| name | data_spec_retrieval |
| description | 从分散的OEM/官方来源提取精确数值型规格参数并归一化(单位换算、格式标准化) |
| trigger | 需要精确数值参数(轮距、功率、价格等)且可能分散在多个detail页面 |
| success_rate | 0 |
| status | seed |
| trigger_conditions | {"domain":["technical","product","demographic","financial"],"entity_types":["product","model","geographic_region","company"],"attribute_types":["spec","parameter","datasheet","timeseries","census","financial_metric","financial_statement"]} |
| cost_hint | mid |
| effectiveness_score | 0 |
Skill: Data & Spec Retrieval(精确规格参数提取与归一化)
目标
解决以下两类问题:
- 精确数值提取:从 OEM 官方技术文档、认证文件或监管申报文档中提取精确数值型参数(轴距、功率、质量等),避免从媒体文章获取被四舍五入或版本混淆的数据。
- 数据归一化:当原始数据来自多个来源、单位不统一时,通过代码进行标准化换算和格式化输出。
- 时间序列统计提取:从国家统计机构提取历年人口、经济等时间序列数据,并进行格式化输出。
- 财务指标精确提取:从上市公司官方财报(SEC 10-K/10-Q)或投资者关系文件中提取精确财务数据(营收、净利润等),避免媒体转载数据的偏差。
核心策略:溯源提取 -> 单位换算 -> 交叉验证。
适用场景
- 精确数值查询:需要毫米级精度的轴距、轮距、离地间隙等
- 例:"Porsche 911 GT2 RS MR 的精确轴距是多少英寸?"
- 认证参数验证:需要官方认证文件中的技术参数
- 例:"从 EPA 申报文件中获取 Tesla Model S Plaid 的整备质量"
- 多实体规格对比:需要同一标准下的技术参数对比
- 例:"对比 Aventador SVJ 和 Huracan STO 的轴距差异"
- 混合单位数据编译:原始数据源单位不统一,需要归一化为统一格式输出
- 例:"编译 AK 枪族列表,长度用 mm,射速用 rpm"
- 中国本土行业数据:需要阿里云、腾讯云、华为云等中国厂商的 2025 年企业客户数、市场份额等财务/运营指标
- 例:"2025 年阿里云、腾讯云、华为云的企业客户数量分别是多少?"
- 人口与经济统计数据:需要国家或地区的人口、GDP、就业率等历年统计数据
- 例:"Canada population statistics for 2015-2024 with Male/Female breakdown"
- 上市公司财务数据提取:需要从官方财报文件中提取精确的美元金额营收、利润等数据
- 例:"Tesla 2024 年营业收入是多少美元"
不适用场景
- 概念性描述查询(如"操控感受如何")
- 主观评价数据(如"最佳驾驶模式")
- 可通过常规百科文章直接获得的基础参数(如发动机排量)
- 原始数据完全缺失的场景(本技能无法凭空生成数据)
核心原则
原则1:溯源优先
始终优先查找 OEM 官方技术文档、认证机构原始文件,而非二手转载。
优先顺序:认证文件 > 官网规格表 > 技术手册 > Wikipedia infobox > 媒体评测。
原则2:版本特异性
区分车型年款、特别版本(如 MR、CS、Performance 等后缀)。
同名系列可能包含多个子型号(如911系列含 Carrera/Turbo/GT3),参数可能不同。
原则3:检索与合成解耦
不要试图在搜索阶段强制匹配目标单位。
先以"宽容模式"检索所有相关原始数据(接受混合单位),再在合成阶段用代码进行标准化。
原则4:交叉验证
同一参数至少从2个独立官方来源确认。
对于单位换算,必须使用代码执行,严禁依赖大语言模型隐式推理进行数值转换。
原则5:维度数据库优先
当查询的参数是标准化车辆尺寸(轴距、轮距、长/宽/高、整备质量等)时,优先使用权威维度数据库一次性批量获取,而非逐车访问 OEM 页面。
推荐数据库:
- automobile-catalog.com
- carfolio.com
- ultimatespecs.com
- 官方 VIN 解码数据库(NHTSA、KBA)
原则6:中国本土数据源优先
当查询中国厂商(阿里云、腾讯云、华为云等)的财务/运营指标(市场份额、企业客户数、营收)时,优先使用以下中文权威来源:
- 官方财报(PDF,关键词:
年报、业绩快报、财务报告)
- IDC/CCID/赛迪顾问等第三方行业白皮书(PDF,关键词:
