AgentScope-AI

Builds end-to-end predictive modeling pipelines on tabular datasets—data exploration, preprocessing, baseline modeling, and mandatory optimization—producing valid saved predictions in the required output format. Use for any supervised machine learning or data modeling task, including classification and regression on tabular data, Kaggle-style competitions or submission-file challenges, training a model to predict a target from features, or requests to fit/tune/evaluate models with scikit-learn, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, and similar non-deep-learning methods. Runs fully automated end-to-end without asking the user for intermediate decisions.

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识别新增维度值并评估其在北极星指标上的表现。当归因维度出现新增值（如新渠道、新品类、新功能）需要评估效果时调用。

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提供数据分析任务执行的强制性通用规范。在计划完成准备执行数据分析任务、或执行过程中涉及产物落盘、数据复用、异常处理、计划调整、质量自检时，必须优先调用此技能。

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对单个分析条目执行完整的指标观测、异常检测、维度下拆归因和新增维度分析。当分析条目、指标及角色已明确时调用。

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定义与用户之间的交互策略：何时反问、何时直接执行、何时交付结果。在任何需要判断"是否该停下来和用户沟通"的场景中参考本 skill。

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Data Skill-Hub 技能仓库使用指南。在执行任何数据分析任务前，必须优先加载此技能以了解可用技能体系和调用规范。

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指导外部自动化 agent 使用 QwenPaw Data CLI 发现 Data Bridge 数据源、通过自然语言规划与执行数据分析任务、复用 SOP YAML，并根据流式输出、执行摘要和错误信息验收结果。用于需要调用本地 `qwenpaw-data` 命令完成数据任务、选择 `run` 或 `plan`/`execute`、传入 `--datasource-id`、处理长任务输出或排查 CLI 失败的场景。

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将用户的数据相关请求路由至对应的处理链路。当用户发起数据相关任务时调用。

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MaxCompute（ODPS）只读 SELECT 写法与执行纪律。**以下场景必须立即加载**：生成、改写或提交任何 ODPS / MaxCompute SQL（SELECT、WITH、JOIN、子查询、nl2sql）；覆盖方言、分区、结构纪律、优化、字面量取值、执行纪律与失败回退。

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获取并计算指标的基础观测数据，包括时间周期确定、指标聚合、衍生指标计算和维度交叉展示表构建。当需要对指标进行基础数据观测、获取当期值与变动幅度时调用。

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基于阈值检测时间序列中的显著异常波动点。当需要找出指标异常波动日期、识别数据异动时调用。

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通过量化历史数据的自然波动幅度，自适应计算判定阈值。当需要从数据本身确定阈值（如波动阈值、影响度阈值等）、而非使用固定值时调用。仅适用于日/周粒度阈值确定。

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转化漏斗分析，构建产品链路转化漏斗、计算每步转化率、识别卡点、对比行业基准。触发条件：当需要分析多段行为的转化情况时触发，如对话涉及“漏斗”、“转化漏斗”、“阶段A-阶段B-阶段C转化情况”等相近词语时触发。

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取数 / 查数据 / 拉数据 / 跑 SQL。把自然语言取数需求转为 SQL，经数据湖仓执行后返回查询结果供下游分析。**任何需要业务数据的任务在工作区缺少对应文件时都必须先调用此技能**——覆盖 BI 业务分析、留存 / 转化 / 同期群分析、数据探索 EDA、统计建模、定量计算、元数据查询、数据查询。命中任一即触发：(1) 直接索要指标或记录，如「DAU 多少」「上月销售额」「3 月留存率」「这个客户的订单」；(2) 取数口语，如「查 / 查一下 / 取一下 / 拉一下 / 抓数据 / 找数据 / 搜数据 / 跑 SQL / 写 SQL / 导出 / 缺数据 / 没数据 / 数据不够」；(3) 涉及数据来源，如「从语义层 / 数据湖仓 / 仓库 / 数据库取」；(4) 问元数据 / 口径，如「字段含义 / 表结构 / 这两张表怎么关联 / 可用数据源 / 指标怎么算」；(5) 下游任务在工作区找不到所需数据。

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Computes a numeric or categorical answer to a quantitative data-science question by cleaning and analyzing local data files (CSV, Excel, TSV, and scientific formats .npz/.fits/.h5) with pandas, numpy, and scipy. Use whenever a task ships its own dataset (in whatever local directory it provides) and asks you to derive a value via statistical, geospatial, temporal, ratio, percentage, growth-rate, correlation, signal-processing, orbital, or forecasting analysis. Spans domains including archeology (demographics, paleoclimate proxies, radiocarbon dating, historical conflicts); biomedical/bioinformatics (tumor histology, genes, proteins, peptides, genomic variants); environmental (water quality, bacterial/Enterococcus exceedance, rainfall correlations, environmental justice); legal/consumer (fraud, identity theft, consumer complaints by state/metro); wildfire (incidents, causes, suppression costs, acres burned, fatalities, geospatial intersections); and astronomy/heliophysics/space weather (satellite telemetry TLE/Swarm/SP3, indices OMNI/GOES, solar activity, atmospheric density, orbital mechanics, forecasting).

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计算各维度（组）值对指标变动的贡献度，支持可加型量值指标和加权平均型/率值指标。当需要计算贡献度、解释指标"为什么涨/跌"时调用。

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从运营周报、活动文档、对话输入或文档工具 API 中提取业务事件，与指标异常时间窗口对齐，生成有证据支撑的因果归因假设并排序。当已知指标存在异常波动、需要从外部文档证据中解释"为什么"时调用。

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对用户、产品等业务对象做分群：用波士顿矩阵法做象限分群，或用分层聚类、K-means、DBSCAN 等聚类技术分群。当需要做客群/产品分群、象限策略、画像或密度型子结构发现时调用。触发条件：当对话中出现“分群”、“分类”、“聚类”、“不同类型”、“不同场景”等体现分群分析词语时触发。

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对不同时间、群体、地区、渠道、版本之间的指标差异性的定量分析。触发条件：当分析任务需要通过定量比较多个对象来进行分析时触发，例如，对话包含“分析差异”、“衡量增长/下降”、“评估优劣/一致性“、“对比“等相似词语时触发。

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从接触目标行为到完成目标行为的转化率计算。触发条件：需计算转化率时触发，如对话包含“转化率”、“转化情况”等词时触发。

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将 BI 数据分析结果构建为可筛选的交互式 HTML 看板。触发条件：① 用户显式要求「给我看板」时无条件触发；② 取数结果满足以下任一时自动触发——结果集行数>10行、存在可筛选维度（产品线/地域/时间粒度等）、涉及多张表数据、时序跨度长。

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对指标按维度逐层下拆，通过单维度扫描、交叉分析和层级下钻定位关键维度（组）值。当需要知道"从哪些维度拆解、按什么顺序拆解来定位指标变动来源"时调用。

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分析观测数据在不同区间维度上的分布特征。触发条件：当任务强调数据分布特征分析时调用，如出现“数据分布”、“分布情况”等词时触发。

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评估单个用户或用户群体在生命周期内创造的收益。触发条件：当需要用户生命周期价值计算与分析时触发，如对话中涉及“LTV”、“LTV 分析”、“用户生命周期价值”、“人均收益测算”等等相近词语时调用。

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