conspect

全自动多源数据智能分析与商务报表渲染工具。上传Excel数据源，AI自动完成数据解析、图表选型、商务排版、可视化渲染，输出可直接开会投屏的专业报表。适用场景：生成报表/数据看板/Excel出图/投屏数据/多表合并分析。不适用：简单数据整理/桌面BI工具/纯文本报告。

songzhou666@songzhou666

Install

openclaw skills install @songzhou666/conspect

Conspect — 全自动数据智能分析与商务报表渲染引擎

数据进，报表出。用户只需上传Excel数据源，AI全自动完成从数据解析到专业报表渲染的全链路处理。本 Skill 的每个阶段均设强制检查点，未经审核不得跳转。

快速参考

类别	说明
When to use	生成报表 / 做数据看板 / Excel出图 / 投屏数据 / 多表合并分析 / 上传多份Excel请求分析
When NOT to use	简单单文件数据整理（无需可视化）、需桌面BI工具（PowerBI/Tableau）、只需纯文本报告
How it works	上传Excel → 分析Agent解析清洗聚合 → 设计Agent图表选型排版 → 渲染Agent输出看板/HTML/PDF + 分析报告(MD/HTML/PDF/Word)
What it produces	交互式Web看板（投屏首选）、轻量化离线HTML（发老板首选）、PDF/PNG长图、结构化分析报告（含中文命名副本）

[WARN] 激活即执行（强制！）

当 Conspect 被激活时（用户表达了数据分析/报表生成等意图），AI 必须立即执行以下流程，不得等待用户额外指令：

text

Step 1: 运行强制入口清单（见 SKILL-execution.md）
Step 2: 读取接力棒 → 确定当前状态
Step 3: 如果接力棒不存在 → 创建接力棒，状态 = 开始
Step 4: 如果状态是 X → 直接从 X 阶段续跑
Step 5: 按状态路由表执行当前阶段任务
Step 6: 完成阶段任务 → 更新接力棒 → 自动进入下一阶段
Step 7: 重复 Step 5-6，直到 确认 或 完成

渐进式分块加载（Progressive Disclosure）

本 Skill 采用渐进式分块加载策略，控制上下文大小：

级别	文件名	触发条件
L0 (始终)	`chunk-01-overview`	Skill 激活时始终加载
L1 (高频)	`chunk-02-workflow`	进入工作流执行阶段
L2 (中频)	`chunk-03-data-pipeline` + `chunk-04-rendering`	分析/渲染阶段按需加载
L3 (低频)	`chunk-05-quality`	QA/审核阶段按需加载
L2 (中频)	`references/output-spec`	输出规范阶段按需加载
L2 (中频)	`references/trigger-guide`	触发机制阶段按需加载
L3 (低频)	`references/examples`	使用示例阶段按需加载
L3 (低频)	`references/quality-audit`	质量审核阶段按需加载
L3 (低频)	`references/ai-reviewer`	AI审核阶段按需加载
L2 (中频)	`references/cli-ai-workflow`	CLI/AI协作阶段按需加载
L3 (低频)	`references/agent-communication`	Agent通信阶段按需加载
L3 (低频)	`references/chart-selection`	图表选型阶段按需加载

加载规则：

SKILL.md 加载后，自动读取 chunk-index.yaml 获取分块元数据
按当前所处阶段自动加载对应级别的分块文件（load_on_demand）
已加载的分块在当前阶段完成后可自动卸载（auto_unload）
分块内容不应与 Agent 指令文件冲突；冲突时以 Agent 文件为准

自绑定条款（不可绕过）：

本条 Skill 的 所有规则、约束、状态机均无条件适用于一切被激活的场景，包括但不限于：

常规数据分析/报表生成任务

元任务：审查/检查/修复本 Skill 自身

元任务：评估本 Skill 的执行质量或完整性

被 Task 子Agent 调用时的任何子任务

元任务例外（解决审查死锁）：当 AI 被要求审查/分析/修复本 Skill 自身时，自动进入"元任务模式"，跳过标准 9 阶段状态机，采用独立的审查流程（读取文件→逻辑分析→输出报告）。元任务完成后，恢复标准状态机。元任务期间仍需遵守 emoji 禁令、数据安全红线等全局规则。

以下理由 不构成绕过状态机的合法依据：

"我正在审查Skill本身，所以不需要走状态机"

"我先读取所有文件了解一下，之后再走状态机"

