关键在于用时间序列动词链锁定分析路径、绑定输入输出对象、强制分步校验闭环：第一步将孤立动作替换为带起点过程终点的动词链；第二步每段后追加数据锚点约束操作精度；第三步结尾加强制闭环指令确保结果自洽。
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让天工ai在数据分析任务中输出连贯的动作链，避免“查完a又突然跳到c”“中间步骤缺失导致无法复现”，关键在于用时间序列动词链锁定分析路径、绑定输入输出对象、强制分步校验闭环。用三段式动词链锁死分析起止与过渡
第一步：把孤立动作词替换成带起点、过程、终点的动词链，例如将“分析用户留存”改为“从GA导出2025年Q1新客注册表→按install_date+device_id去重并标记首日DAU→以7日为窗口滑动计算次日/7日/30日留存率”。
第二步：每段动词后追加数据锚点，比如“去重操作必须保留原始event_timestamp字段，不可聚合丢失毫秒级精度；滑动窗口需对齐自然周（周一至周日），非滚动7日”。没有这种约束，AI默认按逻辑最优简化，常把“按设备ID去重”错解为“按用户ID去重”，导致漏掉多端登录用户。
第三步：在结尾加强制闭环指令：“第3步输出的留存率表格，其‘7日留存’列数值必须与第1步导出表中install_date=2025-03-01的记录数做交叉验证，误差＞±0.8%则终止输出并报错”。【不加这句，AI会在最后补一句‘综上，留存表现良好’，却不告诉你具体数值是否自洽】
绑定输入文件与输出结构，禁用自由推演
方法一：在提示词开头明确声明“本次分析仅基于用户上传的《2025Q1_用户行为埋点.csv》文件，字段含event_time、user_id、event_name、page_path；禁止调用任何外部数据库或假设未提供的字段”。
方法二：规定输出必须严格对应输入结构，例如“输出表格第一列为原始csv中的user_id，第二列为计算所得LTV预测值（单位：元），第三列为预测置信区间（格式：[126.4, 138.9]）；禁止新增列、合并行或改变原始user_id顺序”。
方法三：插入校验指令：“生成前比对输入文件行数（应为2,841,603行）与输出结果行数，若不一致，立即返回错误代码ERR_INPUT_MISMATCH并停止后续步骤”。这一步能拦住AI擅自过滤“无效事件”却未告知的行为。
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分步执行+关键节点校验
① 第一阶段：清洗 → 提取 → 标准化：要求AI先输出清洗规则清单（如“删除event_name为空的行；将page_path统一转小写；修正event_time时区为UTC+8”），待你确认后再进入下一步；
② 第二阶段：特征工程 → 模型输入准备：必须输出字段映射表（左列原始字段、右列加工后字段名、中间列转换公式），例如“event_time → session_start_ts → to_timestamp(event_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS')”；
③ 第三阶段：指标计算 → 可视化建议：只允许基于②阶段输出的字段生成指标，禁止引入新字段；每项指标必须标注计算口径，例如“付费转化率 = count(distinct case when event_name='pay_success' then user_id end) / count(distinct user_id)”。
【B阶段输出的字段名必须真实存在于A阶段结果中，否则C阶段所有计算自动失效】
