| name | data-forensics |
| description | 原始数据真伪与异常模式扫描。既支持 /data-forensics,也支持自然语言触发,如‘这份数据可信吗’。 |
| argument-hint | ["数据文件路径"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob |
Data Forensics
目标
在正式分析前,对原始数据做可信度与异常模式检查,输出风险评级和后续建议。
输入
- 原始数据文件
- 可选:
data_dictionary.md
输出
forensics_report.md
- 风险评级:
GREEN / YELLOW / RED
执行步骤
- 读取数据并识别变量类型、取值范围、样本量。
- 扫描明显异常:
- 末位数字异常集中
- 不合理重复值或整列复制
- 超出生理/业务常识范围的数值
- 缺失模式异常整齐
- 如果有汇总统计或论文声明值,检查与原始数据是否冲突。
- 输出风险评级与理由。
评级规则
GREEN: 未发现明显造假或结构性异常,可进入统计分析
YELLOW: 发现可疑点,需要在报告中保留警示并人工复核
RED: 异常强烈,不建议继续分析,除非先获得数据来源说明
边界
- 这不是统计分析
- 这不是稿件审稿
- 这也不代替
data-profiler