"我用Task子Agent来做，子Agent不需要遵守状态机"

"我不知道当前状态是什么，所以从零开始做"

违规后果：如果在任何回复中发现AI绕过了状态机（未输出"当前状态"、未创建接力棒、未按阶段执行），用户可判定本 Skill 无效。

AI 不得：

[禁止] 等待用户输入 /conspect start 命令才开始
[禁止] 做完一步后询问"下一步做什么？"（除非在确认阶段）
[禁止] 跳过产物更新直接进入下一阶段
[禁止] 用"已在对话中展示"替代写入产物文件
[禁止] 以路径模糊为由跳过状态机
[禁止] 以元任务（审查/修复 Skill 自身）为由绕过状态机
[禁止] 以"先读取所有文件了解一下"为由跳过入口清单
[禁止] 使用 Task 子Agent 执行实质性工作时绕过状态机（子Agent返回后必须继续遵守状态机，不得跳过当前阶段）
[禁止] 在用户主动中断/提问时忽略用户输入并继续自动推进（必须优先执行"用户中断处理机制"）
[禁止] 使用 python -c 或 python.exe -c 执行内联 Python 代码（Windows PowerShell 不支持内联代码，必须使用 CLI 工具层 python run.py 或写入脚本文件）
[禁止] CLI 命令失败后放弃 CLI，自行写 python -c 内联代码替代（必须先定位 CLI_DIR，按"CLI 调用失败时的处理流程"重试，仍失败则写 .py 脚本文件而非 -c 内联）
[禁止] 在 PowerShell 单引号字符串中对双引号加反斜杠转义（即用 '{\"key\": \"value\"}' 代替 '{"key": "value"}'，这会导致 JSON 解析失败）
[禁止] 在任何输出产物中使用 emoji 或表情符号（含 HTML/图表/文字，违规即 P0 阻断）

CLI 工具层速查表（激活即加载）

本 Skill 所有数据操作必须通过 CLI 工具层执行。以下列表是你在各阶段需要用到的所有 CLI 命令。如果你在某个阶段需要操作数据/加载文件/计算统计/交叉分析，先查下表，不要自己写 Python 代码。

CLI 调用方式（修复 PowerShell 引号问题的终极方案）

CLI 工具 run.py 位于 Skill 安装目录下的 conspect_tools/ 子目录中。调用时必须先切换到该目录，再执行。

方案 A（推荐）：标准输入管道传递 JSON

这是最推荐的调用方式。PowerShell 单引号中的双引号是字面量，通过管道传给 python run.py 的标准输入，完全不存在引号转义问题。

powershell

cd {CLI_DIR}
'{"file_paths": ["e:/skill_example/数据源文件.xlsx"]}' | python run.py analyze

工作原理：'...' 保持字符串原样 → | 管道传给 stdin → Python 的 sys.stdin.read() 直接读到有效 JSON。

方案 B（备选）：`--params-file` 从文件读取

如果因管道不支持（如参数太长），先用 IDE 的 Write 工具创建 JSON 文件，然后 CLI 从文件读取：

text

步骤 1：用 IDE Write 工具创建 _params.json
  文件路径 = {CLI_DIR}/_params.json
  内容：{"file_paths": ["e:/数据源文件.xlsx"]}

步骤 2：切换到 CLI 目录，从文件读取参数执行
  cd {CLI_DIR}
  python run.py analyze --params-file _params.json

注意：必须用 IDE 的 Write 工具（不是终端的 PowerShell write 命令，那是 Write-Output 别名只打印不写文件）。

方案 C（最后备用）：单引号内联 JSON

仅在无法使用管道和文件时使用：

powershell

cd {CLI_DIR}
python run.py analyze '{"file_paths": ["e:/data.xlsx"]}'

警告：单引号内不要给双引号加反斜杠！

[正确] '{"key": "val"}' → ✅
[错误] '{\"key\": \"val\"}' → ❌ Invalid JSON

路径调用规则

powershell

# [正确] 先 cd 到 {CLI_DIR}
cd {CLI_DIR}
python run.py analyze --params-file _params.json

# [错误] 不要两个路径参数都用引号并列
"python.exe" "run.py" analyze '{...}'  # PowerShell ParserError ❌

Skill 安装目录自动定位规则（AI 必须执行）：

text

1. 使用 Glob 全局搜索 run.py（最可靠，能找到所有副本）：
   glob **/conspect_tools/run.py
   
2. 搜索结果可能有多个（开发目录 + 系统目录），**优先选择：
   - 不在 c:\Users\{user}\.trae-cn\ 路径下的（系统目录代码可能不是最新版）
   - 在 e:\ 或项目所在盘符下的
   
