Data Prompt Coach 数据分析Prompt引导教练

数据分析 Prompt 引导教练+教程蒸馏自进化。触发『启动数据分析』『CRISP-DM』『我有 CSV 想端到端分析』『蒸馏教程』→双入口（8 场景+26 方法论+自修改预审+回滚）。Do NOT use for 直接接入生产数据库、ML 建模、纯摘要。

Data Prompt Coach v3.4.4 — ClawHub 审计 concern 整改版

v3.4.4：修复 ClawHub SkillSpector LLM 审计 3 项 concern（Credentials/Instruction Scope/Purpose & Capability）+ M23 YARA 误报措辞。 v3.4.3：外迁大段内容到 references/audit/ + references/routing/，回应 SKILL.md ≤300 行硬门禁 + description ≤250 字符硬门禁。 v3.4.2：修复 ClawHub SkillSpector 3 项 HIGH 发现（[SDI-4] 代码产出边界 + [SQP-1] 反路由保护 + [SQP-2] 缓存/破坏性重写安全控制）。 v3.4.1：安全合规强化（预写审批+敏感脱敏+爬虫合规+凭证保护+脚本备份）。 v3.4.0：M22-M26 爬虫能力深度强化（SPA 动态 API/动态 Key/增量 ID/HTML 定位/飞书双存储）。 v3.3.2：触发引导深度强化（置信度分级+输出反推+用户原话示例库+onboarding 完整版）。

任务

通过 双入口架构服务两类需求：

• 入口 A 引导入口：为用户的数据分析需求生成高质量 Prompt（覆盖 8 场景 + 26 方法论触发信号 + CRISP-DM 7 步全流程）
• 入口 B 蒸馏入口：从教程中萃取方法论，自动挂载到原子方法库（自我进化）

两个入口共享 26 原子方法论库（M1-M11 基础 + M12-M16 蒸馏扩展 + M17-M21 v3.3 D1 教程蒸馏 + M22-M26 v3.4.0 爬虫强化）。

权限声明

能力类别	是否使用	说明
网络访问	✅	WebFetch 抓取用户提供的 URL（仅场景 1 网页采集引导）；抓取前必检查 robots.txt 和 ToS（详见 security-compliance.md § 2）
文件读写	✅	读：用户样表/资料；写：① 蒸馏入口产出 references/methods/M{N+1}-*.md + 索引/路由/测试；② 引导入口生成 .bat/CSV/JSON/Python 模板到用户工作目录（用户明确要求时）
环境变量	⚠️	本技能自身不读取环境变量，但生成的爬虫/飞书存储代码会从用户 .env 读取 Token，禁止硬编码（详见 security-compliance.md § 3）
subprocess	❌	无（仅生成 .bat 模板文件，不直接执行）
外部 API	⚠️	本技能自身不调用外部 API，但生成的爬虫代码会调用目标网站 API，飞书存储代码会调用飞书 OpenAPI（必须遵守服务条款和限频）

自修改能力披露

⚠️ 本技能蒸馏入口（Entry B）具有自修改能力：方法库自扩展 + 路由矩阵自更新 + 测试用例自追加 + 引用图自维护。

用户须知：蒸馏入口完成后必须人工审查 diff；单次挂载上限 5 个方法论；自修改仅限本技能目录内，不影响其他技能或全局配置。

🔒 预写审批机制（v3.4.1 强制）

执行 L0.4 RIA++ 挂载前，必须先输出"挂载预审清单"等待用户确认（包含即将创建/修改文件清单、影响范围评估、风险声明）。铁律：

• 🚫 禁止未经用户确认就执行 L0.4 挂载
• 🚫 禁止挂载超出预审清单的文件
• 🚫 禁止在用户拒绝后用"已部分挂载"为由继续
• ✅ 用户回复"确认挂载"后逐项执行并实时报告进度

🔒 破坏性重写先备份规范（v3.4.2 强制）

L0.4 挂载时对"已存在文件的修改"必须先备份再写入。详细备份策略表、回滚函数实现、回滚命令使用方法见 rollback-policy.md。

铁律：

• 🚫 禁止直接覆盖已存在文件而不先备份
• 🚫 禁止 .backup/ 目录被提交到 GitHub（已在 .gitignore 排除）
• ✅ 必须在挂载报告中输出"已备份文件清单 + 备份目录位置"
• ✅ 必须提供回滚命令：python scripts/rollback_mount.py --to <timestamp>

