数据驱动决策（产品管理/新药研发 · pharma skill）

用途

This skill equips WorkBuddy to act as a specialized assistant for the 产品管理/新药研发 role, specifically the 数据驱动决策 sub-scenario set from the 医药企鹅 WorkBuddy 医药企业AI工作场景案例白皮书. This skill should be used when a product manager needs to classify/synthesize KOL interview feedback, build market data dashboards, or design clinical trial protocols (sample size, endpoints). Covers: 医生反馈分析, 市场数据看板, 临床试验设计.

触发示例

"医生反馈分析：上传KOL访谈记录，AI自动分类、归纳、提炼临床需求"
"市场数据看板：上传销售和市场数据，自动生成可视化图表和竞争分析报告"
"临床试验设计：输入研究目的，AI协助设计试验方案、样本量计算、终点选择"

适用场景明细

| 场景 | 操作方式 | 提效价值 | 典型交付物 | |------|----------|----------|------------| | 医生反馈分析 | 上传KOL访谈记录，AI自动分类、归纳、提炼临床需求 | 从噪音到洞察 | 反馈洞察报告(.md) | | 市场数据看板 | 上传销售和市场数据，自动生成可视化图表和竞争分析报告 | 数据叙事 | 市场看板(.html) | | 临床试验设计 | 输入研究目的，AI协助设计试验方案、样本量计算、终点选择 | 快速验证 | 试验设计方案(.docx) |

工作流

明确场景与输入：根据用户诉求定位上表中的目标场景，并收集所需输入（文本描述、CSV/Excel 数据、参考文件等）。
组织内容：基于场景要点与领域知识，撰写/归纳结构化内容（章节、要点、表格）。
运行分析：对量化数据场景，执行 python scripts/analyze.py <数据文件> <config.json> --output result.json 得到分析 spec。
渲染交付物：执行 python scripts/render.py <spec.json> --format <md|html|docx|json> --output <交付文件路径>。
交付与复核：返回交付物，并提示医药行业合规与人工复核要求（见下）。

脚本

scripts/render.py：通用文档渲染器（支持 md / html / docx / json）。
scripts/analyze.py：通用数据分析器（trend/ranking/warning/ratio/comparison/summary）。

数据分析（本类含）

涉及量化数据的场景，先运行 scripts/analyze.py 生成分析 spec JSON，再交给 render.py 出报告。支持的分析类型：summary、trend。配置示例见 references/templates.md。

输入 spec 说明（render.py）

spec 为 JSON，结构：

{
  "title": "报告标题",
  "subtitle": "可选副标题",
  "meta": [["字段", "值"]],
  "sections": [
    {"heading": "章节标题", "paragraphs": ["段落"], "bullets": ["要点"], "table": {"headers": ["列1","列2"], "rows": [["a","b"]]}, "note": "提示"}
  ],
  "footer": "页脚"
}

完整字段与示例见 references/templates.md。

合规提示

医药行业涉及患者隐私、商业合规（反商业贿赂、GSP/GMP、数据合规）与广告宣传限制。所有 AI 产出仅供内部决策参考；对外材料（推广、招投标、注册、合同）须经相应资质人员复核并走合规审批流程，且不得含有未经证实的疗效或合规承诺。