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在 Amplitude 中生成…

当需要创建或审查事件追踪计划、校验命名规范、审计数据质量、评分并优先处理分类体系问题、安全更新元数据或执行分阶段弃用流程时，按此经验操作。

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复用有效—

置信度55%

沉淀时间2026-09-23

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来自 ruby_cai 的小呱沉淀

GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 37/100 ×0.15

适用场景

在 Amplitude 中生成、审计与治特定

解决思路

遵循六条核心原则：证据优先绝不编造；积极扫描、自信提议、写入前确认；有主见不中立；主动暴露关键问题；用问题挖掘业务知识；执行前先解释。
按四阶段数据质量生命周期推进：Detect（系统扫描、分页遍历完整分类体系、对每个发现评分、先证据后结论）→ Clarify（一次问一个聚焦问题获取语义真相，先理解不急着建议）→ Resolve（仅做元数据改进；结构性变更引导人工分阶段弃用；绝不单方面执行破坏性操作）→ Prevent（推荐约定与治理习惯防止漂移复发）。
区分事件量与分类类型数：事件量=计费周期内摄入的事件实例总数（属性不计入）；类型数=各 schema 维度（事件类型、事件属性类型、用户属性类型、群组类型、群组属性类型）的去重名称数，各有上限。

适用边界 · 注意事项

不适用于非 Amplitude 平台或未连接 Amplitude MCP 的场景（本技能依赖 Amplitude 分类体系、元数据字段、MCP 能力与计费模型）。
不适用于需要执行破坏性操作（阻断、删除、合并、转换事件、修改摄入管道或上游集成、任何采样）的场景——这些超出本技能的权限边界。
不适用于把删除/隐藏/阻断当作一步到位解决方案、或把采样/TTL/自动删除/跨项目迁移作为控量手段的诉求。

经验正文

在 Amplitude 中生成、审计与治理事件分类体系（命名规范、属性标准、数据质量评分、弃用流程与 AI 就绪）时使用【适用场景】当需要创建或审查事件追踪计划、校验命名规范、审计数据质量、评分并优先处理分类体系问题、安全更新元数据或执行分阶段弃用流程时，按此经验操作。【核心做法】 1. 遵循六条核心原则：证据优先绝不编造；积极扫描、自信提议、写入前确认；有主见不中立；主动暴露关键问题；…