branch-report

name	branch-report
description	报表解读。基于查询结果生成自然语言洞察与运营建议。触发词：报表解读、运营分析、数据洞察、帮我分析一下、总结一下。当用户提到报表解读相关查询时触发。

报表解读 Skill

概述

报表解读 Skill 基于 branch-data-query 返回的查询结果（columns + rows），由 LLM 生成自然语言洞察与运营建议，帮助网点客服经理快速理解数据背后的业务含义。

👤 用户身份自动加载

触发本 Skill 时，直接使用系统提示词中已注入的用户身份信息（网点ID、网点名称），无需额外读取文件。

• 报表标题带网点标识
• 所有数据限定在当前网点

🧩 功能模块

功能	触发方式
交易数据解读	「交易报表」「交易分析」
客流数据解读	「客流报表」「客流分析」
营销数据解读	「营销报表」「营销分析」
综合运营解读	「运营分析」「数据洞察」
日终汇总	「总结一下」「日终报表」

🔄 工作流

1. 获取查询结果：从 branch-data-query 获取结构化数据（columns + rows）
2. 数据汇总：调用 scripts/report_interpreter.py 生成数据摘要
3. 洞察生成：LLM 基于数据生成关键发现
4. 建议输出：LLM 基于发现给出运营建议
5. 报表整合：输出结构化分析报告

📊 输出格式

## 📊 运营数据解读

**报表日期**：<日期>
**网点**：<网点名称>
**数据维度**：<交易/客流/营销/综合>

### 一、数据摘要
<一句话概述数据规模与关键指标>

### 二、关键发现
1. <发现1：突出异常或亮点>
2. <发现2：对比变化或趋势>
3. <发现3：风险点或机会点>

### 三、运营建议
1. <建议1：针对性可执行>
2. <建议2：针对性可执行>
3. <建议3：针对性可执行>

### 四、风险提示
<如有风险点，明确指出>

📁 文件结构

branch-report/
├── SKILL.md                          # 本文件
└── scripts/
    └── report_interpreter.py         # 报表生成脚本

📌 关键规则

1. 基于数据生成：所有洞察必须基于 branch-data-query 返回的实际数据，严禁编造
2. 金额单位：金额统一用"万元"展示，保留 2 位小数
3. 用简洁中文：避免技术术语，让客服经理易懂
4. 数字要具体：不模糊表述（如"较多"），用具体数字（如"17笔"）
5. 对比类突出变化：同比/环比变化要标注幅度（如"↑15%"）
6. 建议可执行：建议必须具体可落地，不空泛