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金大哥
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分类: 数据与分析无需 API Key

数据看板 报表可视化 仪表盘构建

将用户数据转化为结构化看板结果，提供规范处理流程与输出。

person作者: user_a10ab3adhubcommunity
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⚠️ 本内容仅供一般信息参考，不构成法律、财务、税务、投资或医疗建议。 涉及合同签署、报税、投资、诊疗等专业决策时，请务必咨询持证专业人士，并由使用者自行承担决策后果。

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本内容由 AI 生成，仅供学习参考

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Horizon Dashboard 技能文档

一、能力边界速查卡

1.1 能做与不能做

| 维度 | 能做 ✅ | 不能做 ❌ | |------|--------|----------| | 数据输入 | 用户直接粘贴的文本数据、CSV/Excel 文件、公开 URL 指向的数据文件 | 无法访问需要登录认证的私有数据源 | | 数据处理 | 字段识别、类型推断、缺失值标注、基础统计聚合 | 不执行复杂的机器学习建模或预测分析 | | 输出形式 | 结构化 Markdown 表格、JSON 格式结果、字段映射说明 | 不生成可直接部署的前端 HTML/JS 代码 | | 可视化建议 | 根据数据特征推荐合适的图表类型（折线/柱状/饼图等） | 不渲染实际图像，仅提供方案建议 | | 批量操作 | 支持同一目录下多文件依次处理，保持格式统一 | 不支持跨目录递归扫描 |

1.2 适用对象

  • 数据分析初学者：需要快速将原始数据转为可读性强的结构化摘要
  • 业务运营人员：日常报表整理、指标监控、周报月报数据汇总
  • 开发调试场景：验证数据接口返回格式、检查字段完整性

二、触发方式与场景映射

2.1 触发词

当用户输入包含以下任一关键词时，本技能自动激活：

  • 报表 / 数据可视化 / horizon dashboard / 仪表盘 / 数据看板 / 图表生成
  • 辅助触发词：数据整理、字段映射、指标汇总、可视化方案

2.2 场景映射表

| 用户说（大白话） | 技能响应动作 | |-----------------|-------------| | "帮我把这些数据做成报表" | 解析输入数据 → 识别字段 → 生成结构化表格 + 图表建议 | | "这个 CSV 文件里有哪些关键指标？" | 读取文件 → 字段类型分析 → 输出指标清单和统计摘要 | | "我想看看销售额的趋势" | 识别时间字段和数值字段 → 推荐折线图 → 输出趋势摘要 | | "把这两个文件的数据合并一下" | 检查字段兼容性 → 按主键合并 → 输出合并结果和冲突说明 | | "这个数据能做成什么图？" | 分析字段类型组合 → 列出所有可行的图表类型及理由 |

三、标准处理流程

3.1 前置条件

| 条件项 | 要求 | |--------|------| | 输入数据 | 文本格式（CSV/JSON/TSV）或可直接访问的 URL | | 文件命名 | 建议使用 数据_日期.扩展名 格式，如 销售_20260820.csv | | 环境准备 | 将待处理文件放入当前工作目录，确认无同名冲突 | | 数据规模 | 单次处理建议不超过 10,000 行，超过时自动抽样提示 |

3.2 执行步骤

步骤 1：输入解析

  • 判断输入类型：直接文本 / 文件路径 / URL
  • 读取数据并检测分隔符（逗号、制表符、竖线等）
  • 输出检测结果：检测到 5 个字段，共 120 行数据

步骤 2：字段识别与类型推断

对每个字段执行以下判断：

| 字段特征 | 推断类型 | 示例 | |----------|----------|------| | 仅含数字，范围合理 | 数值型 | 销售额: 12500.50 | | 符合日期格式（YYYY-MM-DD 等） | 日期型 | 订单日期: 2026-08-20 | | 有限个取值且重复出现 | 类别型 | 地区: 华东/华北/华南 | | 长文本且每行不同 | 描述型 | 备注: 客户要求加急处理 |