3. 如果只有系统目录可用（c:\Users\{user}\.trae-cn\...），也可以使用
   但确认没有其他路径选择

4. 定位到后，记下该目录路径作为 {CLI_DIR}
5. 验证方式：ls {CLI_DIR}/run.py 确认文件存在
6. 后续所有 CLI 调用统一使用：
   cd {CLI_DIR}
   python run.py <action> '<json_params>'

命令速查表

动作	命令格式	使用阶段	用途
analyze	`python run.py analyze '{"file_paths": [...]}'`	分析	全链路分析（加载→清洗→维度识别→聚合→统计→质量评分）
load	`python run.py load '{"file_paths": [...]}'`	分析	仅加载数据，返回 Sheet 列表
read_all	`python run.py read_all '{"file_paths": [...]}'`	分析	返回原始结构信息（列名/类型/样本）
cross_tabulate	`python run.py cross_tabulate '{"file_paths": [...], "row_dim": "...", "col_dim": "..."}'`	分析	任意两维度交叉聚合
quality_assess	`python run.py quality_assess '{"file_paths": [...]}'`	分析	按列数据质量评分
compare_data	`python run.py compare_data '{"data1": {...}, "data2": {...}}'`	分析/审核	两数据集一致性比较
extract_features	`python run.py extract_features '{"data": {...}}'`	分析/设计	提取数据特征
calc_statistics	`python run.py calc_statistics '{"values": [...]}'`	分析/洞察	计算统计数据
ai_decide_chart	`python run.py ai_decide_chart '{"features": {...}}'`	设计	AI Agent 图表选型
ai_generate_insights	`python run.py ai_generate_insights '{"statistics": {...}}'`	洞察	AI Agent 生成洞察
render_report	`python run.py render_report '{"report_design": {...}}'`	报告	渲染报告（MD/HTML/PDF/Word）
save_report	`python run.py save_report '{"content": "...", "filename": "..."}'`	报告	保存产物文件
save_with_chinese_name	`python run.py save_with_chinese_name '{"content": "...", "filename": "..."}'`	报告	保存并生成中文命名副本

CLI 调用失败时的处理流程（强制！不遵守视为违规）

markdown

[P0 阻断] 如果 CLI 命令执行失败（ParserError/路径错误等），AI 不得自行写 Python 代码替代！

[正确] 失败处理流程：
1. 确认 {CLI_DIR} 路径是否正确（重新搜索 run.py）
2. 确认是否先 cd 到了 {CLI_DIR}
3. **改用标准输入管道方式重试（最可靠）**：
   ```powershell
   cd {CLI_DIR}
   '{"file_paths": ["e:/数据源文件.xlsx"]}' | python run.py analyze

如果管道成功，继续执行；后续所有调用都使用此方式
如果管道失败，改用 --params-file 方式
如果仍失败，将 Python 逻辑写入 .py 文件执行（而非 -c 内联）

[错误] 失败后的错误做法：

❌ 放弃 CLI，直接用 python -c "import pandas as pd; ..."
❌ 说"CLI 不能用，所以我自己写代码分析"
❌ 说"PowerShell 不支持，改用脚本方式"

text


> **白名单例外**：唯一允许 AI 写脚本文件的情况是 CLI 中确实没有对应动作（如自定义数据透视），且必须先写入 `.py` 文件再执行。即使写脚本，也不能使用 `-c` 内联方式。

---

## 核心约束

### 技术约束

- **零客户端依赖**：数据处理和渲染全在后端完成，用户仅需浏览器即可查看最终报表
- **后端全量处理**：所有数据解析、清洗、聚合逻辑运行在服务端，不依赖用户本地计算资源
- **ECharts 可视化**：图表渲染基于 ECharts 库，支持折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等主流商用图表类型
- **Excel 数据源**：仅支持 `.xlsx` / `.xls` / `.csv` 格式的 Excel 文件作为数据入口
- **只读不修改**：本 Skill 只做分析和可视化，不修改用户上传的原始数据文件

### 执行约束（强制！）

当 Conspect 被激活时，AI **必须**读取 `SKILL-execution.md` 获取当前阶段的详细执行步骤。

**禁止**：
- 跳过 SKILL-execution.md 直接执行
- 仅凭 SKILL.md 中的简要描述执行
- 省略任何步骤（如审核、中文命名等）

### 禁止内联 Python 代码（强制！）

AI **禁止**使用 `python -c "..."` 或 `python.exe -c "..."` 方式在 PowerShell 中执行内联 Python 代码，因为 Windows PowerShell 不支持内联 Python 代码（引号嵌套会导致 ParserError）。

**正确方式**：所有数据加载、分析和计算操作必须使用 CLI 工具层：
```bash
python run.py analyze '{"file_paths": ["文件.xlsx"]}'
python run.py load '{"file_paths": ["文件.xlsx"]}'
python run.py extract_features '{"data": {...}}'
python run.py calc_statistics '{"values": [...]}'

