{"id":"7a55627d-effb-4a4b-8a26-45cc6f0a931b","shortId":"KUrfxX","kind":"skill","title":"smart-data-analysis","tagline":">-","description":"# Smart Data Analysis（总入口）\n\n本 skill 是数据分析员工的唯一前门，负责**编排与路由**，不直接替代找表与问数子流程。\n\n子技能参考：\n\n- 问数：[`references/smart-ask-data.md`](references/smart-ask-data.md)\n- 找数：[`references/smart-search-tables.md`](references/smart-search-tables.md)\n- 权限申请：[`references/smart-apply-data-auth.md`](references/smart-apply-data-auth.md)\n- 报告：[`references/smart-reporting.md`](references/smart-reporting.md)\n- 图表数据：[`references/smart-json2plot.md`](references/smart-json2plot.md)\n- 数据洞察：[`references/smart-data-insights.md`](references/smart-data-insights.md)（含归因子场景 [`references/attribution_analysis.md`](references/attribution_analysis.md)）\n- Schema Search 脚本（`search_schema` HTTP）：[`references/search-schema-scripts.md`](references/search-schema-scripts.md)\n\n**assets 索引**（报告三场景填空模版 + 解读规范入口）：见 [`assets/README.md`](assets/README.md)。\n\n## 核心职责\n\n1. 识别是否为数据类请求（数据资产、取数、指标、表/视图、治理职责、知识网络）。\n2. 根据用户意图路由到：\n   - `smart-search-tables`：找表/找视图/找字段/找职责\n   - `smart-ask-data`：问数（第 10 步按查询类型分流执行；仅 `complex_query` 走 SQL，返回数据结果与口径）\n   - `smart-apply-data-auth`：为指定数据视图申请 `data_query`/`view_detail` 权限\n   - `smart-json2plot`：画图数据转换（仅消费上游结构化数据，不新增取数）\n   - `smart-data-interpretation`（`data_interpretation`）：基于既有取数结果做趋势/异常/贡献/建议解读（不新增取数）\n   - `smart-reporting`：将既有找数/问数/归因结果组装为可复核报告（不新增取数）\n   - `smart-data-insights`：当用户要求「解读数据/趋势/异常/贡献/建议」或「多角度/多维度/分布」或「对比/同比/环比」或「归因/根因/为什么/MECE 证据链」等时使用；若用户同轮要求 **归因分析报告** 书面终态，须在洞察（含归因子场景）交付证据包后 **同轮** 衔接 `smart-reporting`（`attribution_analysis_report`）。\n3. 对齐并传递上下文：`kn_id`、时间范围、过滤条件、业务口径。\n4. 对超出问数/找表能力边界的请求给出明确说明，不伪造结果。\n\n## 强约束\n\n- 知识网络来源以 `SOUL.md` 为准。\n- `smart-search-tables` 与 `smart-ask-data`、 `smart-data-insights`使用的 `kn_id` 必须来自 `SOUL.md` 已声明配置。\n- 不允许在未完成路由判定前直接进入子技能执行。\n- 问数命中后必须输出结果数据与口径说明；仅在 `complex_query` 场景产生 SQL（内部执行且不对用户展示）；不得扩写为主观分析结论。\n- 先执行门禁机制（环境检测、约束检测、意图路由），再进入子技能。\n- 进度输出必须遵循“进度显示规范（必须执行）”中的统一硬约束。\n- 必须严格按照编排流程与连续步骤编号执行，不得跳步、并步、倒序或绕过门禁。\n- 禁止编造或篡改流程：不得虚构已执行步骤、不得伪造步骤结果、不得擅自修改流程定义与执行记录。\n- 任一步骤失败必须立即停止流程并返回真实失败原因；在失败状态下不得继续后续步骤。\n- 会话复用约束：若同一会话前文已完成并通过第 1 步和第 2 步，允许跳过重复检测；但必须先输出“第 1 步已校验通过、第 2 步已校验通过”的进度，再进入第 3 步。\n\n## 门禁机制（必须先执行）\n\n### 1) 环境检测\n\n目标：确认当前环境可执行 KWeaver 命令。\n\n- 检查 `kweaver` 是否安装可用（如 `kweaver --version` 可正常返回）。\n- 版本门槛：`kweaver` 版本必须满足 `>= 0.7.2`。\n- 若版本低于 `0.7.2`：立即停止后续流程，并明确提示用户先升级 `kweaver` 到 `0.7.2` 或更高版本后再继续。\n- 若未安装或不可用：立即告知用户先安装/修复，再停止后续路由。\n- 若同一会话前文已确认通过：可跳过重复检测，并输出第 1 步“已校验通过（复用前文结果）”。\n\n### 2) 配置检查\n\n目标：确保本 skill 的运行配置可用（含知识网络配置、kn_id 上下文）并完成约束注入。\n\n- 检查是否存在知识网络配置：`SOUL.md` 可读取且包含可用 `kn_id` 声明。\n- 若无知识网络配置：先提示用户补充配置，再停止后续路由。\n- 从 `SOUL.md` 确认本次请求可用的 `kn_id` 与上下文（时间、过滤、口径）。\n- 校验 `kn_id` 在平台中是否真实存在且可访问；若 `kn_id` 不存在或不可用，必须提示用户先**配置或创建知识网络**（并补充有效 `kn_id`）后再继续。