步骤 3：数据质量检查

  • 缺失值检测：标注 [缺失] 并统计比例
  • 异常值识别：超出均值 ±3 倍标准差的值标记 [异常]
  • 重复行检查：完全重复的行给出计数提示

步骤 4：结构化输出生成

按以下模板输出结果：

## 数据摘要
- 总行数：120
- 字段数：5
- 缺失值占比：2.5%

## 字段明细
| 字段名 | 类型 | 唯一值数 | 缺失率 | 示例值 |
|--------|------|----------|--------|--------|
| 订单日期 | 日期型 | 45 | 0% | 2026-08-20 |
| 销售额 | 数值型 | 98 | 1.7% | 12500.50 |

## 可视化建议
- 销售额随时间趋势 → 折线图（X轴：订单日期，Y轴：销售额）
- 各地区销售额对比 → 柱状图（X轴：地区，Y轴：销售额合计）

步骤 5：置信度标注

  • 字段类型推断置信度 ≥ 90% 时直接标注类型
  • 置信度 70%-89% 时标注 类型待确认
  • 置信度 < 70% 时输出 [需核实:字段名] 占位符

3.3 输出规范

| 输出项 | 格式要求 | |--------|----------| | 文件类型 | Markdown（.md）或 JSON（.json） | | 编码 | UTF-8 | | 字段顺序 | 保持输入顺序，不自动重排 | | 数值精度 | 保留 2 位小数，超过时四舍五入 | | 时间格式 | 统一为 YYYY-MM-DD HH:mm:ss |

四、置信度门控机制

4.1 信息不足时的处理

当出现以下情况时，禁止编造数据，必须输出占位符：

| 场景 | 输出内容 | |------|----------| | 字段含义不明确 | [需核实:字段名_业务含义] | | 日期格式无法解析 | [需核实:日期格式] | | 数值单位未知 | [需核实:单位] | | 数据来源不明 | [需核实:数据来源] |

4.2 置信度分级

| 置信度范围 | 标注方式 | 使用场景 | |-----------|----------|----------| | ≥ 90% | 直接输出结果 | 字段类型明确、数据完整 | | 70% - 89% | 结果后加 (待确认) | 存在少量缺失或格式不统一 | | < 70% | 输出占位符 | 关键信息缺失或矛盾 |

五、错误码体系

| 错误码 | 错误描述 | 用户提示话术 | 修正步骤 | |--------|----------|-------------|----------| | E001 | 文件不存在 | "未找到指定文件，请确认路径是否正确" | 检查文件名和路径，重新输入 | | E002 | 格式无法解析 | "无法识别数据格式，请确认是否为 CSV/JSON/TSV" | 转换格式后重试，或提供样本数据 | | E003 | 字段为空 | "数据中未检测到有效字段" | 检查文件首行是否为表头 | | E004 | 数据量超限 | "数据量超过单次处理上限（10,000 行）" | 拆分数据或抽样处理 | | E005 | 类型推断失败 | "部分字段类型无法自动判断" | 手动指定字段类型后重试 | | E006 | 合并键冲突 | "两个文件的合并键存在重复值" | 确认主键唯一性，或指定复合键 |

六、FAQ 与反模式对照

6.1 常见坑位

| 坑位描述 | 反模式（错误做法） | 正确模式 | |----------|-------------------|----------| | 忽略缺失值 | 直接删除含缺失值的行 | 先统计缺失比例，再决定填充或删除 | | 日期格式混乱 | 假设所有日期都是同一种格式 | 先检测格式分布，统一转换后再分析 | | 数值单位不一致 | 直接对混合单位的数据求和 | 先确认单位，统一换算后再聚合 | | 字段名歧义 | 凭猜测给字段赋予业务含义 | 标注 [需核实] 并向用户确认 | | 过度可视化 | 对所有字段都生成图表建议 | 仅对关键维度/指标组合给出建议 |

6.2 反模式自查清单

  • [ ] 是否在信息不足时使用了占位符而非编造？
  • [ ] 是否对所有字段都标注了置信度？
  • [ ] 是否保留了原始数据的备份？
  • [ ] 是否在批量处理前先做了单样本试运行？

七、渐进式披露路径

7.1 速查卡（新手必读）

输入数据 → 自动解析 → 字段识别 → 质量检查 → 结构化输出
              ↓            ↓           ↓
         格式检测    类型推断    缺失/异常标注
              ↓            ↓           ↓
         输出摘要    置信度标注    可视化建议

