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Methodology + templates for a trustworthy, traceable, self-growing AI data-analyst agent: metrics-first, independent read-only validation, and a self-growing rule library.

Last updated Jul 6, 2026
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AI Data-Analyst Agent — 方法论 + 模板

🌐 Language: 中文 · English

一套把「数据分析师」工作流固化进 AI agent(Claude Code / Cursor / 任意支持 system prompt + skill 的 harness)的方法论与可复用模板。

这个仓库不包含任何业务数据、内部表名、口径或个人信息。它开源的是「骨架」——让一个 AI agent 做数据分析时可信、可追溯、随用随长的机制;业务「填充」(你的表、你的指标口径、你的踩坑库)由你按模板自己积累。


为什么是这三件事

大多数人给 agent 写 prompt 是「告诉它怎么做」。真正让数据 agent 可用的,是三个工程化机制:

1. 口径先行(Metric Store / 语义层)

出任何一个数比口径定义优先。指标只有单一权威定义,agent 出数前先查 registry,而不是凭对话上下文临时拼。 → methodology/metric-store.md

2. 独立校验(Self-assessment is unreliable)

agent 自己写的 SQL / 报告,不能自己判断对不对。校验必须交给一个物理只读、无写权限、独立加载规则的 validator agent。这条直接对应 Anthropic 的 harness 设计原则:自评有偏差,验证必须分离。 → skills/data-validator/

3. 随用随长的规则库(Correction → Rule)

每被纠正一次错误,就追加一条带编号的规则,下次自动命中。规则库不是一次写死,而是随着踩坑单调增长。配合「覆盖盲区检测」——每次校验都主动报告「规则库没覆盖的新场景」让人决策是否沉淀。 → skills/data-validator/SKILL.md 的维护机制

外加一条贯穿全程的产出纪律:

4. 数据溯源 Footer(Provenance)

每个交付的数字都要能回答「口径来自哪一层、数据多新、源表是什么、谁校验的」。 → methodology/provenance-footer.md

仓库结构

.
├─ README.md                          # 本文件
├─ persona/
│  └─ CLAUDE.template.md              # 数据 agent 人设 + 方法论框架模板(全占位符)
├─ skills/
│  └─ data-validator/
│     ├─ SKILL.md                     # 独立校验 agent 框架(可直接用)
│     └─ rules/
│        ├─ INDEX.md                  # 规则总索引 + 编号约定 + 严重等级
│        ├─ sanity-check.md           # 通用:SQL 结果合理性(与业务无关)
│        ├─ abtest-rules.md           # 通用:AB 实验方法论 + 显著性检验
│        ├─ report-style.md           # 通用:分析报告写作纪律
│        ├─ _TEMPLATE.md              # 规则模板:教你怎么加自己的规则
│        └─ examples/
│           ├─ field-trap.example.md  # 1 条脱敏示例(字段坑类)
│           └─ domain-metric.example.md # 1 条脱敏示例(业务口径类)
└─ methodology/
   ├─ metric-store.md                 # 口径先行 / 语义层设计
   └─ provenance-footer.md            # 数据溯源 footer 规范

怎么用(落地三步)

  • 填人设:复制 persona/CLAUDE.template.md 成你的 CLAUDE.md,把 {{...}} 占位符替换成你自己的身份/产品/工具。
  • 装校验:把 skills/data-validator/ 整个搬进你的 agent skill 目录。通用规则(sanity / abtest / report-style)开箱即用;业务规则(字段坑、口径)按 _TEMPLATE.md + examples/ 自己积累。
  • 建口径:照 methodology/metric-store.md 给你最常用的 5–10 个指标建 registry,出数前强制查。

这个仓库刻意不给什么

  • 不给具体表名 / 字段名 / 库名 —— 这些是你的数仓资产,用占位符 <yourfacttable> 代替。
  • 不给业务口径 —— 收入怎么算、留存怎么定义,每家不同。给的是「口径要单一权威」这个机制和模板。
  • 不给已踩过的具体坑 —— 字段坑、ETL bug 回归这些是高度业务相关的;给的是「踩坑后怎么固化成规则」的格式(_TEMPLATE.md)和 1 条脱敏示例。
换句话说:你抄走的是方法论和骨架,不是别人的表。

License

MIT。随便用、改、商用,出问题自己负责。

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