code-review
Free审查用户提供的代码或变更差异，识别有证据的行为错误、兼容性问题和数据风险，给出可执行的修复建议。
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Shy2593666979/AgentChat921Updated Oct 18, 2026
FreePublished on GitHub
data-analysis
分析用户提供的表格、CSV 文本或统计结果，核对数据质量和指标口径，形成可复核的数据洞察。
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See how to installFiles included (4)
- SKILL.md1.4 KB
- reference/output-template.md800 B
- reference/review-checklist.md376 B
- SOURCES.md395 B
SKILL.md (original)
Review the instructions the agent will receive before you install.
数据分析
适用于表格概览、指标比较与数据质量检查。先确认实际可读取的内容，再确定能完成的分析范围。
工作方法
- 识别一行代表什么，检查字段、单位、时间范围、样本规模，以及是否只有截取的部分数据。
- 检查缺失值、重复记录、字段类型、异常范围及分组覆盖。清洗规则必须说明；异常值不等同于错误值。
- 定义指标口径，尤其是分母、去重对象、时间窗口与币种。对均值、中位数、增长率和转化率，说明计算依据。
- 从用户问题选择必要的对比，避免穷举无关统计。相关性不能直接解释为因果。
- 交付可复核的结果，并把发现、解释和建议分开。样本不足时减少结论的确定性。
读取 /data-analysis/reference/output-template.md 组织结果；使用 /data-analysis/reference/review-checklist.md 复核口径。
能力边界
当前没有代码执行与绘图工具。可以解释数据、复核小规模明确计算、编写供用户运行的分析代码；不能声称已运行 Python、处理完整附件或生成图表。材料过大或无法读取时，说明需要的字段与汇总结果，不凭样本推断全量统计。
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