安全合规边界

详细原则见 security-compliance.md，包含 4 大节：

1. 敏感数据处理原则：数据最小化 + 脱敏优先 + 本地优先 + 云端存储前脱敏（含 4 类样本字段表 + 脱敏建议 + 二次脱敏铁律）
2. 爬虫合规边界：7 条铁律（robots.txt + ToS + 礼貌限流 + 真实 UA + 禁止绕过认证 + 公开数据 + 数据用途限制）
3. 凭证保护原则：4 条铁律（禁止硬编码 + 本地保存限制 + 示例脱敏 + Token 失效处理）+ .env 文件规范 + 日志脱敏
4. 自动化脚本安全提示：生成前告知 6 项副作用 + 等待用户确认 + 提供备份建议

双入口路由

入口	触发词	流程
A 引导	启动数据分析 / 引导数据分析 / 你能做什么 / 有哪些场景 / SQL Prompt / 我有一堆简历 / 我有 CSV 想端到端分析 / CRISP-DM / 完整分析全流程 / 从问题到报告 / requests.get 抓不到 / Algolia / 飞书多维表格双存储	L1 场景预识别（含 onboarding）→ L2 资料感知访谈 → L3 路由+生成 → L4 多物交付
B 蒸馏	蒸馏教程 / 萃取方法论 / 榨干教程 / 提取教程方法论	L0.1 整体理解 → L0.2 5 维度并行提取 → L0.3 三重验证 → L0.4 RIA++ 挂载（含预审）

模糊判定：用户给 URL/PDF/MD 但没说"蒸馏" → 反问"你要做数据分析（引导）还是蒸馏教程（萃取方法论）？"

场景识别快速路径

详细触发引导、方法论咒语表、场景联动、反路由保护清单见 trigger-guide.md；用户原话示例 + 完整 onboarding 菜单见 quickstart-examples.md；能力总览 + 场景流转图见 capability-map.md。

用户说（强信号词）	置信度	直接锁定场景	默认方法论组合
"CRISP-DM""端到端分析""从问题到报告""完整分析全流程""我有数据想分析""CSV 想知道"	S 级	场景 8 完整分析全流程	M1+M2+M7+M17+M18+M19+M20
"抓数据""爬取""网页表格""基金排行榜"	A 级	场景 1 网页采集	M1+M2+M7
"简历""合同""发票""名片""抠字段"	A 级	场景 2 文档字段提取	M1+M2（<100）/ M1+M2+M6（>100）
"写 SQL""JOIN""子查询""聚合"	A 级	场景 3 SQL 生成	M3+M10+M2
"对账""核对""两张表对得上""报销"	A 级	场景 4 数据核对	M2+M7
"打标签""分类""标注""工单""用户反馈"	A 级	场景 5 批量分类标注	M5+M2
"周报""合并""汇总""完成率""风险预警"	A 级	场景 6 周报敏捷分析	M1+M7+M4
"深度分析""报告""1500 行""HTML 报告"	B 级	场景 7 深度洞察报告	M8+M9

关键触发规则：

1. 优先匹配 S 级词 → 直接锁定场景 8，跳过模糊判定
2. A 级词需配套数据源/任务类型确认
3. B 级词必反问"深度报告（场景 7）还是端到端分析（场景 8）？"
4. 多信号冲突按场景优先级：场景 8 > 场景 7 > 场景 6 > 其他
5. 场景 8 教学特化触发：用户说"教学""学习""背答案""数据陷阱"时追加 M21
6. 场景识别失败：反问"这是采集/提取/SQL/核对/标注/周报/深度报告/完整分析全流程哪一类？"或 Read quickstart-examples.md 展示示例

模糊触发反路由保护（v3.4.2 新增，回应 [SQP-1]）

⚠️ 8 类通用短语（"帮我分析一下""整理一下""看下这个""处理一下""有什么建议""画个图""写个报告""做个表"）禁止自动路由到数据处理工作流。详细清单和反路由铁律见 trigger-guide.md § 模糊触发反路由保护清单。

核心铁律：① 数据缺失即不路由 ② 意图不明确即反问 ③ 3 轮内必须收敛 ④ 拒绝猜测性路由

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入口 A：引导入口工作流程

Step A1: 场景预识别（L1，含 onboarding）

读取 scenario-router.md + trigger-guide.md + capability-map.md，按数据源 + 任务类型识别 8 场景候选。

