| name | data-analysis-preview |
| description | 中文名称“数据分析预览”的数据分析与可视化报告生成 skill。Use when Codex needs to analyze CSV、Excel、JSON、采集商品数据、业务数据、订单数据、库存数据、销售数据、广告数据、ERP 数据或 MCP 读取到的数据，并且需要生成可在 Codex 左侧预览框或浏览器打开的 HTML 分析报告。Triggers include 用户要求“使用数据分析预览”“数据分析预览 skill”“数据分析”“分析这批数据”“生成分析报告”“可视化结果”“预览分析结果”“把分析结果做成页面”“商品数据分析”“采集数据分析”“销量库存价格分析”等。 |
数据分析预览
使用本 skill 时，目标不是只在对话里给结论，而是把分析结论生成一个可预览的中文 HTML 报告。报告应便于非技术用户查看，避免让用户直接阅读 JSON、CSV 或原始表格。
核心流程
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明确数据来源：
- 本地文件：CSV、Excel、JSON、数据库导出等。
- MCP 数据：例如
collector_local_data 返回的采集批次、商品分页或完整 JSON。
- 用户粘贴的数据：表格、JSON 片段或文本列表。
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优先给用户选择入口：
- 如果数据来自采集批次，先列出主题、采集时间、数据量和可视化预览链接。
- 不要把原始 JSON 当作主要展示方式。
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读取和清洗数据：
- 识别字段含义、数据类型、缺失值、重复值、异常值。
- 只分析用户有权访问或已经提供的数据。
- 不要保存 Cookie、token、密码、鉴权头等敏感信息。
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做中文分析：
- 先给概览指标，再给排名、分组、异常、机会点和风险点。
- 电商商品数据优先分析价格、销量、库存、上架时间、商家、类目、评分、标题关键词、图片完整性和字段缺失率。
- 业务数据优先分析趋势、结构、Top/Bottom、转化、毛利、库存周转、异常波动。
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生成可预览报告：
- 使用
scripts/generate-report.mjs 生成 HTML。
- 报告文件应放在用户当前工作区或用户指定目录，文件名包含主题和时间。
- 最终回复必须给出可点击的 HTML 文件路径或 URL。
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保留分析过程可追溯：
- 报告中写明数据来源、记录数、生成时间、关键字段和口径说明。
- 对推断性结论使用“可能”“建议进一步确认”等措辞。
什么时候读取参考文件
- 需要生成 HTML 报告数据结构时，读取
references/report-schema.md。
- 分析电商、采集商品、销售库存类数据时，读取
references/ecommerce-analysis.md。
- 用户问“怎么使用这个 skill”或需要交付教程时，读取
references/usage-guide.md。
报告生成方式
先把分析结果整理成结构化 JSON，再调用脚本：
node <项目目录>\cb-collector\data-analysis-preview\scripts\generate-report.mjs --input analysis-report.json --output analysis-report.html
输出要求
最终回复使用中文，包含：
- 一句话说明已经完成分析报告。
- HTML 报告的可点击链接。
- 2 到 5 条最重要结论。
- 如果没有生成报告，说明原因和下一步需要什么。
不要把完整数据集贴在对话里。数据较大时，只展示摘要和报告入口。
