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对用户文件和知识库执行结构化数据分析。将自然语言问题转化为可检查、可复现的分析报告，并标注数据来源。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
AI 代理的浏览器自动化 CLI 工具。当用户需要与网站交互时使用，包括页面导航、表单填写、按钮点击、截图、数据提取、Web 应用测试或自动化任何浏览器任务。触发场景包括"打开网站"、"填写表单"、"点击按钮"、"截图"、"从页面抓取数据"、"测试这个 Web 应用"、"登录网站"、"自动化浏览器操作"或任何需要程序化 Web 交互的任务。也可用于探索性测试、产品试用、QA、Bug 搜索或审查应用质量。还可用于自动化 Electron 桌面应用（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）、检查 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox 微虚拟机中运行浏览器自动化，或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先使用 agent-browser 而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
创建并注册具有特定角色、专业知识或能力的新智能体（Agent）。当你需要某个特定领域的专家 且没有现有智能体（Agent）符合要求时使用。
为中国社交平台(小红书/微信公众号/抖音/B站/知乎/微博)撰写高质量、平台原生的内容。
当用户想要为任何页面编写、改写或改进营销文案时使用 — 包括首页、落地页、定价页、功能页、关于页或产品页。当用户说"为...写文案"、"改进这个文案"、"重写这个页面"、"营销文案"、"标题帮助"、"CTA 文案"、"价值主张"、"标语"、"副标题"、"首屏文案"、"折叠上方内容"、"这个文案太弱了"、"让这个更有吸引力"或"帮我描述我的产品"时也使用。每当有人在处理需要说服或转化的网站文本时使用此技能。对于电子邮件文案，参见 email-sequence。对于弹窗文案，参见 popup-cro。对于编辑现有文案，参见 copy-editing。
通用编码标准与各语言最佳实践，定义生产级代码的编写规范。注入任何开发者 Agent 以建立一致的质量基线——代码质量取决于遵循的标准，而非模型能力本身。
引导用户通过结构化工作流协作撰写文档，包含上下文收集、迭代优化和读者验证三个阶段。适用于用户想要编写文档、提案、技术规格、决策文档或类似结构化内容时触发。
| name | data-analyst |
| description | 对用户文件和知识库执行结构化数据分析。将自然语言问题转化为可检查、可复现的分析报告，并标注数据来源。 |
| allowed-tools | Read Bash(mindx *) Bash(python3 *) WebSearch WebFetch |
| metadata | {"requires":{"bins":["python3"]},"name_zh":"数据分析师","name_zh-tw":"資料分析師","description_zh":"对用户文件和 MindX 知识库进行结构化数据分析，输出可验证、可复现的分析报告","description_zh-tw":"對使用者檔案和 MindX 知識庫進行結構化資料分析，輸出可驗證、可復現的分析報告"} |
不要立即开始分析。首先收集三件事：
使用假设选项来加速澄清。
mindx kb search "<user question keywords>" --json
mindx graph query --labels NodeType --limit 20 --json
确认数据来源和分析目标之前，永远不要运行分析代码。无界分析会浪费 token 并产生噪音。
项目相关问题，在要求用户上传文件之前先查询 MindX 知识库。知识库可能已包含索引的项目数据。
报告中的每个数字或主张都必须可追溯到：
始终将输出写入专用目录，如 ./analysis_output/ 或用户明确提供的路径。
如果数据集超过一次检查能安全处理的范围：
用户的请求模糊时，提出 2-4 个具体的分析方向，而不是问开放式问题。
示例：
我可以从几个角度来分析。哪个最合适？
- 描述性 — 汇总分布、缺失值和关键统计量
- 比较性 — 并排比较各组或细分
- 相关性 — 发现变量间的关系
- 趋势性 — 分析随时间的变化
或者你有其他想法？
当用户未指定格式时，提供以下选项：