如果需要执行自定义 Python 逻辑：先写入 .py 脚本文件，再执行脚本：

产物缺失阻断（强制！）

每个阶段结束后，AI 必须检查所有应该生成的文件是否已生成。

如果产物缺失 → 阻断 → 必须补充生成

报告生成阶段必须生成的文件

_cs-report.md（Markdown 报告）
_cs-report.html（HTML 报告）
_cs-report.pdf（PDF 报告）
_cs-report.docx（Word 报告）
_cs-index.json（关联索引）
数据看板.html（中文命名副本，对应 _cs-dashboard.html）
分析报告.md（中文命名副本，对应 _cs-report.md）

所有阶段必须生成的基础文件

_cs-baton.md（接力棒）
_cs-analysis.md（分析报告）
_cs-insights.json（洞察数据）
_cs-design.md（设计文档）
_cs-implement.md（实现摘要）
_cs-verify.md（验证报告）

审核执行检查（强制！）

每个阶段结束后，AI 必须检查审核报告是否已生成。

如果审核报告缺失 → 阻断 → 必须补充生成

必须生成的审核报告

_cs-qa-analysis.md（分析质量审核报告）
_cs-qa-design.md（设计质量审核报告）
_cs-qa-implement.md（实现质量审核报告）
_cs-qa-report.md（报告质量审核报告）
_cs-qa-verify.md（验证质量审核报告）

中文命名检查（强制！）

报告生成阶段结束后，AI 必须检查中文命名副本是否已生成。

如果中文命名副本缺失 → 阻断 → 必须补充生成

必须生成的中文命名副本

原始文件名	中文命名
`_cs-dashboard.html`	`数据看板.html`
`_cs-report.md`	`分析报告.md`

中文命名生成方式

bash

python run.py save_with_chinese_name '{"content": "...", "filename": "_cs-dashboard.html"}'
python run.py save_with_chinese_name '{"content": "...", "filename": "_cs-report.md"}'

能力边界

类别	内容
擅长	多源Excel分析、自动维度分析、一键报表生成、多主题视觉设计、质量审核、智能图表选型
需配合	多源关联（需声明关联键）、同比环比（需同期数据）、品牌色（需提供色值）、PDF中文（需指定字体）、大数据量（需预聚合）
超出范围	桌面BI集成、原始数据在线编辑、实时数据/API接入、纯文本报告、跨表写入数据库

详细说明和替代方案见 references/trigger-guide.md

受众说明

用户类型	如何使用
业务分析师/运营人员	直接上传 Excel 文件，用自然语言描述需求（如"生成一份周报看板"），全自动完成从解析到渲染的端到端流程
团队管理者	上传多份数据源做对比分析、排名看板，在确认阶段微调分析维度和图表布局，产出可直接投屏的汇报材料
企业 IT 部门	通过 /conspect start 命令触发，配置输出路径和品牌色值，集成到内部报表体系中批量运行
初学者（首次使用）	先阅读"快速开始"章节，使用 3 个示例开场白中的一个上传文件体验完整流程，无需任何配置即可看到效果

安全性

数据安全红线

原则	说明	违反后果
数据不出本地	所有数据解析、分析、渲染均在本地完成，不向任何第三方服务发送用户数据	违规即视为本 Skill 无效
原始明细不上前端	生成的 HTML/JS 中禁止包含原始明细数据，仅传输聚合后的汇总数据	违规即视为本 Skill 无效
只读不写	AI 不得修改用户上传的原始数据文件，所有分析结果写入独立的产物文件	违规即视为本 Skill 无效
日志不落地	AI 不得将用户数据写入对话上下文之外的外部日志	违规即视为本 Skill 无效

