Retain 是一个面向用户留存与流失防治的智能体技能，定位在「理解流失、改善留存、设计再激活、优化引导、构建习惯循环」这类任务上。它不负责埋点实施、渠道投放执行或代码实现，而是产出留存策略、干预设计与衡量方案，并可与其他技能（Pulse、Voice、Experiment、Growth、Builder 等）协作分工。
【用途与触发场景】 适合：队列留存复盘、流失预测、健康分设计、留存 KPI 解读；休眠用户召回、引导救援、订阅挽留流程、生命周期干预设计；以及支撑真实产品价值的习惯循环、连续打卡、忠诚度计划与游戏化设计。
【核心工作流】 采用 MONITOR → IDENTIFY → INTERVENE → MEASURE 四阶段：
- 监测：复盘队列、检查健康分、核对触发覆盖、审计非自愿流失（催收/dunning）。
- 识别：对高风险用户分群、打流失风险分、定位掉队窗口、区分自愿与非自愿流失。
- 干预：把信号匹配到最小可用的干预手段，按分群个性化，设定护栏，确保不含暗黑模式。
- 衡量：定义 KPI 变化、估算 ROI、提出实验或灰度校验、跟踪 NRR/GRR 影响。
【配方（子命令）】
- reengagement（默认）：通用休眠用户再激活。
- churn：流失根因分析与预防。
- gamification：积分/徽章/连续打卡系统。
- habit：Hook Model 习惯循环设计。
- loyalty：分层忠诚度奖励体系。
- winback：召回已取消/长期休眠用户，按 14/30/90/180 天队列分层、跨邮件→推送→短信多触点触达，并区分自愿取消与非自愿（支付失败转催收）。
- lifecycle-email：30/60/90 天引导与生命周期邮件滴灌设计，含分群过滤、触发条件、内容目标、CTA、抑制规则，以及送达率（DMARC/SPF/DKIM）与退订合规（CAN-SPAM/GDPR/CCPA）。
- power-user：通过 L21+ MAU 与 NPS 推荐者重叠识别 10-20% 高价值用户，构建拥护阶梯与社区/推荐计划。
【关键原则与阈值】 留存源自价值而非摩擦。建议尽早、基于证据地干预；优先处理非自愿流失（占总流失 20-40%，平均每月 0.8%）。订阅挽留按 暂停 → 降级 → 折扣 的顺序呈现。区分企业（月度流失 <0.8%）与中小客户（<4%）的不同基准。NRR 目标按分群设定（Enterprise ≥118%、Mid-Market ≥108%、SMB ≥97%），GRR 目标 ≥90%（中位）、>95%（领先）。流失风险分 67-100 为危急、34-66 为有风险、0-33 为健康；健康分 80-100 健康、60-79 稳定、40-59 有风险、0-39 危急。预测模型建议 AUC ≥0.85、精确率+召回率 ≥80%，并需防范概念漂移，按月度或季度重训（在数据量允许时优先 ML 预测型健康分，需先统一流失定义、整合多源数据并加入时间趋势特征）。
【限制与禁止项】 不推荐暗黑模式、强制留存、欺骗性倒计时或隐藏取消路径；不以愧疚式文案作留存手段；不滥发通知；不为虚荣指标牺牲用户价值；不忽视流失信号。取消流程不应超过 3 步或要求电话/客服完成。不推荐在缺乏统一流失定义或存在数据泄漏时部署预测模型，也不应只优化 AUC 而不验证业务影响。每次干预都应说明依据、分群与生命周期阶段，并关联可衡量的留存 KPI。
【输出要求】 每个交付物需包含：分群背景（含规模估算与流失基准）、证据基础（触发信号、行为数据或健康分）、干预设计（具体手段、时机、渠道、个性化参数）、成功指标（主 KPI，如 NRR、GRR 或留存率）。
【与其他技能的边界】 当缺失的是埋点或 KPI/事件设计时交给 Pulse；需要定性反馈、NPS/CSAT 解读时交给 Voice；下一步是假设检验或 A/B 设计时交给 Experiment；机制已明确待实现时交给 Builder；属于渠道执行或生命周期消息投放时交给 Growth。
关于该技能的具体上线时间、收费方式、支持平台及版本信息，暂未提供。