中国云计算市场份额、中国公有云市场跟踪报告)
- 官方新闻稿(关键词:
截至2025年、企业客户突破)
- 查询模板:
"{厂商名} 2025年 企业客户数" filetype:pdf site:*.cn
- 查询模板:
"{厂商名} 2025年 市场份额" IDC OR CCID filetype:pdf
原则7:国家统计机构优先
当查询人口、经济等时间序列统计数据时,优先访问国家统计机构官网,而非百科全书。
- 权威来源:Statistics Canada (statcan.gc.ca)、US Census Bureau (census.gov)、National Bureau of Statistics of China (stats.gov.cn)。
- 原因:百科全书通常只提供汇总数据或最新年份数据,缺乏详细的历年细分(如按性别、年龄组拆分的时间序列)。
- 查询重点:查找 "Annual Demographic Estimates" 或 "Time Series" 格式的官方表格。
原则8:官方财报优先
当查询上市公司财务数据(营收、净利润、现金流)时,优先查找官方 SEC 文件(10-K/10-Q)或投资者关系(IR)发布的财报原文,而非财经媒体摘要。
优先顺序:SEC EDGAR 原始文件 > 官方 IR 新闻稿 > 财经数据平台(Yahoo Finance/Bloomberg) > 财经新闻报道。
注意:财务数据需精确到具体年份和报告类型(年报 10-K 或季报 10-Q),避免将季度数据误认为年度数据。
执行流程
Step 1:精确定位文档源
- 使用车型/实体全称 + 年份 + 具体参数 + 文档类型构建查询
- 优先搜索顺序:
- 国家统计机构官网(若为人口/经济数据)
- 官方财报/SEC文件(若为上市公司财务数据)
- 标准化维度数据库(若参数为轴距/轮距/长宽高等)
- 制造商官网技术规格页面
- 认证机构数据库(EPA、ECE、CCC)
- 官方 PDF 技术手册
- 监管申报文件(NHTSA、KBA)
- 中国本土数据源(若为中国厂商财务/运营指标)
查询模板:
- OEM 官网:
"{精确型号} {年份} {参数名}" site:{制造商域名} (specifications OR dimensions)
- 认证文件:
"{型号} {参数名}" (filetype:pdf) (homologation OR certification OR "type approval")
- 维度数据库:
site:automobile-catalog.com "{精确型号}" wheelbase OR dimensions
- 中国财报:
"{厂商名} 2025年 企业客户数" filetype:pdf site:*.cn
- 中国行业报告:
"中国云计算市场份额 2025" IDC OR CCID filetype:pdf
- 国家统计数据:
"{国家名} population estimates {年份范围}" site:{统计机构域名}
- 人口细分数据:
"{国家名} population male female statistics" site:stats.gov OR site:census.gov filetype:xls OR filetype:csv
- 上市公司财报:
"{公司名} {年份} revenue" site:sec.gov OR site:ir.{公司域名}
- 年报检索:
"{公司名} {年份} 10-K" filetype:pdf
Step 2:结构化数据提取
- 查找技术规格表或统计汇总表(标题含 Specifications、Technical Data、Dimensions、Population Estimates、Consolidated Statements)
- 识别数值表格中的目标字段
- 确认单位(mm/inches/kg/lbs)或统计口径(年中/年底人口)、财务单位(Millions/Thousands)
Step 3:单位换算与归一化
使用代码执行换算,常用公式:
- 轴距:
mm / 25.4 -> 英寸(保留1位小数)
- 质量:
kg * 2.20462 -> 磅(取整)
- 功率:
kW * 1.341 -> hp
- 人口:四舍五入到指定位数(如
round(x, -4) 取整到万位)
- 财务:检查单位标注,如 "in millions" 则需乘以 1,000,000
对混合单位数据:
- 解析原始数值字符串(如 "870 mm"、"2.9 ft"、"$96.77 billion")
- 定义单位转换函数,将异构单位转换为目标单位
- 处理缺失值(标记为 "N/A")和范围值(如 "600-650")
Step 4:交叉确认
- 从至少2个不同官方文档确认同一数值
- 核对版本号或统计年份确保版本正确
- 检查是否有中期改款或统计口径调整导致的参数变化
- 生成最终表格,确保所有列和行完整