Querying canvas data
Ce skill fait partie du repo officiel posthog/skills, une collection de skills PostHog destinés à enrichir les workflows assistés par IA avec Claude. Contrairement à d'autres skills qui servent de simples squelettes, querying-canvas-data est un skill complet et substantiel : il documente en détail la façon dont un canvas PostHog doit interroger et afficher des données via le bridge ph fourni par @posthog/canvas-sdk.
Ce que couvre ce skill
Le SKILL.md expose une doctrine précise organisée en plusieurs volets :
- Hiérarchie des sources de données : sauvegarder une insight PostHog et la charger par référence (
ph.loadInsight) est l'approche recommandée ; les requêtes typées ad hoc (ph.queryavec un nœud structuré) viennent en second ; le HogQL inline est le dernier recours. - Vérifiabilité : toute métrique affichée doit exposer un lien « View in PostHog » (pour les insights sauvegardées) ou une divulgation de la requête exacte (pour les requêtes ad hoc), afin que les lecteurs puissent auditer les chiffres.
- Formes de résultats : les résultats Trends ont une structure
results[].data/results[].counttrès différente des résultats SQL (columns+results[][]), et les confondre produit des valeurs à zéro. - Chargement progressif : chaque section doit avoir son propre état
{ loading, error, data }; les requêtes indépendantes se lancent en parallèle, avec une limite de 8 requêtes simultanées imposée par le runtime. - Sujets avancés : fenêtres de dates, variables SQL dans les insights sauvegardées, données Live Tasks via
system.tasks, stockage durableph.state, écriture PostHog viaph.actions, et effets de bord (ph.capture,ph.openExternal,ph.navigate).
Comment utiliser ce skill
Installé dans votre projet (via le marketplace ou en copiant le dossier dans .claude/skills/), ce skill guide Claude chaque fois qu'un canvas doit afficher des métriques, des graphiques, des tableaux ou envoyer des événements analytics. Il évite les erreurs classiques : requêtes inventées, noms d'événements supposés, chargement bloquant, ou métriques non vérifiables.
Le skill est catégorisé sous omnibus dans le repo, ce qui indique qu'il s'applique de manière transversale à tout canvas PostHog manipulant des données, quelle que soit la nature du produit ou du tableau de bord concerné.