Votre B2B SaaS n'est pas pret pour la data
Des skills AI open-source qui analysent votre codebase, concoivent un tracking plan structure et generent du code d'instrumentation fonctionnel — pour n'importe quel SDK analytics.
ou installer directement
Fonctionne dans
La plupart des produits B2B avancent a l'aveugle
Vous payez pour Amplitude, Mixpanel ou PostHog. Mais vous ne pouvez pas repondre aux questions de base :
- — Quelles fonctionnalites vos clients utilisent-ils reellement ?
- — A quel moment les utilisateurs decrochent-ils dans votre parcours principal ?
- — Quels comptes risquent de partir ?
Le probleme ne vient pas de votre outil analytics. C'est votre instrumentation. Votre tracking est absent, incoherent ou a sombre dans le chaos — et personne n'a le temps de le corriger.
Le prix de l'aveuglement
Decisions produit
Prises au feeling, pas sur la base de donnees
Customer success
Aucune visibilite sur la sante des comptes
Echanges avec les investisseurs
Aucune metrique d'usage credible
Temps d'ingenierie
Gaspille en demandes de tracking ponctuelles
ROI analytics
Zero — parce que les donnees en entree sont inutilisables
Six skills. Une session. Data-ready.
Product Tracking Skills vous guide a travers un processus structure en 6 phases — de la comprehension de votre produit a la generation de code reel, type et specifique a votre SDK.
Chaque skill produit des artefacts qui alimentent le suivant. Tout vit dans votre repo. Le contexte persiste entre les sessions et les ingenieurs.
Modeliser
(quoi)
Auditer
(est)
Concevoir
(devrait)
Instrumenter
(comment)
Implementer
(appliquer)
Maintenir
(evoluer)
Modeliser (quoi)
Analyse votre codebase, pose des questions ciblees sur la valeur et les entites
Auditer (est)
Reconstitue le tracking actuel a partir de votre code
Concevoir (devrait)
Concoit un tracking plan cible + un delta explicite
Instrumenter (comment)
Mappe le plan sur votre SDK specifique
Implementer (appliquer)
Genere du code reel en suivant le guide
Maintenir (evoluer)
Met a jour le tracking quand de nouvelles fonctionnalites sont livrees
Modeliser
Analyse votre codebase, pose des questions ciblees sur la valeur et les entites
Modele produit : ce que fait votre produit, qui l'utilise, comment la valeur circule
Auditer
Reconstitue le tracking actuel a partir de votre code
Inventaire factuel de ce qui est reellement suivi aujourd'hui
Concevoir
Concoit un tracking plan cible + un delta explicite
Tracking plan + le diff exact entre l'etat actuel et la cible
Instrumenter
Mappe le plan sur votre SDK specifique
Guide d'instrumentation specifique au SDK avec code modele
Implementer
Genere du code reel en suivant le guide
Types TypeScript, fonctions wrapper typees, exemples d'utilisation
Maintenir
Met a jour le tracking quand de nouvelles fonctionnalites sont livrees
Mises a jour versionnees du plan + changelog
Trois commandes pour etre data-ready
Installez les skills
Ajoutez les skills a votre outil AI. Fonctionne avec Claude Code, Codex, VS Code — tout outil avec support agent.
Pointez-le vers votre codebase
Dites "model this product" et les skills analysent vos routes, modeles et controleurs pour comprendre ce que fait votre produit.
Lancez le cycle de vie
Auditez ce qui est suivi. Concevez ce qui devrait l'etre. Generez le code pour combler l'ecart. Termine.
Product model saved to .telemetry/product.md
Saved to .telemetry/current-state.yaml
Concu pour ceux qui ressentent la douleur
Fondateurs
Vous savez que vous avez besoin d'analytics produit. Vous repoussez la mise en place depuis des mois. Vous avez probablement essaye une fois et vous vous etes retrouve avec cinq evenements nommes de maniere incoherente. Ces skills font le travail correctement en une fraction du temps.
Ingenieurs produit
Du code de tracking eparpille dans 23 fichiers. Des conventions de nommage melangees. Personne ne sait ce qui est suivi. Vous avez besoin d'un systeme : auditer la realite, concevoir l'intention, generer du code type, maintenir au fil des livraisons. C'est exactement ce que fait cet outil.
Equipes CS / Success
Vous avez besoin de visibilite sur la facon dont les comptes utilisent le produit. Adoption des fonctionnalites. Signaux d'engagement. Risque de churn. Vous ne pouvez pas le construire vous-meme, mais vous pouvez donner a l'ingenierie un processus clair : "Lancez ces skills. Obtenez-nous les donnees."
Utilisateurs et comptes sont des citoyens de premiere classe
Ce n'est pas du web analytics adapte au B2B. C'est concu pour les produits ou les utilisateurs appartiennent a des comptes, les comptes ont des hierarchies, et l'adoption des fonctionnalites se mesure au niveau du compte.
- Hierarchie de groupes integree (compte > workspace > projet)
- Traits utilisateur et compte concus comme partie integrante du plan
- Attribution des evenements au bon niveau de groupe
- Gestion de l'identite (identify, group, reset) geree par SDK
Compatible avec six SDK analytics (pour l'instant)
Ni un prompt. Ni un template. Un processus.
Tout vit dans .telemetry/
Chaque artefact est un fichier dans votre repo. Git trace l'evolution de votre comprehension. Rien ne vit dans la tete de quelqu'un ou dans un outil tiers.
.telemetry/
├── product.md # Ce que fait votre produit
├── current-state.yaml # Ce qui est suivi aujourd'hui
├── tracking-plan.yaml # Ce qui devrait etre suivi
├── delta.md # Diff actuel → cible
├── instrument.md # Guide specifique au SDK
├── changelog.md # Evolution du plan
└── audits/
└── 2026-02-13.md # Snapshots d'auditNous prenons des positions pour que vous n'ayez pas a en debattre
- dot.notation pour les evenements. report.created, pas Created Report ni reportCreated. Objet puis action, toujours.
- snake_case pour les proprietes et les traits. plan_type, company_size, last_seen_at. Coherent, previsible, requetable.
- Des proprietes plutot que des evenements. Un seul evenement avec une propriete de type vaut mieux que trois evenements similaires.
- Couverture minimaliste. Suivez ce qui compte. Ignorez le reste. Moins, c'est moins cher.
- Auditer avant de concevoir. Decrire la realite avant de decider de l'intention. Pas d'hypotheses.
- Pilote par le delta. Le diff actuel → cible constitue le backlog d'implementation. Zero ambiguite.
Des points de depart structures pour les types de produits courants
B2B SaaS Core
Base generique B2B SaaS
AI/ML Tools
Produits AI, generation, modeles
Developer Tools
APIs, SDK, outils CLI
Collaboration Tools
Espaces de travail d'equipe, collaboration en temps reel
Form Builders
Creation de formulaires, soumissions
Security Products
Evenements de securite, alertes, conformite
Analytics Platforms
Plateformes analytics qui trackent leur propre usage
Questions frequentes
Votre produit a des choses qui meritent d'etre suivies. Commencez maintenant.
Licence MIT. Installation en 2 minutes. Lancez "model this product" pour commencer.