streams, and outbound clicks into a local SQLite analytics database (`google_analytics.db` or `$XDG_DATA_HOME/google-analytics/analytics.db`) without data loss, preserving raw JSON payloads on all records, and providing a fast SQL interface for website analytics.
## Available scripts - `scripts/google_analytics.py`: Automated sync, reporting, and annotation CLI for Google Analytics 4. Executed via `uv run scripts/google_analytics.py` (requires Google Cloud ADC or OAuth credentials). - `scripts/test_google_analytics.py`: Unit and regression test suite validating schema, query extraction, and CLI flags.
---
## ⚡ Quick Start & Primary Actions
All operations are driven via the bundled Python CLI script:
```bash # 1. Authorize OAuth 2.0 (with analytics.edit & readonly scopes) uv run scripts/google_analytics.py auth --port 8080
# 2. Discover accessible GA4 properties uv run scripts/google_analytics.py properties
# 3. Create Deployment / Milestone Annotation (Cloud API + Local SQLite) uv run scripts/google_analytics.py annotate \ --title "Major Release / Architecture Overhaul" \ --date 2026-08-18 \ --commit abc1234 \ --description "Milestone description and release context."
# 4. Incremental Sync (Updates newest days + 3-day latency lookback overlap) uv run scripts/google_analytics.py sync --db path/to/database.db
# 5. Full Historical Backfill (Ingests up to 14 months of daily granular data) uv run scripts/google_analytics.py sync --full --db path/to/database.db
# 6. Run Pre-Built Reports uv run scripts/google_analytics.py report overview --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report top-pages --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report channels --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report geo --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report events --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report outbound --db path/to/database.db uv run scripts/google_analytics.py report milestone-impact --db path/to/database.db
# 7. Execute Ad-Hoc SQL Query uv run scripts/google_analytics.py query "SELECT page_path, total_views, total_users, avg_dwell_sec, avg_bounce_pct FROM v_page_performance LIMIT 10" --db path/to/database.db ```
If `--db` is omitted, the script defaults to `google_analytics.db` in the current working directory.
---
## 🗄️ Database Schema & Relational Structure
The database maintains 7 relational tables and 7 analytical views. Detailed DDL and schema definitions are in [`references/schema.md`](references/schema.md).
### Tables
1. **`daily_pages`**: Granular daily page metrics by URL, country, device, and traffic source. - Key columns: `id` (PK), `property_id`, `date`, `page_path`, `page_title`, `country`, `device_category`, `source_medium`, `screen_page_views`, `active_users`, `sessions`, `user_engagement_duration`, `bounce_rate`, `raw_json`, `synced_at`. 2. **`daily_traffic`**: Acquisition channels and source/medium pairs. - Key columns: `id` (PK), `property_id`, `date`, `session_source_medium`, `session_default_channel_group`, `country`, `device_category`, `sessions`, `active_users`, `new_users`, `engaged_sessions`, `user_engagement_duration`, `bounce_rate`, `raw_json`, `synced_at`. 3. **`daily_events`**: User interaction event stream (`scroll`, `click`, `first_visit`, `user_engagement`, `page_view`). - Key columns: `id` (PK), `property_id`, `date`, `event_name`, `page_path`, `country`, `device_category`, `event_count`, `total_users`, `raw_json`, `synced_at`. 4. **`outbound_clicks`**: External link exit destinations and click counts. - Key columns: `id` (PK), `property_id`, `date`, `link_url`, `page_path`, `country`, `event_count`, `total_users`, `raw_json`, `synced_at`. 5. **`properties`**: Verified GA4 property metadata, timezone, and settings. - Key columns: `property_id` (PK), `name`, `account_id`, `display_name`, `industry_category`, `time_zone`, `currency_code`, `service_level`, `raw_json`, `last_synced_at`. 6. **`site_milestones`**: Release milestones and publication events. - Key columns: `commit_hash` (PK), `event_date`, `title`, `description`, `category`, `scope`, `author`, `created_at`. 7. **`sync_history`**: Audit log of sync executions and row counts. - Key columns: `id` (PK), `property_id`, `sync_type`, `start_date`, `end_date`, `pages_synced`, `traffic_synced`, `events_synced`, `outbound_synced`, `status`, `error_message`, `started_at`, `finished_at`.
