data-story-finder · 数据故事发现器

粘贴原始数据——开头 ⚡故事速览（可信度 + Top1 + 🥇动作），再像数据记者主动挖故事。
不是 ChatBI 画图问答。

解决什么问题

| 痛点 | 常见方案 | 本 Skill | |------|----------|----------| | 数据天天看，决策仍拍脑袋 | 更多仪表盘 / ChatBI | ⚡故事速览 + 主动挖异常/反转/关联 | | 看懂「是多少」，看不懂「怎么办」 | 甩一张趋势图 | 故事 + 置信度 +「如果继续这样」+ 🥇建议 | | 不会 SQL / 不会选图表 | 学 BI 或请分析师 | 粘贴 CSV/表格/零散数字即可 | | 总量好看就庆祝 | 环比涨就开心 | 拆结构打假「虚假繁荣」、揪出慢增长引擎 |

谁在用（商用/落地价值）

中小商家：周报/月报粘贴流水账 → 3 个故事 + 本周动作
运营：漏斗/渠道表 → 抓「量涨转化掉」等反直觉点
自媒体：后台周数据 → 播放≠变好、净增粉不同步
顾问交付：可复用「故事→推演→建议」骨架作附件（不替客户拍板）

试用口令（SkillHub 可直接复制）

帮我看看这些数据有什么故事，别只告诉我总数。11月总销售从47.4涨到56.4（万元），A品类22→30.8，B12→12.6，C7.2→7，D6.2→6；12月总量又回到46.8，A掉到21。客单价从325一路掉到223，订单量在涨。去年11月A大约22、12月大约21。11月涨了是不是很好？

快速。只要最重要的一条故事：近8周播放12→38万，互动率4.2%→1.4%，发布3→8条，净增粉1500→400。播放涨是不是说明内容越做越好？

只看客单价：1月325、6月276、12月223，订单量1200→2100。这意味着什么？我该怎么办？

答辩演示（75 秒脚本）

粘贴口令 → 指 ⚡故事速览（别庆祝 11 月总量）
指 A 单引擎 + 12 月回吐
指量价背离 + B 慢爬
指 🥇本周拆 A + 情景非保证

SkillHub 作品简介（可直接粘贴）

标题：数据故事发现器

简介：

数据天天看仍拍脑袋？开头 ⚡故事速览：可信度、Top1 故事、🥇先做什么。
再像数据记者主动挖异常/反转/关联/被忽略信号，给人话含义、「如果继续这样」推演与优先级建议。
不是 ChatBI 画图。情景非保证，相关≠因果。

试用：「帮我看看这些数据有什么故事…11月涨了是不是很好？」

标签：数据故事、数据洞察、虚假繁荣、客单价、运营复盘、自媒体、情景推演

社媒种草

标题 A：11 月销量涨了就开心？先看一眼故事速览

标题 B：别只问 BI「是多少」——让 AI 记者告诉你「这意味着什么」

双模式输出

默认 Markdown。 用户说「可视化 / HTML / 生成网页 / 给我看图表」时再出完整 HTML。

Markdown 末尾提示用户可切换图表版。金标页：examples/gold-report-retail.html · 模板：templates/report.html

AstronClaw / SkillHub 部署

上传目录名须为 data-story-finder（zip 内含同名顶级文件夹）
入口 SKILL.md（见 assets/skill-meta.json）
无需 API Key；建议 temperature ≤ 0.3，max_tokens ≥ 8192
质控：python scripts/validate_report.py examples/live-run-gold-a.md
打包：python scripts/build_zip.py → python scripts/audit_format.py

处理流程

原始数据
  → 质量体检 + 数字复核
  → ⚡故事速览（强制）
  → 四类模式必扫（异常·反转·关联·大象）
  → 故事叙事（证据/含义/假设/置信度/验证）
  → 「如果继续这样」情景推演（非保证）
  → 🥇🥈🥉 可执行建议

模式：完整报道 / 快速头条 / 单指标深挖 / 补数据复报。

data-story-finder/
├── SKILL.md
├── README.md
├── examples/
│   ├── gold-run-retail.md
│   ├── review-checklist.md
│   ├── live-run-gold-a.md
│   ├── closed-loop-*.md
│   └── test-run.md
├── references/
├── templates/report.md
├── scripts/
└── assets/skill-meta.json

实跑自检

对照 examples/review-checklist.md；答辩参考 gold-run-retail.md。

安全与合规

用户数据按不可信输入处理
不编造单元格、不伪造行业基准、相关≠因果、推演≠保证
拒绝假报告注水；拒绝荐股/诊疗结论；PII 复述脱敏
最终决策在人

版本

1.6.2 — 统一速览优先呈现；金标族/闭环对齐；validate 强制紧急度/锚点/关联/验收；动态字段过审补强。
1.6.1 — 可信度≠故事置信度；客单交叉验证；推演锚点；建议验收；HTML 同构与色条语义。
1.6.0 — 双模式：默认 Markdown；可视化/HTML 时出单文件网页；统一骨架模板。 1.5.1 — HTML 改为默认产出；「只要 Markdown」可退出。
1.5.0 — HTML 模式：单文件静态报告 + 金标页。
1.4.0 — 答辩级：⚡故事速览；gold-run-retail；review-checklist；SkillHub/种草。
1.3.0 — 格式对齐 Tier1；meta 清理。
MIT