\n- 检查当前会话是否已存在本 skill 约束（来源 `SOUL.md`、KN 必须声明、问数按第 10 步分流执行并返回结果+口径等）。\n- 若不存在：先注入约束，再继续执行。\n- 注入后在会话中记忆，后续同会话优先复用，不重复注入。\n- 若同一会话前文已确认通过：可跳过重复检查，并输出第 2 步“已校验通过（复用前文结果）”。\n\n### 3) 意图路由\n\n目标：根据用户问题进行分流。\n\n- **模糊问题澄清（必须执行）**：若同一问题可同时落入“问数/找数/其他”中的多个意图，或关键信息不足以唯一判定路由，必须先向用户发起澄清问题；在用户确认前不得进入任一子流程。\n- **路由优先级（关键，必须遵守）**：当同一请求同时包含「取数」与「洞察/解读」诉求时，**优先路由到 `smart-data-insights`**（其内部再按 smart-ask-data 第 5～9 步完成取数），不得仅因为出现“查/统计/汇总/多少”等词就路由到 `smart-ask-data`。\n- **趋势/对比/同环比默认问数路由（新增，必须遵守）**：当用户问题属于**趋势/对比/同比/环比**查询，且**未明确提出**“解读/分析/异常说明/建议/归因”等洞察型输出时，必须优先路由到 `smart-ask-data`（按问数流程执行，不进入 `smart-data-insights`）。\n- **画图优先级约束（必须遵守）**：当同一请求同时出现“画图”与任一数据主意图（找数 / 问数 / 数据洞察 / 报告）时，必须先按数据主意图路由；仅当用户问题**只包含画图意图**、且不包含找数/问数/洞察/报告意图时，才可直接路由到 `smart-json2plot`。\n- **数据洞察**（当用户要求「解读数据/趋势/异常/贡献/建议」或「多角度/多维度/分布」或「对比/同比/环比的分析解读」或「归因/根因/为什么/驱动因素/MECE 证据链」等；尤其出现“重新取数/查一下再解读/基于最新数据解读”等）→ 路由到 `smart-data-insights`（启用 [`references/attribution_analysis.md`](references/attribution_analysis.md) 等对应子场景模板）\n- **问数**（仅取数：查多少、明细、汇总、统计；且用户**不要求**解读/趋势/异常/贡献/建议等洞察型输出）→ 路由到 `smart-ask-data`\n- **冲突判定示例（同环比）**：  \n  - 示例 A：「查询企业数量同环比」/「给我同环比数据表」→ 仅取数，路由 `smart-ask-data`。  \n  - 示例 B：「查询企业数量同环比，并分析原因/给建议」→ 取数 + 洞察，路由 `smart-data-insights`。  \n  - 示例 C：「先查同环比，再解读趋势异常」→ 按优先级进入 `smart-data-insights`（其内完成取数并输出洞察）。\n  - 示例 D：「查询企业数量趋势」→ 未要求洞察，路由 `smart-ask-data`。  \n  - 示例 E：「只要A与B对比结果」→ 未要求洞察，路由 `smart-ask-data`。  \n  - 示例 F：「查询企业数量趋势，并分析异常原因」→ 取数 + 洞察，路由 `smart-data-insights`。  \n- **找数**（找表、找字段、找视图、找职责）→ 路由到 `smart-search-tables`\n- **报告**（基于已有找数/问数/归因交付写标准报告）→ 路由到 `smart-reporting`\n- **画图**（用户仅要求“把已有结构化数据转换为图表数据”，且不含找数/问数/洞察/报告意图）→ 路由到 `smart-json2plot`（参考 [`references/smart-json2plot.md`](references/smart-json2plot.md)）\n- **其他**（超边界/非数据任务）→ 返回边界说明或转普通对话，不强行进入子技能\n- **问数前：日期及区间合法性（仅当本步已明确路由为问数时执行）**：在**进入第 4 步、衔接 `smart-ask-data` 之前**，若用户问题中**已出现或可唯一定义**的**公历日期或日期区间**（自然语言如「某年某月某日」「A 到 B」等），须先做**日历合法性**校核。若出现**不存在的月日、不存在的公历日**（如 13 月、非闰年的 2 月 29 日等，按公历规则判定）或**区间不合法**（上界早于下界、开闭与业务冲突且无法自洽等），**立即终止**总入口后续步，**不得**进入子流程，并向用户**点名无效处**及**建议改法**；在日期/区间**无法识别为需要校验**时，可不在此步作实质校核。本步是问数在平台侧的**首道**日期门闸，与 `smart-ask-data` 第 10 步查询数据校验**配合**（`dsl_query`/`metric_aggregation`/`complex_query`，`simple_aggregation` 为兼容别名；见 [`references/smart-ask-data.md`](references/smart-ask-data.md) 第 10 步）。  \n\n### 4) 子流程衔接（序号连续）\n\n目标：将总入口门禁与子流程门禁打通，避免重复编号和跳号。\n\n- 总入口固定执行到第 4 步（完成路由）。\n- 路由到 `smart-ask-data` 时，继续执行其第 5-11 步（第 5 步为“检查知识网络”）。\n  - 问数第 5 步知识网络校验要求：`kn_id_ask_data`（明细条件查询）为必校验；`kn_id_metric`（指标聚合/同环比）仅在命中指标分支时必校验。命中分支所需网络需通过 `kweaver bkn get` 后再进入第 6 步。\n- 路由到 `smart-search-tables` 时，继续执行其第 5-10 步（第 5 步为“确认知识网络”，第 6 步使用 `kweaver context-loader query-object-instance <知识网络id> <查询命令>`）。\n- 路由到 `smart-data-interpretation`（或 `data_interpretation`）时：**令 S 为进入解读前已完成的最后一步编号**，继续执行 **7** 个解读步，全局为 **第 S+1 步至第 S+7 步**（不得固定写死为第 5–11 步）。