---
## 📊 Analytical SQL Views
| View Name | Description | Key Columns | | :--- | :--- | :--- | | `v_daily_summary` | Daily aggregated traffic metrics | `date`, `total_sessions`, `total_active_users`, `total_page_views`, `total_engagement_min`, `avg_bounce_pct` | | `v_page_performance` | Page rollup with views, active users, dwell time, and bounce rate | `page_path`, `page_title`, `total_views`, `total_users`, `total_sessions`, `avg_dwell_sec`, `total_dwell_min`, `avg_bounce_pct` | | `v_channel_performance` | Acquisition channel breakdown | `channel_group`, `source_medium`, `total_sessions`, `total_users`, `total_new_users`, `total_engaged_sessions`, `engagement_rate_pct`, `total_dwell_min`, `avg_bounce_pct` | | `v_geo_breakdown` | Country traffic and dwell time | `country`, `total_sessions`, `total_users`, `total_page_views`, `avg_dwell_sec`, `avg_bounce_pct` | | `v_events_summary` | Aggregate event counts | `event_name`, `total_events`, `total_users` | | `v_outbound_links` | Outbound destination rankings | `link_url`, `total_clicks`, `total_users`, `referring_pages_count` | | `v_milestone_impact` | Pre vs. Post milestone comparison | `milestone_title`, `milestone_date`, `cohort`, `days_tracked`, `total_views`, `total_users`, `total_sessions`, `avg_engagement_sec`, `avg_bounce_pct` |
---
## 🔍 SQL Analytics Recipes
Pre-tested SQL query recipes are documented in [`references/queries.md`](references/queries.md).
### 1. Top Landing Pages by Active Dwell Time ```sql SELECT page_path, page_title, total_views, total_users, avg_dwell_sec || 's' AS avg_dwell, total_dwell_min || 'm' AS total_dwell, avg_bounce_pct || '%' AS bounce_pct FROM v_page_performance ORDER BY total_dwell_min DESC LIMIT 15; ```
### 2. Category / Subdirectory Rollup ```sql SELECT CASE WHEN page_path LIKE '/docs/%' THEN 'Docs' WHEN page_path LIKE '/blog/%' THEN 'Blog' WHEN page_path = '/' THEN 'Homepage' ELSE 'Other' END AS category, COUNT(DISTINCT page_path) AS page_count, SUM(total_views) AS total_views, SUM(total_users) AS total_users, ROUND(SUM(total_dwell_min), 1) AS total_dwell_min FROM v_page_performance GROUP BY category ORDER BY total_views DESC; ```
---
## ⚠️ Cross-Tool Alignment: GA4 Organic Search vs. Search Console Property Totals
When cross-referencing GA4 acquisition metrics with Google Search Console data:
1. **Multi-Engine Organic Reach:** GA4 `Organic Search` aggregates landing sessions and active users across **all search engines** (Google Search, Bing, DuckDuckGo, Ecosia, Yahoo, AI search engines). Search Console exclusively measures Google Search impressions and clicks. 2. **Session Arrivals vs. SERP Clicks:** GA4 tracks 100% of landing sessions without query-level privacy truncation. In contrast, Search Console API keyword exports filter out "anonymized queries". 3. **Property-Level Reconciliation:** For organic traffic reporting, GA4 `v_channel_performance` (filtering for `channel_group = 'Organic Search'`) naturally aligns with Search Console property-level totals (`daily_site_performance` in `search-analytics` and GSC Web UI Performance cards), while Search Console's `search_performance` table provides the granular ranking breakdown for identifiable keywords.
---
## 📚 Progressive Disclosure & References
- **Full DDL Schema Reference**: [`references/schema.md`](references/schema.md) — Complete SQL table definitions, column types, constraints, and views. - **SQL Query Cookbook**: [`references/queries.md`](references/queries.md) — Tested SQL recipes for reading depth, acquisition channels, and exit destinations. - **Authentication Guide**: [`references/setup_auth.md`](references/setup_auth.md) — Google Cloud ADC login, API enablement, and GA4 property permissions.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 2026年8月24日
- 公開日
- 2026年8月24日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
google-analytics 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
google-analytics: Collect and analyze Google Analytics 4 (GA4) website data in a local SQLite database. Stores... 16 stars https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for google-analytics: https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics?ref=x Install: npx skills add danicat/skills --skill google-analytics
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- danicat
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は danicat に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-google-analytics)作者
danicat
@danicat
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 16
- 品質スコア
- 32/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月23日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 0
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
Do not auto-install
- GitHub 採用度GitHub スター 16修正
- スター/フォーク活動スター 16、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さApache-2.0合格
- README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正
関連スキル
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28.0K スターDeepResearch
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19.8K スター