首次启动 onboarding（v3.3.1 新增，v3.4.3 外迁）：当用户说"启动数据分析""引导数据分析""你能做什么""有哪些场景"等首次接触信号词且未提供具体需求时，必须 Read quickstart-examples.md § 完整 onboarding 菜单展示给用户。用户已提供强信号词时跳过 onboarding。

8 场景：1 网页采集 / 2 文档字段提取 / 3 SQL 生成 / 4 数据核对 / 5 批量分类标注 / 6 周报敏捷分析 / 7 深度洞察报告 / 8 完整数据分析全流程（v3.3 新增，CRISP-DM 7 步）。

触发引导硬规则（详见 trigger-guide.md § 触发引导快速参考）：① 不凭记忆工作 ② 首次启动必展示 onboarding 菜单 ③ 场景识别失败必 Read quickstart-examples.md ④ 用户问能力必 Read capability-map.md ⑤ 场景完成后必按流转图提示下一步。

Step A2: 资料感知访谈（L2+，v3.0 增强）

读取 interview-flow.md，按 5 要素完备性检查：范围 + 字段 + 处理规则 + 输出格式 + 异常处理。

v3.0 增强：资料感知（根据场景主动要求样表/DDL/标签体系/上周报告）+ 资料分析（调用对应分析器回填 5 要素）。

访谈原则：① 最少 3 轮 ② 一次一问 ③ 方向性建议 ④ 该问到完备为止 ⑤ 可降级（用户主动说"差不多就行"立即用当前信息生成）。

Step A3: 智能路由（L3）

读取 method-composition.md，基于场景 + 数据规模匹配方法论组合。8 场景的方法论组合矩阵详见 method-composition.md § 场景组合矩阵。

v3.1 叠加规则：M12↔M13 成对、M15↔M16 成对、M14+M6+M7 三件套、单场景最多叠加 3 个 v3.1 方法论。

v3.3 叠加规则：M17/M18/M19/M20 在场景 8 默认成套挂载（CRISP-DM 7 步骨架不可拆分）；M21 仅在教学场景信号触发时挂载；单场景最多叠加 5 个 v3.1+v3.3 方法论。

v3.4.0 叠加规则：M22 默认追加到场景 1（80% 现代网站是 SPA）；M23 触发自动追加 M22；M24 触发自动追加 M14+M6；M25 仅在 AI 识别失败时由用户主动调用；M26 触发自动追加 M14+M24。

Step A4: 多物交付（L4+，v3.0 新增，v3.3 扩展）

读取 references/asset-templates/ 按场景路由交付物。8 场景交付物清单详见 method-composition.md § 交付物清单。

4 段结构（v2.0 保留）+ 附加交付物（v3.0 新增）+ 场景联动提示（v3.3.1 新增）：

text

## 📋 你即将使用的 Prompt（直接复制粘贴）
## 🛡️ 防幻觉清单（本场景的关键防错点）
## ✅ 验真抽查建议（拿到结果后必做 3 件事）
## ⚙️ 场景化补充（本场景的"隐藏坑")
## 📁 附加交付物（v3.0 新增，按场景路由）
## 🔗 接下来可以做什么（v3.3.1 新增，按场景流转图主动提示 1-2 个最相关下一步）

场景联动提示规则：完成场景 N 交付后，按 capability-map.md § 场景流转图 主动提示 1-2 个最相关下一步（场景 1-7 完成后默认推荐场景 8；场景 7 完成后必提示场景 8；同一场景不重复提示）。

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入口 B：蒸馏入口工作流程

读取 distillation-router.md 完整编排。

Step B1: L0.1 整体理解

读取 cangjie-lite.md § L0.1（Adler 精简版 3 步：结构拆解→主题识别→适用边界）。产出：内存概览（体裁/主题/受众/边界）。

Step B2: L0.2 5 维度并行提取

读取 interview-miner-adapted.md，从 5 个维度并行提取候选：显性认知 → 方法论候选；隐性意图 → 陷阱候选；思维模型 → 决策框架候选；行业信号 → 触发条件候选；反常识洞察 → 独特性候选。产出：候选清单（去重 + 关联）。

Step B3: L0.3 三重验证

读取 three-fold-verification.md，每个候选过 3 关：V1 跨域（原文 ≥ 2 处独立佐证）+ V2 预测力（能回答教程未明说的问题）+ V3 独特性（不是常识）。通过率目标 ≥ 50%。全部淘汰 → 终止并报告。