\n- 路由到 `smart-data-insights` 时：**令 S 为进入解读前已完成的最后一步编号**，继续执行 **7** 个解读步，全局为 **第 S+1 步至第 S+7 步**（不得固定写死为第 5–11 步）。常见：仅总入口后自备证据直解读（S=4）→ 第 5–11 步；接找数完结（S=11）→ 第 12–18 步；接问数完结（S=13）→ 第 14–20 步。\n- 路由到 `smart-reporting` 时：**令 S 为进入报告前已完成的最后一步编号**，继续执行 **6** 个报告步，全局为 **第 S+1 步至第 S+6 步**（不得固定写死为第 5–10 步）。常见：接问数完结（S=13）→ 第 14–19 步；接找数完结（S=11）→ 第 12–17 步；仅总入口后自备证据直出报告（S=4）→ 第 5–10 步。\n- 子流程内若引用“第 N 步”，均以该连续编号体系为准。\n\n## 进度显示规范（必须执行）\n\n- 总入口与子流程统一使用“连续步骤编号”展示进度。\n- 每完成一步，立即输出一次进度，不得仅在最后汇总时输出。\n- 进度输出需要包含：流程名称、当前完成步骤、下一步计划。\n- 若当前步骤尚未输出进度，**不得进入下一步**。\n- 若发现缺步、跳步或步骤失败，必须**立即停止流程**并说明原因，不得继续执行。\n- 子流程结束时必须在任务进度清单中标注最后一步“已完成”并追加“流程完成”；`smart-reporting` 的最后一步为 `S+6`（其中 S 的定义见「子流程衔接」中 `smart-reporting` 条）。\n\n推荐模板：\n\n```text\n## 📋 任务进度清单（阶段：总控制台）\n- [ ] 已完成 · 步骤N（步骤名称）\n- [ ] 待完成 · 步骤N+1（步骤名称）\n```\n\n步骤 1/2 复用前文结果时、以及进入子流程后，均继续使用同一“任务进度清单”模板（仅更新“已完成步骤、待完成步骤”两项）。\n\n## 标准进度输出示例清单（新版）\n\n```text\n## 📋 任务进度清单（阶段：问数）\n- [x] 已完成 · 步骤8（校验候选表数据查询权限）\n- [ ] 进行中 · 步骤9（获取候选表详情）\n- [ ] 待完成 · 步骤10（查询数据）\n- [ ] 待完成 · 步骤11（画图需求分支）\n- [ ] 待完成 · 步骤12（总结结果）\n```\n\n## 路由规则\n\n### 1) 找表分支（`smart-search-tables`）\n\n当用户目标是定位数据资产时进入该分支，例如：\n\n- “某指标在哪张表”\n- “有没有企业基本信息视图”\n- “这个字段归哪个部门维护”\n\n交付形态：候选表/视图/字段/职责信息，不直接代替问数结果。\n\n### 2) 问数分支（`smart-ask-data`）\n\n当用户目标是查询具体数据时进入该分支，例如：\n\n- “查近30天新增企业数”\n- “按地区统计企业数量”\n- “查某企业住址/状态”\n\n交付形态：查询结果 + 最小口径说明（时间、过滤、数据来源）；仅 `complex_query` 在内部生成并执行 SQL，且不对用户展示 SQL 原文。\n\n### 3) 超范围场景\n\n若用户需求超出已接入分支能力（例如要求脱离证据的主观判断、无法复核的推断、或需要外部系统能力），需明确告知边界并引导用户收敛为「找表」「可 SQL 表达的问数」「数据洞察（解读/维度/对比/归因等子场景，见 `references/smart-data-insights.md`）」或「基于既有证据的报告（`smart-reporting`）」。\n\n### 4) 数据洞察分支（`smart-data-insights`）\n\n当用户要求「解读数据/趋势/异常/贡献/建议」或「多角度/多维度/分布」或「对比/同比/环比的分析解读」或「归因/根因/为什么/MECE 证据链」等**洞察型输出**时进入该分支：\n\n- **需要取数（默认）**：用户未提供可复核的问数交付物，或明确要求“重新取数/查一下再解读/基于库里最新数据解读”等 → 路由到 `smart-data-insights`（其内部按新版 `smart-ask-data` 第 5～9 步完成取数，再按模板合成洞察；归因子场景见 [`references/attribution_analysis.md`](references/attribution_analysis.md)）。\n- **不取数（仅消费输入）**：用户已提供 `smart-ask-data` 最终交付原文（每段含 kn_id、原样 SQL、原样结果、最小口径），或已提供与 `attribution_analysis_report` 输入契约一致的**归因证据包**，且明确“不再新取数/不要重新查库/仅基于以下结果…” → 仍路由到 `smart-data-insights`，走其**模式 B**降级路径。\n\n交付形态：洞察摘要 + 证据口径 +（数据解读 / 维度分析 / 对比分析 / **归因分析** 章节按需）+ 建议 + 局限与下一步；取数时需包含「原样 SQL + 原样结果 + 最小口径」作为可复核证据。若同轮要求归因报告终态，证据包就绪后须衔接 `smart-reporting`（`attribution_analysis_report`）。\n\n### 5) 报告分支（`smart-reporting`）\n\n当用户需要将已有找数/问数/归因结果整理为标准报告时进入该分支。\n\n交付形态：标准报告框架（口径、证据、结论、限制、下一步），仅复用输入证据，不新增取数。\n\n### 6) 画图分支（`smart-json2plot`）\n\n当用户仅要求将**已有结构化数据**转换为图表数据（柱状图/饼图/折线图/散点图），且不包含找数、问数、洞察、报告意图时进入该分支。\n\n交付形态：Markdown + 标识符的图表数据对象（不执行查询、不直接出图，参考 `references/smart-json2plot.md`）。\n\n## 📋 任务进度清单（阶段：总控制台）\n\n- [ ] 待完成 · 步骤一（环境检测）\n- [ ] 待完成 · 步骤二（配置检查）\n- [ ] 待完成 · 步骤三（意图路由，含问数场景日期与区间合法性校核）\n- [ ] 待完成 · 步骤四（路由到子流程并衔接连续编号）\n\n## 典型调用\n\n```text\n/smart-data-analysis 查企业基本信息相关表\n/smart-data-analysis 查询近30天个体工商户数量\n/smart-data-analysis 用 d71o5e1e8q1nr9l7mb80 查询快讯传媒有限公司住址\n```\n\n## 注意事项\n\n- 本 skill 负责“编排与路由”，不是最终执行器。