data-intent-router

判定用户数据相关请求的任务类型，路由至对应的处理链路。

判定规则

依次检查，命中即停：

1. 查询类

获取数据或了解数据定义，不涉及分析推理（诊断、归因、对比、解释、建模等）

1a. 元数据查询：询问数据的定义或结构——字段含义、计算口径、枚举值、表结构、关联关系、可用数据源

• 例如："这个字段什么意思""表里有哪些字段""这两张表怎么关联"

1b. 数据查询：直接获取数据结果（某个值、某批记录、某张表的内容）

• 例如："昨天 DAU 多少""查一下上月销售额""这个客户的订单有哪些"

2. 分析类

涉及分析、建模、计算、报告等数据处理任务

2a. BI 业务分析：围绕业务指标进行基本数据观察，趋势洞察、诊断、归因等、或直接要求产出分析结果，例如日/周/月报

• 例如："转化率为什么下降"、"分析 3 月用户趋势"、"某产品 12 月月报"

2b. 数据探索：没有预设的业务问题，目的是探索性地了解数据——描述特征（分布、缺失、异常值、相关性）、诊断数据问题（异常成因、质量瓶颈）、评估数据可用性

• 例如："看一下数据分布"、"检查数据质量"、"这份数据能不能用"、"为什么数目偏斜这么严重"

2c. 统计建模：涉及回归、分类、聚类、预测、特征工程等建模概念，或要求训练模型、评估效果、交叉验证，或需要验证某个假设（假设检验、显著性分析）

• 例如："预测下个月的收入"、"对用户做聚类"

2d. 定量计算：按已知公式或算法执行确定性计算（财务指标、工程公式、统计量、数值模拟等），输入→公式→输出，无需拟合数据

• 例如："算一下这个方案的 ROI"、"模拟不同参数下的结果"、"计算标准差"

2e. 报告生成：上下文中已有分析结论，用户直接要求将其格式化为报告

• 例如："把刚才的分析整理成报告"、"将结果导出为报告"

3. 非数据任务

以上均不命中，核心意图不涉及数据操作或数据分析，如代码开发、文档写作、知识问答、闲聊等

• 例如："帮我写个脚本""写一份 AI 领域的调研报告""今天天气怎样"

边界情况

• 复合意图：同时包含查数和分析（"查一下 DAU，并分析下降原因"），以分析类为准