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RAILWISE-OS 经营数据问答、经营简报、指标诊断和项目经营健康检查专项 skill。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | business-operations-analytics |
| description | RAILWISE-OS 经营数据问答、经营简报、指标诊断和项目经营健康检查专项 skill。 |
用于 RAILWISE-OS AI Native 经营数据能力。默认由 RAILWISE-CLI 在 OS 已准备好的 workspace 中调用。
适用于：
companydepartmentprojectcontractreceivableinvoicedashboard_metric不适用于合同条款逐条法律审查、发票附件逐项核查、投标资料缺口扫描；这些使用 business-finance。
当工作区存在以下文件时，必须优先使用 OS 已锁定数据：
input/context-pack.jsoninput/locked-facts.jsoninput/capability-blueprint.jsoninput/business-metrics-context.jsoninput/locked-metric-result.jsoninput/business-brief-blueprint.jsonlocked-metric-result.json。missingData，不得补写不存在的金额。locked-metric-result.json 为准。permissionScope 输出未授权部门、项目、员工或合同明细。contract.amount.signed：统计周期内签约合同额。contract.amount.active：在执行合同额。collection.amount.received：统计周期内已回款金额。collection.amount.due：合同未收金额。collection.amount.overdue：合同到期且未结清的逾期应收。invoice.amount.issued：统计周期内已开票金额。invoice.amount.pending：估算待开票金额。project.count.active：在执行项目数。project.delivery.risk_count：交付风险项目数。cashflow.risk_project_count：现金流风险项目数。如果用户要求不清晰，优先给 2-4 个选择，而不是让用户写长 prompt：
必须写入 output/business-insight.json：
{
"insight": {
"executiveSummary": "string",
"keyFindings": ["string"],
"riskInterpretation": ["string"],
"recommendedActions": ["string"],
"followUpQuestions": ["string"],
"missingData": ["string"]
}
}
同时可以用中文概述：
## 经营数据摘要
## 锁定指标和统计口径
## 风险解释
## 建议动作
## 待补数据
输入：company.metrics.query，周期为今年截至今天，locked facts 有签约合同额、已回款、已开票、逾期应收。
输出：管理摘要中的所有金额均来自 locked-metric-result.json，并把缺失同比基准写入 missingData。
生成和导出 PPT 的专业工作流 Skill。适用于把 Markdown、报告、方案、会议材料或已有文档整理为演示文稿，按策略规划、设计规范、SVG 页面生成和 PPTX 导出步骤执行。
中文 AI 味去除与文章润色 Skill。适用于把 AI 生成稿改得更自然、更有读者感，同时保留原意、逻辑和关键事实。
文本 AI 痕迹审阅与人类表达对照 Skill。基于 HC3 对比语料和检测仓库资料，帮助判断文本是否有 ChatGPT/AI 写作特征，并给出修正建议。
中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味技能。用于保留原意和原文风格，减少路标词、讲义腔、模板句式、协作口吻和 AI 痕迹。默认轻量加载，按任务只读取必要参考章节。
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。