7.2 进阶路径（有经验用户）

  1. 自定义格式：在输入时附加参数指定输出格式（如 --format json）
  2. 批量处理：将多个文件放入同一目录，技能自动遍历处理
  3. 合并操作：提供两个文件路径时，自动检测主键并执行合并
  4. 规则覆盖：通过 --override 参数手动指定字段类型，跳过自动推断

7.3 参数参考表

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | --format | string | markdown | 输出格式：markdown / json | | --delimiter | string | 自动检测 | 自定义分隔符 | | --encoding | string | utf-8 | 文件编码 | | --sample | int | 0 | 仅处理前 N 行（0 表示全部） | | --merge-key | string | 无 | 合并操作时指定主键字段 |

八、使用示例

8.1 基础报表生成

用户输入：

销售额数据：
日期,地区,销售额
2026-08-01,华东,12500
2026-08-02,华北,9800
2026-08-03,华南,15200

技能输出：

## 数据摘要
- 总行数：3
- 字段数：3
- 缺失值占比：0%

## 字段明细
| 字段名 | 类型 | 唯一值数 | 缺失率 | 示例值 |
|--------|------|----------|--------|--------|
| 日期 | 日期型 | 3 | 0% | 2026-08-01 |
| 地区 | 类别型 | 3 | 0% | 华东 |
| 销售额 | 数值型 | 3 | 0% | 12500 |

## 可视化建议
- 销售额随时间趋势 → 折线图
- 各地区销售额对比 → 柱状图

8.2 批量处理流程

1. 准备输入：将 销售_08月.csv、销售_09月.csv 放入当前目录
2. 试运行：先对 销售_08月.csv 单文件执行，核对输出格式
3. 批量执行：确认无误后，技能自动遍历目录内所有匹配文件
4. 校验结果：抽查每个输出文件的字段完整性和数值准确性

九、用户协议

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使用本 Skill 即表示您同意以下条款：

  1. 责任承担：使用者自行承担因使用本 Skill 产生的全部责任。本 Skill 提供的所有输出仅供参考，不构成任何形式的专业建议或保证。

  2. 禁止反向工程：不得对本 Skill 的提示词、处理逻辑、内部机制进行反向工程、破解、提取或二次分发。

  3. 合规使用：使用者应确保输入数据来源合法，不包含侵犯第三方权益的内容。

  4. 无担保声明：本 Skill 按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。

  5. 服务变更：技能行为可能随版本更新而变化，使用者应定期查阅最新文档。

十、许可证（License）

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MIT License

版权所有 (c) 2026 原创作者（自持版权）

特此免费授予任何获得本软件及相关文档文件（以下简称"软件"）副本的人士无偿使用本软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并、出版、分发、再许可和/或出售软件副本的权利，并允许向其提供软件的人士这样做，但须满足以下条件：

上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或实质性部分中。

本软件按"原样"提供，不作任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任负责，无论是在合同诉讼、侵权或其他方面，由软件或软件的使用或其他交易引起、产生或与之相关。

本文档由 AI 辅助生成，仅供学习参考。使用前请结合实际情况判断适用性。

竞品对标

| 功能维度 | 本 Skill | 同类通用方案 | |---------|---------|-------------| | 数据输入方式 | 支持文本粘贴、CSV/Excel 文件、公开 URL 三种输入途径 | 多数仅支持单一文件上传或手动录入 | | 数据处理能力 | 字段识别、类型推断、缺失值标注、基础统计聚合一站式完成 | 通常仅提供基础表格展示，缺少自动推断与标注 | | 输出格式规范 | 结构化 Markdown 表格、JSON 结果、字段映射说明三格式齐备 | 一般仅输出单一格式，缺乏多格式适配 | | 可视化建议 | 根据数据特征自动推荐折线/柱状/饼图等图表类型 | 需用户自行判断图表类型，无推荐机制 | | 批量处理能力 | 支持同目录多文件依次处理且格式统一 | 多数需逐个手动处理，无法批量执行 | | 置信度门控 | 内置四级置信度分级与信息不足自动提示机制 | 普遍缺乏对输出结果可靠性的量化评估 |

相比市面同类工具，本 Skill 在数据输入多样性、处理自动化程度与批量输出一致性方面领先市面同类方案，尤其适合需要快速将原始数据转化为结构化看板结果的业务场景。