\n- 子流程失败时应返回真实原因（权限、口径缺失、无命中等），不跨分支伪造答案。","tags":["smart","data","analysis","kweaver","dip","kweaver-ai","agent-skills","agents","digital-worker","ontology","openclaw"],"capabilities":["skill","source-kweaver-ai","skill-smart-data-analysis","topic-agent-skills","topic-agents","topic-digital-worker","topic-ontology","topic-openclaw"],"categories":["kweaver-dip"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/kweaver-ai/kweaver-dip/smart-data-analysis","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add kweaver-ai/kweaver-dip","source_repo":"https://github.com/kweaver-ai/kweaver-dip","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.508","qualityRationale":"deterministic score 0.51 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 117 github stars · SKILL.md body (8,293 chars)","verified":false,"liveness":"unknown","lastLivenessCheck":null,"agentReviews":{"count":0,"score_avg":null,"cost_usd_avg":null,"success_rate":null,"latency_p50_ms":null,"narrative_summary":null,"summary_updated_at":null},"enrichmentModel":"deterministic:skill-github:v1","enrichmentVersion":1,"enrichedAt":"2026-05-02T06:55:20.222Z","embedding":null,"createdAt":"2026-04-18T22:14:48.326Z","updatedAt":"2026-05-02T06:55:20.222Z","lastSeenAt":"2026-05-02T06:55:20.222Z","tsv":"'+1':771,795,840,925 '+6':843,905 '+7':774,798 '-10':734 '-11':698 '/mece':143,463,1051 '/smart-data-analysis':1198,1200,1202 '0.7.2':258,260,265 '1':53,224,231,242,274,961 '1/2':928 '10':78,329,662,678,847,869 '11':778,802,810,814,859 '12':816,861 '13':628,821,852 '14':823,854 '17':862 '18':817 '19':855 '2':62,226,234,278,341,631,978 '20':824 '29':633 '3':160,238,345,1004 '4':167,603,680,687,807,866,1027 '5':379,697,701,705,733,737,777,801,809,846,868,1075,1140 '6':724,741,835,1157 '7':766,790 '9':380,1076 'aggreg':668,672 'analysi':4,7,158,1099,1138 'appli':88 'ask':74,182,376,390,414,496,508,539,548,608,659,693,709,982,1072,1087 'asset':45 'assets/readme.md':50,51 'attribut':157,1098,1137 'auth':90 'b':511,619,1114 'bkn':721 'c':523 'complex':81,197,669,997 'context':745 'context-load':744 'd':533 'd71o5e1e8q1nr9l7mb80':1204 'data':3,6,75,89,92,105,107,123,183,186,371,377,391,415,420,474,497,509,520,529,540,549,559,609,660,694,710,756,759,783,983,1031,1067,1073,1088,1110 'detail':95 'dsl':665 'e':542 'f':551 'get':722 'http':42 'id':163,190,286,293,302,309,313,319,708,714,1092 'insight':124,187,372,421,475,521,530,560,784,1032,1068,1111 'instanc':750 'interpret':106,108,757,760 'json2plot':99,442,589,1161 'kn':162,189,285,292,301,308,312,318,326,707,713,1091 'kweaver':246,249,252,256,263,720,743 'loader':746 'markdown':1174 'metric':667,715 'n':873 'object':749 