// 对用户参与度数据执行同期群分析——留存曲线、功能采用趋势及分层洞察。适用于按同期群分析用户留存、研究功能随时间的采用情况、调查流失规律，或识别参与度趋势。
分析 A/B 测试结果，涵盖统计显著性检验、样本量验证、置信区间计算及上线/延长/停止的决策建议。适用于评估实验结果、判断测试是否达到显著性、解读分流测试数据，或决定是否上线某个实验组。
将自然语言描述转化为 SQL 查询语句。支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言。可从上传的结构图或文档中读取数据库结构。适用于编写 SQL、构建数据报表、探查数据库，或将业务问题转化为查询语句。
集思广益制定团队级 OKR（目标与关键成果），对齐公司目标——定性目标与可量化关键成果。适用于制定季度 OKR、将团队目标与公司战略对齐、起草目标，或学习如何编写有效的 OKR。
使用涵盖问题、目标、市场细分、价值主张、解决方案和发布规划的 8 节综合模板创建产品需求文档（PRD）。适用于编写 PRD、记录产品需求、准备功能规格，或评审现有 PRD。
生成用于测试的逼真虚拟数据集，支持自定义列、约束条件及输出格式（CSV、JSON、SQL、Python 脚本）。适用于创建测试数据、构建模拟数据集，或为开发和演示生成示例数据。
使用「当 [情境] 时，我想要 [动机]，以便 [结果]」格式创建工作故事，附带详细的验收标准。适用于编写工作故事、创建 JTBD（用户待办任务）风格的待办事项，或表达用户情境和动机。
| name | cohort-analysis |
| description | 对用户参与度数据执行同期群分析——留存曲线、功能采用趋势及分层洞察。适用于按同期群分析用户留存、研究功能随时间的采用情况、调查流失规律，或识别参与度趋势。 |
通过同期群分析用户参与度和留存规律，识别用户行为、功能采用及长期参与度的趋势。将定量洞察与定性研究建议相结合。
示例一：上传 CSV 数据
上传 cohort_engagement.csv，包含以下字段：cohort_month、weeks_active、
user_id、feature_x_usage、engagement_score
需求："分析留存规律，并找出 Q4 2025 同期群为何相比 Q3 表现欠佳"
示例二：描述数据格式
"我有 2025 年 1—12 月的月度用户同期群。每行包含：
同期群日期、用户 ID、购买频次和客服工单数量。
分析哪些同期群的长期留存率最高。"
示例三：功能采用分析
上传包含同期群采用数据的 feature_usage.xlsx。
需求："对比各同期群新功能的采用曲线。
哪些同期群采用速度最快？有什么规律？"
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