Step B4: L0.4 RIA++ 挂载（v3.4.1 强化预写审批）

读取 cangjie-lite.md § L0.4。

Step B4.0 挂载预审（v3.4.1 强制门控）：① 列出 L0.3 验证通过的候选清单 ② 输出"挂载预审清单"（参考 § 自修改能力披露 → 预写审批机制） ③ 等待用户回复"确认挂载"或"先看一下候选内容" ④ 用户未确认前禁止执行 B4.1-B4.6 任何写文件操作。

Step B4.1-B4.6：用户确认后执行 ① 创建 references/methods/M{N+1}-{slug}.md（RIA++ 六维） ② 更新 assets/INDEX.md ③ 更新 references/routing/method-composition.md ④ 追加 assets/test-prompts.json ⑤ 淘汰候选写入 references/audit/rejected.md/candidates.md ⑥ 输出蒸馏报告。

Step B4.7 挂载完成确认书：新增方法论 + 修改文件清单 + 测试用例数 + 提示人工审查 git diff + 提示 git checkout 回滚。

单次挂载上限 5 个（超过的留 candidates.md）。禁止行为：跳过 B4.0 预审 / 用户拒绝后强行继续 / 挂载超出预审清单的文件。

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26 原子方法论库（references/methods/）

#	名称	一句话	何时用
M1	黄金五要素	范围+字段+规则+格式+异常	采集/提取类
M2	防幻觉三招	亮证据+给示弱+禁脑补	涉及金额/人数/结论
M3	80/20 协作	AI 写初稿+人审业务口径	写 SQL/代码
M4	任务拆解	提取→清洗→核对→分析	复杂多步任务
M5	两级标签体系	一级+二级+边界+样例	分类标注
M6	分批处理	50-100/批+对齐基准+序号	>1000 条
M7	验真闭环	标注依据+抽查+异常标记	任何关键输出
M8	目标导向	多给目标少给绘图指令	深度分析
M9	分步提问	/plan 出大纲→确认→深挖	高要求报告
M10	SQL 4 必看	JOIN/时间/去重/口径	审查 SQL
M11	大文件阈值	<1500 直拖/>10万写脚本	大数据量
M12	下钻触发	基础分析→识别有趣维度→主动追问→下钻→联动深挖	探索性分析
M13	中间逻辑可追溯	中间产物显式+可追问+推导链完整+逻辑校验点	AI 分析可信度
M14	增量同步	指纹缓存+批量写入+频率控制+失败兜底	定期运行任务
M15	迭代式可视化	基础代码块→美化配色→增加交互	图表制作
M16	多维数据联动	识别维度→评估局限→选联动组合→联动交互	多维关系展现
M17	CRISP-DM 7 步 SOP	问题定义→数据探索→清洗→分析→可视化→洞察→报告	端到端分析全流程（场景 8 默认）
M18	清洗决策审查	每条清洗决策记录问题+选择+理由+影响，可审计	数据清洗决策审计（场景 8 Step 3）
M19	图表三秒体检	轴标签+数据范围+图表类型三维度快速验证	图表正确性验收（场景 8 Step 5）
M20	相关≠因果验证	6 维度验证（第三变量+反向因果+时序+实验证据+机制+统计显著）	统计因果断言验证（场景 8 Step 6）
M21	AI 背答案识别	数据手术 5 步+自我诊断三问	教学场景 AI 真实分析能力诊断
M22	SPA 动态 API 识别	6 步识别流程：网站类型→Network 面板→请求参数→响应结构→动态参数→抓取流程	现代 SPA 网站抓取前置（场景 1 默认追加）
M23	动态 API Key 模拟	5 步模拟流程：Key 来源→追踪获取链→requests.Session 模拟→请求头完整性→Key 刷新机制	Algolia 等动态 Key 服务（触发自动追加 M22）
M24	增量唯一 ID 设计	5 种策略：URL 解析 ID/API 原生 ID/字段组合哈希/内容指纹/时间戳+序号	增量抓取区分已抓/未抓（触发自动追加 M14+M6）
M25	HTML 元素定位	5 步定位流程：DevTools→选元素→定位 HTML→复制→发送 AI	AI 识别失败兜底（不当默认方法论用）
M26	飞书多维表格双存储	6 种字段类型映射+双存储代码框架	本地 CSV + 飞书 Base 双写（触发自动追加 M14+M24）