禁止行为

[禁止] 将用户上传的 Excel 数据发送到外部 API 或第三方服务
[禁止] 在生成的 HTML/JS 中嵌入原始明细数据
[禁止] 在对话上下文中完整展示原始数据表（仅展示摘要和前5行预览）
[禁止] 将用户数据用于报表渲染以外的任何目的
[禁止] 诱导用户提供敏感凭证（密码、Token、私钥）
[禁止] 修改用户上传的原始数据文件
[禁止] 在任何输出产物中使用 emoji 或表情符号（含 HTML/Markdown/文本/图表标签中）

数据隐私与脱敏

当检测到数据中包含敏感字段时，AI 必须自动执行脱敏：

敏感类型	脱敏格式	示例
手机号	保留前3后4	`138****1234`
身份证号	保留前6后4	`110101****1234`
银行卡号	保留前6后4	`622202****1234`
邮箱	隐藏账号名	`a***@company.com`
详细地址	保留到区级	`北京市朝阳区****`

详细说明和产物安全检查见 references/output-spec.md

状态机描述

使用中文状态名，按顺序流转：

Rendering diagram...

阶段	中文名	自动推进	用户介入	说明
START	开始	[自动]	—	创建接力棒，初始化会话
ANALYZE	分析	[自动]	—	读取数据源，执行数据解析和维度分析
INSIGHT	洞察生成	[自动]	—	基于分析结果生成智能洞察和行动建议
CONFIRM	确认	[等待用户]	[必须]	展示分析结果摘要，等待用户确认或修改
DESIGN	设计	[自动]	—	基于确认的分析结果进行图表设计和排版
DESIGN_REVIEW	设计审查	[自动]	—	视觉设计师审查设计方案
IMPLEMENT	实现	[自动]	—	按照设计文档执行渲染和文件生成
REPORT	报告生成	[自动]	—	渲染报告为多格式输出（MD/HTML/PDF/Word）
VERIFY	验证	[自动]	—	对实现产物进行多维度验证
DONE	完成	[自动]	—	输出最终报告，流程结束

产物清单

所有产物存放在 {项目路径}/.agent/harness/，使用 _cs- 前缀：

文件	说明	生成阶段
`_cs-baton.md`	接力棒（状态+进度+任务追踪）	开始（持续更新）
`_cs-analysis.md`	数据分析报告	分析
`_cs-insights.json`	智能洞察数据	洞察生成
`_cs-qa-analysis.md`	分析质量审核报告	分析 → 确认间
`_cs-design.md`	图表设计文档	设计
`_cs-design-review.md`	设计审查意见	设计审查
`_cs-qa-design.md`	设计质量审核报告	设计 → 设计审查间
`_cs-implement.md`	实现摘要	实现
`_cs-qa-implement.md`	实现质量审核报告	实现 → 验证间
`_cs-report.md`	分析报告 Markdown	报告生成
`_cs-report.html`	分析报告 HTML	报告生成
`_cs-report.pdf`	分析报告 PDF	报告生成
`_cs-report.docx`	分析报告 Word	报告生成
`_cs-index.json`	关联索引	报告生成
`_cs-qa-report.md`	报告质量审核报告	报告生成 → 验证间
`_cs-verify.md`	验证报告	验证
`_cs-qa-verify.md`	验证质量审核报告	验证 → 完成间
`_cs-final-report.md`	最终汇总报告	完成

渲染产物（不纳入接力棒管理）：

产物类型	格式	说明
Web 看板	`.html`	交互式 ECharts 看板，可用于会议投屏
离线报告	`.html`	轻量化单页报表，可直接发送给他人
PDF 长图	`.pdf`	高清 PDF 打印版报表
PNG 截图	`.png`	关键图表截图，用于插入文档或消息
分析报告	`.md`	分析报告 Markdown
分析报告	`.html`	分析报告 HTML（独立文件）
分析报告	`.pdf`	分析报告 PDF（打印归档）
分析报告	`.docx`	分析报告 Word（二次编辑）
中文命名副本	`.html`/`.md`	数据看板.html、分析报告.md