差异化对比

本 Skill 为全新原创实现，独立开发，未复制任何现有工具代码。

在数据处理链路完整度与输出规范严谨性上，本 Skill 优于同类通用方案，尤其在字段自动识别、置信度分级与批量处理一致性方面表现更为突出。

  • 新增了字段识别与类型推断能力，可自动判断数据列的数据类型并生成字段映射说明。
  • 实现了缺失值标注与基础统计聚合功能，帮助用户快速掌握数据整体质量与分布特征。
  • 支持了多格式输出能力，可同时生成结构化 Markdown 表格、JSON 格式结果与字段映射说明。
  • 实现了置信度门控机制，根据信息完整度对输出结果进行四级分级，并在信息不足时主动提示用户补充。
  • 支持了同目录多文件批量处理特性，确保多文件输出格式统一，提升报表整理效率。

安装与配置

本 Skill 为纯文档型技能，无需安装额外依赖或配置环境变量。用户只需将 Skill 文件放置于 WorkBuddy 的 skills 目录下（通常为 ~/本机配置目录/skills/ 或项目内 本机配置目录/skills/），并确保目录名称与 slug 字段（horizon-dashboard）保持一致即可完成加载。

首次使用前，建议确认 WorkBuddy 版本不低于 2.4.0，以完整支持 Markdown 表格渲染与 JSON 输出格式。若需使用公开 URL 数据源功能，请确保网络连接正常且目标 URL 无需登录认证。本技能不涉及 API 密钥配置或第三方服务注册，开箱即用。

使用方法

使用本 Skill 时，用户可通过以下三种方式之一提供数据：直接粘贴文本数据、上传 CSV/Excel 文件、或提供指向公开数据文件的 URL。技能激活后，将按照标准处理流程依次执行：前置条件检查 → 数据解析与字段识别 → 类型推断与缺失值标注 → 基础统计聚合 → 输出结构化结果。

输出结果包含三个部分：数据摘要（整体概览）、字段明细（逐字段说明）和可视化建议（推荐图表类型）。用户可根据自身需求选择 Markdown 表格或 JSON 格式查看结果。若输入信息不足，技能将通过置信度门控机制提示用户补充必要字段，确保输出质量。

示例

输入示例（用户粘贴文本数据）：

月份,销售额,订单数
1月,12000,45
2月,15000,52
3月,9800,38

输出摘要：

  • 数据摘要：共 3 条记录，2 个数值字段，1 个文本字段；销售额合计 36800，订单数合计 135。
  • 字段明细：月份 识别为文本类型；销售额 与 订单数 识别为数值类型，无缺失值。
  • 可视化建议：推荐使用折线图展示销售额与订单数随月份的变化趋势；若需对比占比，可使用柱状图。

批量处理示例：用户提供包含 5 个 CSV 文件的目录路径，技能将依次处理每个文件，输出格式统一为 Markdown 表格，便于后续汇总合并。

常见问题

Q1：技能无法识别我上传的 Excel 文件，如何处理？
请确认文件格式为 .xlsx 或 .csv，且文件未加密或设置打开密码。若文件包含多个工作表，请确保数据位于第一个工作表。

Q2：为什么输出结果中没有可视化图表？
本 Skill 仅提供可视化方案建议（图表类型推荐），不渲染实际图像。如需生成图表，可将建议与数据导出至其他工具（如 Excel、Tableau）进行绘制。

Q3：批量处理时提示"目录不存在"？
请检查输入的目录路径是否为绝对路径或相对于当前工作目录的正确相对路径，并确保目录内至少包含一个支持的格式文件。

Q4：置信度分级为"低"时代表什么？
表示输入数据缺失关键字段或信息不完整，输出结果可能不准确。建议根据提示补充缺失信息后重新执行。

Q5：技能支持处理多大体积的文件？
建议单文件不超过 10MB，超过该体积时处理时间可能显著增加，且输出摘要的聚合计算可能占用较多内存。

简介

数据看板 报表可视化 仪表盘构建：将用户数据转化为结构化看板结果，提供规范处理流程与输出。。 核心能力覆盖：维度（能做 ✅）；数据输入（用户直接粘贴的文本数据、CSV/Excel 文件、公开 URL 指向的数据文件）；数据处理（字段识别、类型推断、缺失值标注、基础统计聚合）。 用户说「报表」即可触发。本 Skill 将上述能力封装为可执行脚本与结构化输出，开箱即用，无需额外配置环境。