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OpenAI 发布的 DataAgent 泄漏了 15+数据分析 skill

OpenAI 的 Data Analytics 页面列出了 15 项 skill ,点开还能看到职责、关联技能和工作流。我把这些内容整理 skill 格式放到 github 了: https://github.com/ibillxia/OpenAI-Data-Analytics 部分 md 文件官方页面有提到,但没有泄漏具体内容,我让 codex 补全了下,见分支 codex/fill-empty-markdown ,欢迎 star/fork 通读 15 份 SKILL.md 后,最值得看的是这 6 点: ① 先…

内容摘要

OpenAI 的 Data Analytics 页面列出了 15 项 skill ,点开还能看到职责、关联技能和工作流。我把这些内容整理 skill 格式放到 github 了: https://github.com/ibillxia/OpenAI-Data-Analytics 部分 md 文件官方页面有提到,但没有泄漏具体内容,我让 codex 补全了下,见分支 codex/fill-empty-markdown ,欢迎 star/fork 通读 15 份 SKILL.md 后,最值得看的是这 6 点: ① 先分流,再干活。Index 负责判断问题:查指标变化、设计 KPI 、检查数据,各走不同流程,没必要每次调用全部技能。 ② 业务口径可以沉淀成 skill 。指标定义、数据粒度、关联规则和注意事项都有地方保存;普通问数也不必先建永久语义层。 ③ 数据检查≠结论检查。Analyze Data Quality 查重复、缺失、时效; Validate Data 再查分母、比较周期、方法和因果措辞。 ④ 先证明变化,再解释原因。诊断要复现幅度、时间和范围,再拆分贡献;还得排查埋点变化、数据未齐和人群结构变化。 ⑤ 连“怎么画图”都有约束。趋势图通常争取 8–12 个时间点,数据太少就换表达方式;图好看,也要能支撑结论。 ⑥ 交付要可复算、可审阅。Notebook 要求顺序执行,摘要来自已执行结果;报告要交代证据和限制。发布到 Sites 的是快照,不能当实时数据连接。

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