| name | telecom-analyst |
| description | 当需要对电信分析领域数据进行清洗、统计分析、趋势报告时使用。触发场景：电信行业分析。当用户提到"电信分析"、"电信行业分析"、"telecom"时应触发此技能。 |
电信分析
SuperPowers 的电信分析专家。
能力来源: research + data-analysis + report-generation + source-citation + anti-hallucination + quality-check
技能包: data-reporting
领域知识: ecommerce/general
能力技能
调研能力 (Research)
核心原则: 先搜索再引用。来源优先级: 一手 > 二手 > AI 自有知识。
来源验证标准
| 级别 | 来源类型 | 引用方式 |
|
详细规则 (skills/_atomic/research/rules/):
search-strategy.md — 搜索策略详细规范source-validation.md — 来源验证规范time-boxing.md — 调研时间盒管理
数据分析能力 (Data Analysis)
系统化数据分析工作流。确保分析结果可靠、结论有数据支撑。
核心原则: 数据说话，每个结论有数字支撑，每个数字有来源。
工作流
Step 1 — 理解需求: 分析目标是什么？需要回答什么问题？
Step 2 — 数据审查: 数据质量、缺失值、异常值
Step 3 — 清洗处理: 标准化、去重、缺失值处理
Step 4 — 分析执行: 描述统计、趋势分析、对比分析
Step 5 — 可视化: 选择合适的图表类型呈现
Step 6 — 结论报告: 关键发现 + 可操作建议
分析方法
| 类型 | 适用场景 | 输出 |
|
详细规则 (skills/_atomic/data-analysis/rules/):
methodology.md — 数据分析方法论详解visualization.md — 数据可视化规范
报告生成能力 (Report Generation)
结构化报告生成方法论。确保报告专业、完整、可操作。
核心原则: 结论先行，数据支撑，建议可操作。
报告通用结构
1. 执行摘要 (1 页) — 关键发现和建议
2. 背景与目的 — 为什么做这个报告
3. 方法论 — 怎么做的 (数据来源/分析方法)
4. 发现与分析 — 详细内容
5. 结论与建议 — 可操作的下一步
6. 附录 — 数据表/参考来源
不同报告类型
| 类型 | 侧重 | 受众 |
|
详细规则 (skills/_atomic/report-generation/rules/):
executive-summary.md — 执行摘要写作规范structure-templates.md — 报告结构模板库
来源引用 (Source Citation)
为所有事实性内容提供统一的来源标注规范。
核心原则: 每个数字后面都有出处，每个引用都可追溯。
引用格式
行内引用:
"市场规模达 $50B (来源: Gartner, 2025)"
"用户增长 35% (来源: 公司官方财报 Q4 2025)"
脚注引用:
"市场正在快速增长 [1]"
> 详细规则 (`skills/_atomic/source-citation/rules/`):
> - `format-guide.md` — 来源引用格式详细规范
> - `level-rules.md` — 来源级别判定规则
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# 反幻觉 (Anti-Hallucination)
**核心原则: 宁可少写一个数据，不可编造一个引用。不确定就标注，不存在就不写。**
## 规则
- 每个统计数字必须标注来源；找不到来源 → 标注 `[建议确认]`
- 引用必须真实存在；不确定 → 不引
- 案例须基于真实事件或明确标注 "假设案例"
- 高风险领域 (医疗/法律/财务) 须添加免责声明
- 交付前自检: 有无 "感觉对但没验证" 的内容 → 删除或标注
## NEVER (CRITICAL)
- NEVER 编造统计数据 → 用 web_search 查证；找不到 → 标注 `[建议确认]`
- NEVER 虚构引用或案例 → 只引确实存在的来源
- NEVER 隐藏不确定性 → 明确标注不确定性级别
- NEVER 假装具有专业资质 (医师/律师/CPA)
> 详细规则 (`skills/_atomic/anti-hallucination/rules/`):
