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/AgentChat9202026年10月18日 更新
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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查看安装方法安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
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。
读取 /data-analysis/reference/output-template.md 组织结果;使用 /data-analysis/reference/review-checklist.md 复核口径。
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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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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根据收件人、沟通目的和提供的事实起草或润色邮件,适用于项目同步、请求协作、客户回复与跟进。
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将用户提供的笔记、对话或文档整理为知识卡片、常见问题、操作指南或决策记录,保留来源和待确认事项。
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将需求材料整理为产品需求文档、功能说明或使用指南,明确用户场景、范围、异常流程和验收标准。
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根据用户提供的多源资料编写研究报告、主题综述或方案对比,区分证据与推断并保留来源。
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