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数据分析技能。当用户上传 Excel(.xlsx、.xls) 或 CSV 文件并要求分析时使用，基于三阶段分析法（结构理解 → 统计概况 → 发现挖掘）输出结构化的中文洞察。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | data-analysis |
| description | 数据分析技能。当用户上传 Excel(.xlsx、.xls) 或 CSV 文件并要求分析时使用，基于三阶段分析法（结构理解 → 统计概况 → 发现挖掘）输出结构化的中文洞察。 |
用户上传数据文件后，按下列指引完成读取、思考、输出三件事。
使用 pandas 读取用户上传的文件，灵活处理各种情况：
以上是指引而非固定脚本。每份数据情况不同，需要根据实际情况灵活判断。
在做任何统计之前，先回答：
对每个指标列：
按维度列分组，对比各组的指标差异。
数据分析的目标是回答 so what（这说明什么，有什么业务价值），不能只展示数字：
严格按以下结构输出：
（整份数据最核心的一个发现，不超过两句话）
（行数、列数、时间范围、主要维度分布）
（每条包含：发现 + 支撑数据 + so what）
（异常值、数据质量问题）
（基于发现的可操作建议，1~3 条）
把任何输入的信息快速转化为简洁、易懂的中文资讯，让读者一两分钟抓住要点。 适用于新闻、报道、长文、研究报告、论文、政策文件、产品资料、官方博客、链接等各类信息。 当用户提供一段内容（尤其是英文/外文，或较长、较专业的材料），或贴出链接、标题，要求 "整理成中文资讯""写成快讯/速递/简报""用大白话讲讲""帮我把这个讲清楚""划个重点"时使用。 即使用户没明确说"写简报"，只要意图是把信息转述成给中文读者看的简短、好懂版本，也应触发。 需要时会联网检索背景、补充前因、查证事实。与深度分析（content-analyzer）不同， 本技能产出的是简短、可一两分钟读完的纯文本资讯，不是长篇结构化报告。
多轮对抗式稿件打磨技能。通过"批评→改写→综合→盲评"循环，像学术同行评审一样反复打磨稿件直到收敛。所有中间产物（批评、改写、综合、评分）保存为独立文件，完整记录进化过程。当用户说"对抗打磨""反复打磨""深度打磨""多轮润色""盲评打磨""打磨到收敛""帮我把这篇稿子磨一磨""pressure polish""adversarial polish"时触发。也适用于用户说"这篇稿子很重要，帮我好好打磨"或"我需要更高质量的润色"等暗示需要超越单轮润色的场景。注意：如果用户只是要求普通润色，优先使用已有 polish 技能。本技能适合对质量要求极高、愿意花更多时间打磨的稿件。
素材深度分析技能。当用户提供文章、推文、视频文稿等内容并要求分析时使用。 适用于：(1) 理解素材核心观点和论证逻辑，(2) 批判性评估内容，(3) 为后续写作提取可用素材， (4) 分析内容的传播价值。支持长文、短内容（推文/帖子）、视频文稿等多种内容类型。
分析播客/视频访谈内容，提取高价值信息点、金句、待验证背景， 并生成详细写作提纲。当用户提供访谈转录稿或整理稿，需要进行内容分析、 素材提取、或准备写作提纲时使用此 skill。
将播客/视频访谈的分析素材转化为访谈实录整理文章。按访谈原始 顺序组织，保留问答结构的对话感，补充背景解读，让读者通过文字快速了解 访谈全貌。当用户已完成访谈内容分析（有素材包和提纲），需要撰写正式文章 时使用此 skill。
科技专栏提纲生成技能。当用户提供素材（文章、推文、视频文稿等） 要求生成写作提纲时使用。生成 3-5 个差异化大纲方案（优先包含故事驱动型）， 每个方案保存独立文件供用户选择。
