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# rta-exclude-strategy RTA排除策略分析技能 - 基于V8和V9RN双模型交叉分析的智能排除策略生成 ## Version 1.1.0 ## Description 自动化RTA(Real-Time Advertising)排除策略分析系统,支持: - 基于V8和V9RN模型的二维交叉分析 - 智能置入置出算法自动生成排除区域 - 新老策略全面对比评估 - 生成企业规范Excel分析报告 - 安全过件率阈值约束和交易占比约束 ## Dependencies ### Python Packages - pandas>=1.3.0 - numpy>=1.20.0 - openpyxl>=3.0.0 ### Installation ```bash pip install -r scripts/requirements.txt ``` ## Usage ```bash /rta-exclude-strategy --data_path <path> --ctrl_group_value <value> [options] ``` ## Param
npx skillsauth add OliverOuyang/shuhe-work-skills skills/rta-exclude-strategyInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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RTA排除策略分析技能 - 基于V8和V9RN双模型交叉分析的智能排除策略生成
1.1.0
自动化RTA(Real-Time Advertising)排除策略分析系统,支持:
pip install -r scripts/requirements.txt
/rta-exclude-strategy --data_path <path> --ctrl_group_value <value> [options]
| Parameter | Type | Description | Example |
|-----------|------|-------------|---------|
| --data_path | string | 数据文件路径(CSV或Excel) | data.csv |
| --ctrl_group_value | string | 对照组标识值 | ctrl |
| Parameter | Type | Default | Description |
|-----------|------|---------|-------------|
| --old_exclude_rule | string | 01q-10q | 老策略排除规则(逗号分隔) |
| --spr_threshold | float | 0.10 | 安全过件率阈值(10%) |
| --max_exclude_ratio | float | 0.20 | 最大排除交易占比(20%) |
| --output_path | string | . | 输出文件路径 |
| --output_format | string | both | 输出格式选择(excel/html/both) |
| Field | Description | Format |
|-------|-------------|--------|
| V8 | V8模型分组 | 01q-20q, UNK |
| V9RN | V9RN模型分组 | 01q-20q, UNK |
| group | 实验分组标识 | string |
| expo_cnt | 曝光数 | numeric |
| cost | 成本 | numeric |
| t3_ato | T3申完数 | numeric |
| t3_safe_adt | T3安全授信数 | numeric |
| t3_loan_amt | T3交易金额 | numeric |
/N, #N/A, \N/N, #N/A, \N 为 0详细算法逻辑见 resources/置入置出算法.txt
核心步骤:
一、核心结论
二、排除策略制定
三、合理性评估
# 最简单的使用方式
/rta-exclude-strategy \
--data_path data.csv \
--ctrl_group_value ctrl
# 自定义所有参数
/rta-exclude-strategy \
--data_path data.xlsx \
--ctrl_group_value control \
--old_exclude_rule "01q,02q,03q" \
--spr_threshold 0.08 \
--max_exclude_ratio 0.15 \
--output_path ./reports/
# 1. 准备数据文件
# 确保包含必需字段:V8, V9RN, group, expo_cnt, cost, t3_ato, t3_safe_adt, t3_loan_amt
# 2. 运行分析(使用默认参数)
/rta-exclude-strategy \
--data_path experiment_data.csv \
--ctrl_group_value ctrl
# 3. 查看生成的Excel报告
# 报告包含:核心结论、排除策略制定、合理性评估
# 只生成 HTML 报告
/rta-exclude-strategy \
--data_path data.csv \
--ctrl_group_value ctrl \
--output_format html
Excel: RTA排除策略分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.xlsx
HTML: RTA排除策略分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.html
Sheet: 分析报告
HTML Report Features:
定期(如月度)运行分析,评估当前排除策略效果,生成优化建议。
针对新实验数据,快速生成排除策略建议,评估策略改进空间。
当模型版本升级时,评估新老策略在新模型下的表现差异。
通过调整安全过件率阈值,分析不同阈值下的策略效果。
A: 算法会自动处理,UNK分组为可选项,不影响分析结果。
A: 使用--old_exclude_rule参数,格式为逗号分隔的分组列表。例如:
--old_exclude_rule "01q,02q,03q,04q,05q"
算法会自动将其聚合为对应的Q分组(01q-09q → 01Q-02Q)。
A: 算法会尝试调整阈值。如果仍无法满足:
A: 检查以下几点:
A: 确保数据中的V8和V9RN字段值为:
A: 查看报告中的"置入置出合理性分析"部分:
rta-exclude-strategy/
├── SKILL.md # 本文档
├── README_original.md # 原始README(快速开始指南)
├── scripts/
│ ├── main.py # 主执行脚本
│ ├── data_preprocessing.py # 数据预处理模块
│ ├── place_in_out_algorithm.py # 置入置出算法模块
│ ├── report_generator.py # 报告生成模块
│ └── requirements.txt # Python依赖
└── resources/
├── 分析框架.txt # 分析框架说明
├── 输出要求.txt # 输出格式要求
├── 置入置出算法.txt # 算法详细说明
├── cross_model.txt # 交叉模型说明
└── RTA排除策略报告参考.xlsx # 报告格式参考
Oliver
2026-03-30
tools
SQL 分段验证、自我修复、结果导出与智能分析。流程:解析SQL → Dataphin MCP 验证元数据 → 自动修复 → 分段执行验证 → 导出 CSV → 智能分析(漏斗解读、异常识别、预判用户问题)。适用场景:"跑一下这个SQL"、"验证这个查询"、"帮我执行并导出"、"分析一下结果"等。
testing
Security-first vetting for OpenClaw skills. Use before installing any skill from ClawHub, GitHub, or other sources. Checks for red flags, permission scope, and suspicious patterns.
development
A universal self-improving agent that learns from ALL skill experiences. Uses multi-memory architecture (semantic + episodic + working) to continuously evolve the codebase. Auto-triggers on skill completion/error with hooks-based self-correction.
data-ai
Standardize Jupyter notebooks (.ipynb) for interactive data analysis workflows. Enforces a mandatory cell manifest (M1-M8 + archetype chapters) with tags ([CONFIG]/[SETUP]/[FUNC]/[RUN]/[VIZ]/[EXPORT]), structured markdown sections, and output prefixes ([OK]/[WARN]/[SKIP]). Use when the user wants to standardize, clean up, or create a notebook from scratch. Two archetypes: problem-driven (question-answer analysis) and monitoring (dimension-based periodic reporting).