'queri':82,93,198,666,670,748,998 'query-object-inst':747 'references/attribution_analysis.md':35,36,477,478,1080,1081 'references/search-schema-scripts.md':43,44 'references/smart-apply-data-auth.md':23,24 'references/smart-ask-data.md':17,18,675,676 'references/smart-data-insights.md':32,33,1021 'references/smart-json2plot.md':29,30,591,592,1179 'references/smart-reporting.md':26,27 'references/smart-search-tables.md':20,21 'report':116,156,159,578,829,902,913,1026,1100,1136,1139,1144 'schema':37,41 'search':38,40,66,177,569,729,965 'simpl':671 'skill':10,282,322,1208 'skill-smart-data-analysis' 'smart':2,5,65,73,87,98,104,115,122,155,176,181,185,370,375,389,413,419,441,473,495,507,519,528,538,547,558,568,577,588,607,658,692,728,755,782,828,901,912,964,981,1025,1030,1066,1071,1086,1109,1135,1143,1160 'smart-apply-data-auth':86 'smart-ask-data':72,180,374,388,412,494,506,537,546,606,657,691,980,1070,1085 'smart-data-analysi':1 'smart-data-insight':121,184,369,418,472,518,527,557,781,1029,1065,1108 'smart-data-interpret':103,754 'smart-json2plot':97,440,587,1159 'smart-report':114,154,576,827,900,911,1024,1134,1142 'smart-search-t':64,175,567,727,963 'soul.md':173,192,290,299,325 'source-kweaver-ai' 'sql':84,200,1000,1002,1013,1094,1128 'tabl':67,178,570,730,966 'text':916,940,1197 'topic-agent-skills' 'topic-agents' 'topic-digital-worker' 'topic-ontology' 'topic-openclaw' 'version':253 'view':94 'x':944 '上下文':287 '上界早于下界':638 '下一步':1154 '下一步计划':887 '不伪造结果':170 '不允许在未完成路由判定前直接进入子技能执行':194 '不再新取数':1104 '不取数':1082 '不存在或不可用':314 '不存在的公历日':626 '不存在的月日':625 '不强行进入子技能':597 '不得':642 '不得仅因为出现':382 '不得仅在最后汇总时输出':883 '不得伪造步骤结果':218 '不得固定写死为第':776,800,845 '不得扩写为主观分析结论':202 '不得擅自修改流程定义与执行记录':219 '不得继续执行':895 '不得虚构已执行步骤':217 '不得跳步':213 '不得进入下一步':889 '不执行查询':1176 '不新增取数':102,113,120,1156 '不是最终执行器':1211 '不直接代替问数结果':977 '不直接出图':1177 '不直接替代找表与问数子流程':14 '不要求':487 '不要重新查库':1105 '不跨分支伪造答案':1216 '不进入':417 '不重复注入':337 '与':179,364,656 '与上下文':303 '与任一数据主意图':426 '且':403 '且不包含找数':435,1169 '且不含找数':582 '且不对用户展示':1001 '且明确':1103 '且用户':486 '业务口径':166 '两项':937 '个报告步':836 '个解读步':767,791 '中':910 '中的多个意图':355 '中的统一硬约束':211 '为什么':142,461,1050 '为兼容别名':673 '为准':174 '为必校验':712 '为指定数据视图申请':91 '为进入报告前已完成的最后一步编号':833 '为进入解读前已完成的最后一步编号':764,788 '之前':610 '书面终态':148 '交付形态':972,990,1116,1148,1173 '交付证据包后':151 '仅':80,996 '仅取数':481,504 '仅在':196 '仅在命中指标分支时必校验':718 '仅基于以下结果':1106 '仅复用输入证据':1155 '仅当本步已明确路由为问数时执行':600 '仅当用户问题':433 '仅总入口后自备证据直出报告':864 '仅总入口后自备证据直解读':805 '仅更新':934 '仅消费上游结构化数据':101 '仅消费输入':1083 '仍路由到':1107 '从':298 '令':762,786,831 '以及进入子流程后':930 '任一步骤失败必须立即停止流程并返回真实失败原因':220 '任务进度清单':917,932,941,1180 '优先路由到':368 '会话复用约束':222 '但必须先输出':229 '作为可复核证据':1131 '使用的':188 '例如':968,985 '例如要求脱离证据的主观判断':1007 '修复':269 '倒序或绕过门禁':215 '候选表':973 '允许跳过重复检测':228 '先执行门禁机制':203 '先提示用户补充配置':296 '先查同环比':524 '先注入约束':333 '全局为':768,792,837 '公历日期或日期区间':614 '关键':360 '其中':906 '其他':354,593 '其内完成取数并输出洞察':531 '其内部再按':373 '其内部按新版':1069 '典型调用':1196 '内部执行且不对用户展示':201 '再停止后续路由':270,297 '再按模板合成洞察':1078 '再继续执行':334 '再解读趋势异常':525 '再进入子技能':207 '再进入第':237 '冲突判定示例':498 '分布':134,453,1042 '分析':406 '到':264,618 '区间':649 '区间不合法':637 '原文':1003 '原样':1093,1127 '原样结果':1095,1129 '参考':590,1178 '及':646 '取数':56,363,515,554 '取数时需包含':1126 '口径':306,1150 '口径等':331 '口径缺失':1214 '只包含画图意图':434 '只要a与b对比结果':543 '可':1012 '可不在此步作实质校核':652 '可正常返回':254 '可读取且包含可用':291 '可跳过重复检查':339 '可跳过重复检测':272 '同比':137,400,456,1045 '同环比':499,717 '同环比默认问数路由':394 '同轮':152 '后再继续':320 '后再进入第':723 '后续同会话优先复用':336 '含归因子场景':34,150 '含知识网络配置':284 '含问数场景日期与区间合法性校核':1192 '启用':476 '命中分支所需网络需通过':719 '命令':247 '图表数据':28 '在':601 '在内部生成并执行':999 '在失败状态下不得继续后续步骤':221 '在平台中是否真实存在且可访问':310 '在日期':648 '在用户确认前不得进入任一子流程':358 '场景产生':199 '均以该连续编号体系为准':875 '均继续使用同一':931 '基于已有找数':572 '基于库里最新数据解读':1062 '基于既有取数结果做趋势':109 '基于既有证据的报告':1023 '基于最新数据解读':469 '声明':294 '复用前文结果':277,344 '复用前文结果时':929 '多少':386 '多维度':133,452,1041 '多角度':132,451,1040 '如':251,627 '子技能参考':15 '子流程内若引用':871 '子流程失败时应返回真实原因':1212 '子流程结束时必须在任务进度清单中标注最后一步':896 '子流程衔接':681,909 '字段':975 '完成路由':689 '对比':136,393,399,455,1018,1044 '对比分析':1121 '对超出问数':168 '对齐并传递上下文':161 '将总入口门禁与子流程门禁打通':684 '将既有找数':117 '尤其出现':466 '局限与下一步':1125 '展示进度':880 '已出现或可唯一定义':612 '已声明配置':193 '已完成':897,920,945 '已完成步骤':935 '已有结构化数据':1163 '已校验通过':276,343 '常见':804,849 '并分析原因':513 '并分析异常原因':553 '并向用户':644 '并完成约束注入':288 '并明确提示用户先升级':262 '并步':214 '并补充有效':317 '并说明原因':894 '并输出第':273,340 '并追加':898 '序号连续':682 '建议':130,408,449,1038,1124 '建议改法':647 '建议等洞察型输出':492 '建议解读':112 '开闭与业务冲突且无法自洽等':639 '异常':110,128,447,490,1036 '异常说明':407 '强约束':171 '归因':140,409,459,1048 '归因交付写标准报告':574 '归因分析':1122 '归因分析报告':147 '归因子场景见':1079 '归因等子场景':1019 '归因结果整理为标准报告时进入该分支':1147 '归因结果组装为可复核报告':119 '归因证据包':1102 '当前完成步骤':886 '当同一请求同时出现':424 '当同一请求同时包含':362 '当用户仅要求将':1162 '当用户目标是定位数据资产时进入该分支':967 '当用户目标是查询具体数据时进入该分支':984 '当用户要求':125,444,1033 '当用户问题属于':397 '当用户需要将已有找数':1145 '待完成':923,951,954,957,1183,1186,1189,1193 '待完成步骤':936 '必须':892 '必须严格按照编排流程与连续步骤编号执行':212 '必须优先路由到':411 '必须先向用户发起澄清问题':357 '必须先执行':241 '必须先按数据主意图路由':432 '必须声明':327 '必须执行':210,350,877 '必须提示用户先':315 '必须来自':191 '必须遵守':361,396,423 '总入口':8 '总入口与子流程统一使用':878 '总入口后续步':641 '总入口固定执行到第':686 '总控制台':919,1182 '总结结果':959 '意图路由':206,346,1191 '或':131,135,139,450,454,458,636,758,1022,1039,1043,1047 '或关键信息不足以唯一判定路由':356 '或已提供与':1097 '或明确要求':1059 '或更高版本后再继续':266 '或需要外部系统能力':1009 '才可直接路由到':439 '找字段':70,563 '找数':19,353,427,561 '找职责':71,565 '找表':68,562,1011 '找表分支':962 '找表能力边界的请求给出明确说明':169 '找视图':69,564 '把已有结构化数据转换为图表数据':581 '折线图':1167 '报告':25,430,571 '报告三场景填空模版':47 '报告分支':1141 '报告意图':585 '报告意图时':438 '报告意图时进入该分支':1172 '指标':57 '指标聚合':716 '按优先级进入':526 '按公历规则判定':635 '按地区统计企业数量':987 '按问数流程执行':416 '接找数完结':812,857 '接问数完结':819,850 '推荐模板':915 '散点图':1168 '数据来源':995 '数据洞察':31,429,443,1015 '数据洞察分支':1028 '数据解读':1119 '数据资产':55 '新增':395 '新版':939 '无命中等':1215 '无法复核的推断':1008 '无法识别为需要校验':650 '日历合法性':622 '日期及区间合法性':599 '日期门闸':655 '日等':634 '时':431,651,695,731,761,785,830 '时进入该分支':1055 '时间':304,993 '时间范围':164 '明细':483 '明细条件查询':711 '是否安装可用':250 '是数据分析员工的唯一前门':11 '最小口径':1096,1130 '最小口径说明':992 '最终交付原文':1089 '月':629,632 '有没有企业基本信息视图':970 '未明确提出':404 '未要求洞察':535,544 '本':9,1207 '本步是问数在平台侧的':653 '权限':96,1213 '权限申请':22 '条':914 '来源':324 '某年某月某日':616 '某指标在哪张表':969 '查':383 '查一下再解读':468,1061 '查企业基本信息相关表':1199 '查多少':482 '查某企业住址':988 '查询':402 '查询企业数量同环比':502,512 '查询企业数量趋势':534,552 '查询命令':752 '查询快讯传媒有限公司住址':1205 '查询数据':953 '查询结果':991 '查询近30天个体工商户数量':1201 '查近30天新增企业数':986 '柱状图':1165 '标准报告框架':1149 '标准进度输出示例清单':938 '标识符的图表数据对象':1175 '校核':623 '校验':307 '校验候选表数据查询权限':947 '核心职责':52 '根因':141,460,1049 '根据用户意图路由到':63 '根据用户问题进行分流':348 '检查':248 '检查当前会话是否已存在本':321 '检查是否存在知识网络配置':289 '检查知识网络':703 '模式':1113 '模板':933 '模糊问题澄清':349 '步':227,239,275,342,604,679,688,699,725,735,775,779,799,803,811,818,825,844,848,856,863,870,874 '步为':702,738 '步使用':742 '步分流执行并返回结果':330 '步和第':225 '步完成取数':381,1077 '步已校验通过':232,235 '步按查询类型分流执行':79 '步查询数据校验':663 '步知识网络校验要求':706 '步至第':772,796,841 '步骤':927 '步骤10':952 '步骤11':955 '步骤12':958 '步骤8':946 '步骤9':949 '步骤n':921,924 '步骤一':1184 '步骤三':1190 '步骤二':1187 '步骤名称':922,926 '步骤四':1194 '每完成一步':881 '每段含':1090 '汇总':385,484 '治理职责':60 '注入后在会话中记忆':335 '注意事项':1206 '洞察':365,437,516,555,584,1171 '洞察型输出':1054 '洞察摘要':1117 '流程名称':885 '流程完成':899 '点名无效处':645 '版本必须满足':257 '版本门槛':255 '状态':989 '环境检测':204,243,1185 '环比':138,401 '环比的分析解读':457,1046 '用':1203 '用户仅要求':580 '用户已提供':1084 '用户未提供可复核的问数交付物':1058 '画图':425,579 '画图优先级约束':422 '画图分支':1158 '画图数据转换':100 '画图需求分支':956 '的':613 '的定义见':908 '的最后一步为':903 '的运行配置可用':283 '的进度':236 '目标':244,280,347,683 '知识网络':61 '知识网络id':751 '知识网络来源以':172 '确保本':281 '确认当前环境可执行':245 '确认本次请求可用的':300 '确认知识网络':739 '示例':500,510,522,532,541,550 '禁止编造或篡改流程':216 '立即停止后续流程':261 '立即停止流程':893 '立即告知用户先安装':268 '立即终止':640 '立即输出一次进度':882 '章节按需':1123 '第':77,230,233,378,661,677,700,736,740,769,793,808,815,822,838,853,860,867,872,1074 '等':465,470,620,1053,1063 '等对应子场景模板':479 '等时使用':145 '等洞察型输出时':410 '等词就路由到':387 '索引':46 '约束':323 '约束检测':205 '结论':1152 '给建议':514 '给我同环比数据表':503 '统计':384,485 '继续执行':765,789,834 '继续执行其第':696,732 '维度':1017 '维度分析':1120 '编排与路由':13,1210 '职责信息':976 '脚本':39 '自然语言如':615 '若':311 '若不存在':332 '若出现':624 '若发现缺步':890 '若同一会话前文已完成并通过第':223 '若同一会话前文已确认通过':271,338 '若同一问题可同时落入':351 '若同轮要求归因报告终态':1132 '若当前步骤尚未输出进度':888 '若无知识网络配置':295 '若未安装或不可用':267 '若版本低于':259 '若用户同轮要求':146 '若用户问题中':611 '若用户需求超出已接入分支能力':1006 '获取候选表详情':950 '衔接':153,605 '表':58 '表达的问数':1014 '见':49,674,1020 '视图':59,974 '解读':366,405,488,1016 '解读数据':126,445,1034 '解读规范入口':48 '证据':1151 '证据包就绪后须衔接':1133 '证据口径':1118 '证据链':144,464,1052 '识别是否为数据类请求':54 '诉求时':367 '负责':12,1209 '贡献':111,129,448,491,1037 '走':83 '走其':1112 '超范围场景':1005 '超边界':594 '趋势':127,392,398,446,489,1035 '路由':505,517,536,545,556 '路由优先级':359 '路由到':471,493,566,575,586,690,726,753,780,826,1064 '路由到子流程并衔接连续编号':1195 '路由规则':960 '跳步或步骤失败':891 '转换为图表数据':1164 '输入契约一致的':1101 '过滤':305,994 '过滤条件':165 '返回数据结果与口径':85 '返回边界说明或转普通对话':596 '这个字段归哪个部门维护':971 '进入子流程':643 '进入第':602 '进度显示规范':209,876 '进度输出必须遵循':208 '进度输出需要包含':884 '进行中':948 '连续步骤编号':879 '避免重复编号和跳号':685 '配合':664 '配置或创建知识网络':316 '配置检查':279,1188 '重新取数':467,1060 '门禁机制':240 '问数':16,76,118,352,428,436,480,573,583,943,1146,1170 '问数分支':979 '问数前':598 '问数命中后必须输出结果数据与口径说明':195 '问数按第':328 '问数第':704 '阶段':918,942,1181 '降级路径':1115 '限制':1153 '需明确告知边界并引导用户收敛为':1010 '需要取数':1056 '非数据任务':595 '非闰年的':630 '须先做':621 '须在洞察':149 '饼图':1166 '首道':654 '驱动因素':462 '默认':1057","prices":[{"id":"74169bfc-81fe-4f43-9e9a-f8f729795e53","listingId":"7a55627d-effb-4a4b-8a26-45cc6f0a931b","amountUsd":"0","unit":"free","nativeCurrency":null,"nativeAmount":null,"chain":null,"payTo":null,"paymentMethod":"skill-free","isPrimary":true,"details":{"org":"kweaver-ai","category":"kweaver-dip","install_from":"skills.sh"},"createdAt":"2026-04-18T22:14:48.326Z"}],"sources":[{"listingId":"7a55627d-effb-4a4b-8a26-45cc6f0a931b","source":"github","sourceId":"kweaver-ai/kweaver-dip/smart-data-analysis","sourceUrl":"https://github.com/kweaver-ai/kweaver-dip/tree/main/skills/smart-data-analysis","isPrimary":false,"firstSeenAt":"2026-04-18T22:14:48.326Z","lastSeenAt":"2026-05-02T06:55:20.222Z"}],"details":{"listingId":"7a55627d-effb-4a4b-8a26-45cc6f0a931b","quickStartSnippet":null,"exampleRequest":null,"exampleResponse":null,"schema":null,"openapiUrl":null,"agentsTxtUrl":null,"citations":[],"useCases":[],"bestFor":[],"notFor":[],"kindDetails":{"org":"kweaver-ai","slug":"smart-data-analysis","github":{"repo":"kweaver-ai/kweaver-dip","stars":117,"topics":["agent-skills","agents","ai","business-knowledge-network","digital-worker","ontology","openclaw"],"license":"apache-2.0","html_url":"https://github.com/kweaver-ai/kweaver-dip","pushed_at":"2026-05-01T05:38:33Z","description":"KWeaver DIP is an enterprise-level digital employee platform, built on KWeaver Core. It provides an AI-native environment for developing and managing digital employees on business knowledge networks—for enterprise intelligence that is understandable, executable, and governable.","skill_md_sha":"06568b03f1ae4f3d5bb7d55d1a7468c840a608ba","skill_md_path":"skills/smart-data-analysis/SKILL.md","default_branch":"main","skill_tree_url":"https://github.com/kweaver-ai/kweaver-dip/tree/main/skills/smart-data-analysis"},"layout":"multi","source":"github","category":"kweaver-dip","frontmatter":{"name":"smart-data-analysis","description":">-"},"skills_sh_url":"https://skills.sh/kweaver-ai/kweaver-dip/smart-data-analysis"},"updatedAt":"2026-05-02T06:55:20.222Z"}}