Agent 列表

Conspect 采用 10 个子 Agent 协作完成全链路流程：

#	Agent	职责阶段	简介
1	主控 Agent（master）	全部（协调）	负责全局调度、状态机流转控制、文件管理、用户交互
2	分析 Agent（analyzer）	分析	读取 Excel 数据源，执行数据解析、清洗、维度分析、指标计算
3	AI 洞察 Agent（insight）	洞察生成	基于分析结果，利用AI能力生成智能洞察和行动建议
4	设计 Agent（designer）	设计	基于分析结果进行图表智能选型、商务排版设计、配色方案选择
5	实现 Agent（implementer）	实现	按照设计文档编码实现：生成 Web 看板 HTML、离线报告 HTML、PDF/PNG 产物
6	报告设计 Agent（report-designer）	报告生成	基于智能洞察和分析结果，设计报告结构，组织内容
7	报告实现 Agent（report-implementer）	报告生成	按照报告设计文档，渲染报告为多格式输出（MD/HTML/PDF/Word），并生成中文命名副本
8	验证 Agent（verifier）	验证	对实现产物执行多维度验证：数据一致性、渲染完整性、商务合规性
9	AI 审核 Agent（ai-reviewer）	全部（独立审核）	利用AI的理解和分析能力，对产出物进行端到端审核
10	视觉设计师 Agent（visual-designer）	设计→实现（设计审查）	负责审查设计方案的视觉风格合规性

各 Agent 的详细职责和协作方式见 references/agent-communication.md

分块加载说明

为控制单次上下文大小，Conspect Skill 采用渐进式分块加载策略：

分块文件	内容	加载时机
`SKILL.chunks/chunk-index.yaml`	分块索引与加载规则	始终加载
`SKILL.chunks/chunk-01-overview.md`	产品概述、核心约束、触发机制	始终加载
`SKILL.chunks/chunk-02-workflow.md`	核心工作流（状态机+数据处理流水线）	高频加载
`SKILL.chunks/chunk-03-data-pipeline.md`	数据流水线详解	中频加载
`SKILL.chunks/chunk-04-rendering.md`	渲染引擎详解	中频加载
`SKILL.chunks/chunk-05-quality.md`	质量审核体系	低频加载
`references/output-spec.md`	输出规范（运行稳定性、异常处理、输出准确性、降级兜底）	按需加载
`references/trigger-guide.md`	触发机制（自然语义、命令、程序化调用、功能选择、定制化）	按需加载
`references/examples.md`	使用示例（销售周报自动生成）	按需加载
`references/quality-audit.md`	质量审核机制（审核执行者、时机、检查清单、不通过处理）	按需加载
`references/ai-reviewer.md`	AI 审核 Agent 拉起方式（拉起时机、流程、输入参数、输出结果）	按需加载
`references/cli-ai-workflow.md`	CLI 和 AI Agent 调用顺序（各阶段调用顺序）	按需加载
`references/agent-communication.md`	主控 Agent 与子 Agent 通信方式（通信方式、输入输出格式）	按需加载
`references/chart-selection.md`	图表选型指南（选型规则、调用方式）	按需加载

加载规则：

chunk-index.yaml 和 chunk-01-overview.md 伴随主文档同时加载
其余分块在进入对应阶段时按需加载
分块加载不阻断状态机流转

快速开始

一句话概述：上传 Excel 文件，告诉 AI 你要什么报表，自动生成。

3 个可直接复制的开场白：

text

"帮我分析这份业务数据，出一份周报看板"
→ 上传 sales.xlsx，自动进入状态机，从分析到渲染全自动完成

"对比一下这两个月的经营数据，做一份投屏用的报表"
→ 上传 current.xlsx 和 previous.xlsx，自动做同比分析

"把这三个部门的业绩数据合在一起做个排名看板"
→ 上传三份 Excel，自动合并、排名、渲染

首次使用建议：先上传文件，再说需求。AI 会自动识别数据结构和字段含义。

更多使用示例和场景见 references/examples.md

FAQ — 常见问题

分类索引：[使用入门] | [流程管理] | [数据安全] | [兼容集成] | [功能定制]

[使用入门]

Q1：如何开始使用 Conspect？

直接上传您的 Excel 数据文件（.xlsx / .xls / .csv），然后告诉 AI 您的需求（如"生成一份业务数据看板"）。Conspect 会自动进入状态机，从数据解析到报表渲染全自动完成。

也可以输入 /conspect start 手动启动。

[流程管理]

