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协助用户完成数据知识产权申报全流程文档制作。当用户上传原始数据并申请数据知识产权登记时调用，自动完成数据预处理、数据分析及4类申报文档（数据集结构说明、申请书、稀缺性说明、数据产品说明）的生成。
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88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析，覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案件等风险类型。支持公司名称、统一社会信用代码、companyId 三种输入方式，自动完成风险查询并输出结构化风险分析总结。 触发场景：仅当用户意图为查询企业风险/法务风险时触发。包括但不限于：企业风险查询、公司风险、经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法风险、风险扫描、风险评估、企业合规审查、风险报告、XX公司有什么风险、XX公司安全吗、XX公司有没有处罚、XX公司被执行过吗。 不触发场景：纯粹的企业信息查询（如查公司、搜企业、工商信息、注册资本、法人代表、股东结构、专利商标等）不应触发本技能，请使用其他 cha88 系列工具。
Manages Rule 30(b)(6) corporate representative deposition workflows — drafting notice topics with reasonable particularity, building examination outlines, defending designees, handling objections, and preserving binding admissions for summary judgment or trial. Use when drafting or responding to 30(b)(6) notices, selecting and preparing designees, building topic-by-topic outlines, or triaging scope and privilege disputes. Trigger keywords: 30(b)(6), corporate representative deposition, topic list, designee, notice analysis, deposition objections, corporate admissions.
Guides taking and defending Rule 30(b)(6) corporate representative depositions. Drafts topic lists with reasonable particularity, builds examination outlines for binding corporate admissions, analyzes noticed topics for objections, and prepares designees. Use when drafting 30(b)(6) notices, preparing corporate deposition topics, selecting or preparing designees, or defending corporate representative depositions.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| name | data-intellectual-property-docs |
| description | 协助用户完成数据知识产权申报全流程文档制作。当用户上传原始数据并申请数据知识产权登记时调用，自动完成数据预处理、数据分析及4类申报文档（数据集结构说明、申请书、稀缺性说明、数据产品说明）的生成。 |
当用户明确表达以下意图时，必须立即调用本SKILL：
用户上传原始数据及示例文档后，必须向用户询问并收集以下信息：
| 序号 | 询问项 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 数据集名称 | 数据的正式命名 |
| 2 | 数据来源设备 | 采集数据的设备名称/型号/系统 |
| 3 | 数据抽取形式及条目数 | 抽取方式（全量/抽样/分层抽样）及总条目数 |
| 4 | 抽取的起止时间 | 数据采集的时间范围（如：2023年1月—2025年12月） |
| 5 | 数据应用领域 | 数据的主要应用场景或行业领域 |
| 6 | 是否已推广应用 | 数据集是否已形成数据产品并对外提供（影响是否生成第4类文档） |
对用户上传的原始数据，按以下顺序执行标准化处理：
数据加载与解析
去重处理
缺失值处理
异常值处理
标准化处理
数据变换
建立《数据处理过程记录表》，包含：
{数据集名称}_处理后数据_{YYYYMMDD}.{格式}对处理后的数据执行以下分析并生成可视化：
描述性统计
数据分布分析
相关性分析
数据质量评估
根据数据特点选择合适的机器学习任务（分类/回归/聚类/时序预测）：
按以下三种比例分别划分训练集和验证集：
要求：
根据数据特点选择至少3种算法进行对比：
分类任务候选算法：
回归任务候选算法：
聚类任务候选算法：
评估指标：
生成《数据分析报告》，必须包含：
数据概览
探索性分析结果
机器学习结果
算法公式
结果说明
基于数据处理过程记录和数据分析报告，生成以下4类文档：
生成Excel文件，包含以下字段：
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| 序号 | 字段序号 |
| 字段名称 | 字段的英文/中文名称 |
| 字段类型 | 数值型/分类型/时间型/文本型 |
| 字段属性 | 连续/离散/有序/无序 |
| 值范围说明 | 取值范围、单位、合法值示例 |
| 主键关系 | 是否为主键、外键关联、业务主键说明 |
| 缺失率(%) | 该字段缺失值占比 |
| 处理方式 | 对该字段执行的数据处理操作 |
额外增加Sheet页《数据字典》，包含字段业务含义说明。
参照数据知识产权申报书标准样式撰写，必须包含以下章节：
封面/标题
一、数据集基本信息
二、数据处理过程说明
三、数据分析方法及结果
四、数据创新性说明
五、数据应用场景
六、承诺声明
仅当数据总量（清洗后）少于1000条时生成。
参照以下结构撰写DOCX文档：
1 概述
2 全量数据及数据清洗情况
3 全量数据处理说明
4 数据稀缺情况说明
5 总结
仅当用户明确数据集已进行推广应用时生成。
包含内容：
1 数据产品概述
2 数据来源与加工
3 产品功能与价值
4 应用案例与效果
5 应用前景分析
6 合规性与安全性
{数据集名称}_处理后数据_{YYYYMMDD}.{格式}{数据集名称}_数据集结构说明_{YYYYMMDD}.xlsx{数据集名称}_数据知识产权申请书_{YYYYMMDD}.docx{数据集名称}_数据稀缺性说明_{YYYYMMDD}.docx{数据集名称}_数据产品说明_{YYYYMMDD}.docx{数据集名称}_数据分析报告_{YYYYMMDD}.docx用户上传数据
↓
收集6项基本信息（名称、设备、形式/条目数、起止时间、领域、是否推广）
↓
数据预处理（去重→缺失值→异常值→标准化→变换）
↓
输出：处理后数据文件 + 处理过程记录
↓
探索性数据分析（EDA）
↓
机器学习分析（2:8 / 3:7 / 1:9 划分对比）
↓
输出：数据分析报告（含算法公式、结果说明）
↓
生成文档：
├─ 1. 数据集结构说明（Excel）【必须】
├─ 2. 数据知识产权申请书（DOCX）【必须】
├─ 3. 数据稀缺性说明（DOCX）【数据<1000条时】
└─ 4. 数据产品说明（DOCX）【已推广时】