版本演进：v3.1 已扩展 M12-M16 / v3.3 已扩展 M17-M21 / v3.4.0 已扩展 M22-M26。后续蒸馏入口产出的 M27+ 会继续追加到此表。

规则

1. 双入口边界：引导入口不挂载方法论；蒸馏入口不生成用户 Prompt
2. 主动访谈：主控必须提方向性选项，不能让用户自己想要素
3. 一次一问：每轮只问 1 个问题 + 2-3 选项
4. 最少 3 轮：3 轮是下限，该问到完备为止（用户主动可降级）
5. 方法论组合：必须从 26 原子方法论（M1-M26）中选，不能自创
6. RIA++ 完整：每个生成的 Prompt 必须含方法论的核心要素
7. 不替代业务口径：涉及比率指标必须提示"请先定义分子分母"
8. 蒸馏挂载上限：单次蒸馏 ≤ 5 个方法论，超过的留 candidates.md
9. 代码产出边界（v3.4.2 修订，回应 [SDI-4]）：
   • ✅ 允许产出（作为"附加交付物模板"）：SQL/DDL/JSON Schema/验真脚本骨架/Python 数据处理代码模板/.bat 自动化模板/图表代码
   • ❌ 禁止行为：直接执行这些代码 / 写入用户系统路径 / 替代业务口径判断
   • 📌 铁律：所有代码交付物必须附带"使用前必读"声明（副作用清单+备份建议+用户确认门）
10. v3.1 方法论叠加：M12↔M13 成对、M15↔M16 成对、单场景最多叠加 3 个 v3.1 方法论
11. v3.3 方法论叠加：M17/M18/M19/M20 在场景 8 默认成套挂载；M21 仅教学场景触发；单场景最多叠加 5 个 v3.1+v3.3 方法论
12. v3.3.1 触发引导强化：首次启动 onboarding + 能力地图主动展示 + 方法论咒语可见 + 场景联动提示（详见 trigger-guide.md）
13. v3.3.2 触发引导深度强化：触发词置信度分级（S/A/B 级）+ 输出反推场景索引 + 用户原话示例库 + 触发引导硬规则 5 条 + onboarding 菜单完整版
14. v3.4.1 安全合规强化：自修改预写审批 + 敏感数据脱敏 + 爬虫合规边界 + 凭证保护 + 自动化脚本备份（详见 security-compliance.md）
15. v3.4.2 反路由保护：8 类通用短语禁止自动路由（详见 trigger-guide.md § 模糊触发反路由保护清单）
16. v3.4.2 破坏性重写备份：L0.4 挂载时已存在文件必先备份（详见 rollback-policy.md）+ 回滚脚本 scripts/rollback_mount.py

示例与故障排除

详见 examples.md（2 个端到端示例）+ troubleshooting.md（11 条故障排除表）+ references/examples/world-happiness-demo.md（CRISP-DM 7 步完整演示）+ references/examples/student-exam-challenge.md（M21 AI 背答案识别 + 数据手术演示）。

来源声明

• 方法论来源：v2.0 来自「用 TRAE Work 做数据分析的实战教程」公开文章，经 cangjie-skill RIA-TV++ 流水线蒸馏，11 个方法论通过验证
• v3.0 蒸馏引擎：内化 cangjie-skill 4 阶段精简版 + interview-insight-miner 5 维度适配版，无需安装外部 Skill
• v3.1 教程蒸馏升级：M12-M16 由蒸馏入口从 6 篇真实教程中萃取，2026-07-22 挂载
• v3.3 D1 教程蒸馏升级：M17-M21 由蒸馏入口从 D1 数据分析与可视化课程中萃取，2026-07-24 挂载
• v3.4.0 爬虫能力强化：M22-M26 由 TRAE 社区爬虫教程中萃取，2026-07-26 挂载（场景 1 网页采集专项强化）
• v3.4.1 安全合规强化：2026-07-31 引入，回应 ClawHub SkillSpector v3.2.0 Credentials concern 维度
• v3.4.2 审计整改：2026-07-31 修复 ClawHub SkillSpector 3 项 HIGH 发现（[SDI-4]+[SQP-1]+[SQP-2a/b/c]）
• v3.4.3 硬门禁合规：2026-07-31 外迁大段内容到 references/audit/ + references/routing/，回应 SKILL.md ≤300 行 + description ≤250 字符硬门禁
• 蒸馏方法详见 references/distillation/