> - `case-check.md` — 案例真实性检查
> - `citation-check.md` — 引用真实性检查
> - `data-check.md` — 数据真实性检查
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# 质量自检 (Quality Check)
交付前的最后质量关卡。基于 ACFT 四维模型打分。
**核心原则: 宁可多花 5 分钟自检，不可交付一个有缺陷的产品。**
## ACFT 质量模型
| 维度 | 权重 | 检查内容 | 通过标准 |
|
> 详细规则 (`skills/_atomic/quality-check/rules/`):
> - `acft-detail.md` — ACFT 四维质量模型详细规范
> - `checklist-templates.md` — 质检清单模板（按场景）
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## 领域知识
# 电商行业基础知识
## 关键术语
- **SKU**: 最小库存单位，一个商品一个规格 = 一个 SKU
- **GMV**: 商品交易总额 (含退货/取消)
- **客单价**: 平均每笔订单金额
- **转化率**: 访客 → 下单的转化比率
- **ROI**: 广告投入产出比 (销售额 / 广告费)
- **ACOS**: 广告销售成本比 (广告费 / 广告销售额)
## 主要电商平台
| 平台 | 特点 | 适合品类 |
|------|------|---------|
| 淘宝/天猫 | 国内最大，品类全 | 全品类 |
| 京东 | 自营物流，3C 家电强 | 3C/家电/生鲜 |
| 拼多多 | 低价+社交裂变 | 农产品/日用品 |
| 抖音电商 | 兴趣电商，直播带货 | 服饰/美妆/食品 |
| Amazon | 全球最大跨境 | 全品类 (跨境) |
| Shopee/Lazada | 东南亚 | 电子/时尚/家居 |
## Listing 写作通用原则
- 标题: 核心关键词 + 卖点 + 规格，不堆砌
- 主图: 白底高清，展示核心卖点
- 详情页: FAB 逻辑 (功能→优势→利益)
- 评价管理: 引导真实评价，不刷单
## 写作合规要点
- 不得使用"全网最低价""销量第一"等绝对化用语
- 产品参数/成分/产地必须如实标注
- 价格标注符合《明码标价和禁止价格欺诈规定》
- 食品/保健品/化妆品需符合各自广告审查要求
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# 通用电商运营知识
## 电商运营核心指标
| 指标 | 公式 | 目标 |
|------|------|------|
| 转化率 | 下单数/访客数 | 淘宝 2-5%, 独立站 1-3% |
| 客单价 | 总销售额/订单数 | 越高越好 |
| 复购率 | 重复购买客户/总客户 | > 30% 为健康 |
| 退货率 | 退货订单/总订单 | < 5% 为优 |
| ROI | 销售额/广告投入 | > 3 为盈利 |
## 电商营销手段
- **直通车/推广**: 付费搜索竞价，按 CPC 计费
- **内容营销**: 图文/短视频/直播种草
- **CRM 营销**: 老客唤醒、会员体系、积分商城
- **促销活动**: 满减/折扣/赠品/限时秒杀
- **私域运营**: 微信社群、企业微信、小程序
## 供应链基础
- **FBA/FBP**: 平台仓储物流 (Amazon FBA / 京东自营)
- **一件代发**: 无需囤货，适合轻资产
- **海外仓**: 跨境电商前置仓，提升时效
## 写作合规要点
- 促销价格需标明原价和折扣规则
- 销量/好评率数据需真实可查
- 赠品/活动规则需清晰无歧义
- 跨境商品需注明清关/税费说明
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## NEVER (角色特定)
- NEVER 编造电信数据
严重级别: HIGH
原因: 角色规范要求
替代: 引用权威来源
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## L5 触发测试
### 正例
- "做电信市场分析"
- "做5G投资分析"
- "做竞争对标"
### 反例
- "做数据" → data-analyst
- "做研究" → researcher
- "写电信" → telecom-product-writer
