用途：这是一个留存分析技能，帮助团队把单一的留存数字拆解为分群、流失时点与行为驱动因素，从而精准干预。适用于消费社交、SaaS、市场平台等产品的留存诊断。
主要能力：建立留存基线（确定自然使用频率、定义价值交付型留存事件、绘制 D1/D7/D14/D30/D60/D90 曲线并对比基准）；按注册批次、获客渠道、用户角色、激活状态、套餐、地域、平台等维度分群，找出最佳与最差分群及批次趋势，识别“微笑曲线”拐点；识别 3-5 个与留存相关的行为并量化相关性、评估因果性、估算可触达人群，识别习惯回路与“伪相关”行为；诊断早期（D1-D7，激活失败）、中期（D14-D30）、晚期（D60+）流失时点，估算流失量并计算复利影响；给出按 6 个月复利影响排序的 2-3 项干预措施，并列出不应投入的反模式。
使用方式：以提示模板运行，需提供产品描述、当前留存数字、自然使用频率、用户分群及 Amplitude 仪表盘或图表。若信息为空，技能会要求补充。输出包括留存基线、分群分析、预测行为、流失时点诊断、排序后的干预措施、反模式与待验证问题。
限制：需要分群数据；建议先用 create-chart 构建按注册批次分群的留存图表。若早期流失占主导，应改用 diagnose-activation。可搭配 build-metric-tree、discover-opportunities、craft-experiment-design 使用。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。