Q2：流程执行到一半能中断吗？中断后怎么恢复？

可以。Conspect 设计了专门的用户中断处理机制（见 SKILL-execution.md）：

立即暂停：AI 展示 3 个选项（立即重置 / 记入 TODO / 仅讨论）
选择处理方式：根据需求选择对应操作
自动恢复：即使关闭对话重新打开，接力棒机制会自动恢复现场，从断点继续执行

[数据安全]

Q3：我的数据会上传到第三方吗？

不会。Conspect 的所有数据处理、分析和渲染均在本地环境完成：

数据解析和清洗：本地运行 Python 脚本处理
图表渲染：使用 ECharts 库在本地生成 HTML 文件
数据存储：产物文件仅保存在 {项目路径}/.agent/harness/ 目录中
不向任何第三方服务发送用户数据

[兼容集成]

Q4：Conspect 的产物文件和现有 `_baton.md` 冲突吗？

不会冲突。Conspect 使用 _cs- 前缀命名所有产物文件（如 _cs-baton.md、_cs-analysis.md），与 ReqPlan-v3 的 _baton.md、_analysis.md 等文件命名不重叠。多个 Skill 可以在同一项目的 .agent/harness/ 目录下共存。

[功能定制]

Q5：支持哪些图表类型？

Conspect 支持 ECharts 主流图表类型：

比较类：柱状图、条形图、折线图、雷达图
构成类：饼图、环形图、堆叠图、瀑布图
分布类：散点图、气泡图、热力图
时序类：折线图、面积图、K 线图
关系类：关系图、桑基图、树图
仪表类：仪表盘、进度图、指标卡

AI 会根据数据特征自动选型，也可在确认阶段由用户指定。

详细图表选型规则见 references/chart-selection.md

Q6：可以自定义配色和品牌风格吗？

可以。在确认阶段，您可以指定品牌色值（如 #1890FF）、字体风格、Logo 位置等品牌元素。设计 Agent 会自动将品牌规范融入排版方案。

如果不指定，Conspect 使用默认商务配色（蓝白主色调）。

版本信息

版本: v2.0
更新日期: 2026-07-29

核心设计:

9 阶段状态机（开始 → 分析 → 洞察生成 → 确认 → 设计 → 设计审查 → 实现 → 报告生成 → 验证 → 完成）
中文状态名 + _cs- 产物前缀
零客户端依赖，后端全量处理
ECharts 可视化引擎
AI 驱动审核机制：利用AI的理解和分析能力进行端到端审核
子 Agent 审核：避免上下文污染，提高审核效率
接力棒持久化（跨 Session 续跑）
验证链规则（计数验证 / 列表验证 / 文件验证）
用户中断处理机制（3 选项）
双产物模式：看板 + 分析报告（MD/HTML/PDF/Word）
中文命名：最终产品自动生成中文命名副本
CLI与AI分工：CLI只负责数据支持，AI负责决策分析
渐进式分块加载：控制上下文大小，提高执行效率

conspect

Install

Conspect — 全自动数据智能分析与商务报表渲染引擎

快速参考

[WARN] 激活即执行（强制！）

渐进式分块加载（Progressive Disclosure）

CLI 工具层速查表（激活即加载）

CLI 调用方式（修复 PowerShell 引号问题的终极方案）

方案 A（推荐）：标准输入管道传递 JSON

方案 B（备选）：--params-file 从文件读取

方案 C（最后备用）：单引号内联 JSON

路径调用规则

命令速查表

CLI 调用失败时的处理流程（强制！不遵守视为违规）

产物缺失阻断（强制！）

报告生成阶段必须生成的文件

所有阶段必须生成的基础文件

审核执行检查（强制！）

必须生成的审核报告

中文命名检查（强制！）

必须生成的中文命名副本

中文命名生成方式

能力边界

受众说明

安全性

数据安全红线

禁止行为

数据隐私与脱敏

状态机描述

产物清单

Agent 列表

分块加载说明

快速开始

FAQ — 常见问题

[使用入门]

Q1：如何开始使用 Conspect？

[流程管理]

Q2：流程执行到一半能中断吗？中断后怎么恢复？

[数据安全]

Q3：我的数据会上传到第三方吗？

[兼容集成]

Q4：Conspect 的产物文件和现有 _baton.md 冲突吗？

[功能定制]

Q5：支持哪些图表类型？

Q6：可以自定义配色和品牌风格吗？

版本信息

方案 B（备选）：`--params-file` 从文件读取

Q4：Conspect 的产物文件和现有 `_baton.md` 冲突吗？