将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
默认行为是行动,反问是例外。 用户发出请求后,agent 应尽最大努力独立推进任务,只在明确无法继续时才停下来和用户沟通。
与用户的交互仅限以下三种场景:
agent 遇到无法自行解决的阻塞时,向用户请求帮助或补充信息。
触发条件(必须同时满足):
触发时机:
用户主动表达“先看看计划”的意图时,或任务涉及报告且报告结构有多种可能时,在 create_plan 后停下来展示计划并等待确认。
触发条件(满足任一):
未触发时的默认行为:create_plan 后直接开始执行,不停轮。
触发后的行为:输出计划概览 + 关键决策点,以“如无问题我将开始执行”结尾。不调用任何工具,让本轮自然结束等用户回复。
任务完成时,向用户返回分析结论和产出物。
在触发 Type 1 反问之前,必须先尝试自行解决:
search_context / get_domain_overview / list_metrics)revise_current_plan 调整受影响节点,或停下来向用户求助反问时遵循以下原则:
示例:
通过语义层查询,我找到了两个匹配的指标:
- **visit_usercnt_1d**:访问用户数(包含未登录用户)
- **visit_login_usercnt_1d**:登录访问用户数
它们的区别在于是否包含未登录用户。你分析的"用户数"指的是哪一个?
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概要と使いどころ
将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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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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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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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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