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Retention orchestrator

Skill LuckyOneTwoThree/pm-skill/pm-06-growth/orchestrators/retention-orchestrator

当需要降低流失率或提升用户参与度时使用。用户留存指挥官,调度 retention-management(留存管理一体化),实现从流失预防到用户促活的闭环。关键词:用户留存、流失预警、分层运营、参与度、留存策略、retention-management、防流失、促活。From its SKILL.md

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npx -y skills add LuckyOneTwoThree/pm-skill --skill retention-orchestrator

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  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 6 stars6 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

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用户留存指挥官

核心原则

留存是衡量产品价值的核心指标

获客决定起点,留存决定终点。如果用户不愿留下,说明产品尚未交付足够的价值。留存问题的根因永远是价值问题,而非运营问题。

编排理念

  1. 预警与运营一体执行:retention-management 内部先构建流失预警识别高风险用户,再基于风险分层设计差异化运营策略
  2. 预警数据驱动运营优先级:流失风险等级直接决定运营资源的分配和干预强度

编排器定位声明

本编排器当前 Pipeline 仅包含 1 个子 Skill(retention-management),属于合并简化后的退化编排器。保留本编排器的理由:

  1. 统一入口:为用户留存子模块提供标准化的调用入口,上层编排器(如 product-launch-orchestrator)无需关心内部子 Skill 的合并历史
  2. 阶段总结:强制生成阶段总结文档(post_pipeline),确保子模块产出可审计、可追溯
  3. 异常处理:提供统一的异常处理策略和降级方案,子 Skill 自身的降级策略不覆盖编排器层面的异常拦截
  4. 人类决策点:在子 Skill 执行前后提供人类决策卡口,确保关键结论经人类确认后才传递下游

若未来该子模块需要扩展为多阶段 Pipeline,本编排器可直接增加阶段,无需修改上层编排器的调用方式。

编排协议

编排协议遵循 orchestrator-protocol.md 统一标准。

Pipeline

pipeline: retention-orchestrator
version: 7.0

post_pipeline:
  - action: stage-summary
    output: output/phase-reports/pm-growth/retention-orchestrator.md

stages:
  - id: phase-1
    name: "流失预警与用户分层"
    depends_on: []
    skills: [retention-management]
    gate:
      condition: "流失预警模型已构建且用户分层已完成"
      fail_action: "优化模型或补充训练数据"

阶段执行计划

调用 retention-management

Skill: retention-management
输入:
  user_behavior_data: 数据分析平台(活跃日志)
  churn_history: 数据分析平台(流失记录)
  user_account_data: 用户系统(账户信息)
  user_lifecycle_stage: 用户提供(可选,注册时间、关键里程碑)
输出: output/pm-growth/retention-management/
验证: 流失定义区分免费/付费/企业用户;预警模型准确率>75%;干预策略与风险等级匹配;干预效果追踪包含ROI计算;用户分层覆盖完整生命周期(新/成长/成熟/沉睡/流失);健康度评分包含活跃度、功能深度、付费意愿、社交参与;运营策略与用户层级匹配;触达内容经过个性化处理
模式: 🤖→👤

阶段总结(post_pipeline)

所有业务阶段执行完成后,必须立即生成阶段总结文档:

动作: 生成阶段总结
输入:
  所有子Skill输出: output/pm-growth/
  人类决策记录: 本轮执行中的人类决策点及结果
输出: output/phase-reports/pm-growth/retention-orchestrator.md
验证: 阶段总结文档已生成,6项结构(执行概览/关键发现/决策记录/产出清单/风险与待办/下游衔接)均非空
下游衔接:
  primary:
    target: revenue-orchestrator
    reason: 留存优化完成,优化付费转化
    input_mapping:
      retention_output: "output/pm-growth/retention-management/ → revenue-funnel输入"
  alternatives:
    - target: growth-orchestrator
      reason: 留存不是当前瓶颈,回退到增长诊断重新评估
      condition: 留存率优化效果不达预期或留存非当前最大瓶颈时
    - target: experiment-orchestrator
      reason: 留存策略需A/B测试验证
      condition: 流失干预方案变更需量化验证时
  special_cases: []
模式: 🤖

阶段卡口:阶段总结文档已生成且6项结构均非空 → 未通过:补充缺失结构项后重新生成

阶段卡口

卡口条件未通过处理
留存管理完成retention-management输出文件已生成且非空优化模型或补充训练数据
阶段总结已生成output/phase-reports/pm-growth/retention-orchestrator.md 已生成且6项结构均非空补充缺失结构项后重新生成

人类决策点

决策点触发条件决策内容
干预策略确认流失预警和分层运营策略生成完成确认干预策略的优先级、触达方式和资源分配

异常处理

异常类型处理策略
流失预警模型准确率<75%降低应用场景,仅用于高置信度用户预警;标注"模型待优化",建议补充训练数据
用户行为数据不足以支撑分层采用简化分层模型(仅活跃/沉默/流失3层),标注"分层待细化"
子Skill输出校验未通过回退至当前阶段重新执行,最多重试1次;仍失败则标记异常并上报人类
上下游数据格式不兼容按下游子Skill输入Schema做字段映射和默认值填充,记录映射关系
阶段总结生成失败基于已完成的子Skill输出生成部分总结,缺失项标注"数据缺失",不阻塞编排完成

变更记录

  • v1.0: 初始版本
  • v2.0: description触发词优化
  • v3.0: 编排器优化——任务调度改为阶段执行计划,新增子Skill执行协议,调度规则改为执行模式,阶段卡口和人类决策点改为表格
  • v4.0: 执行步骤替换为编排理念,新增异常处理表
  • v5.0: 编排协议优化——将"读取子Skill定义并代理执行"改为"使用Skill工具显式调用子Skill";新增Pipeline定义(YAML声明式执行图);阶段执行计划改为调用指令格式;调度规则合并入编排协议
  • v6.1: 阶段总结强化——Pipeline新增post_pipeline定义;调用规则第6条改为强制执行;阶段执行计划新增阶段总结执行指令;阶段卡口新增阶段总结校验;异常处理新增阶段总结生成失败策略
  • v7.0: 合并 retention-churn + retention-engagement → retention-management,2阶段Pipeline简化为1阶段

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.