请为以下数据指标生成一份逐项可执行的检查清单，每项以✅开头，包含具体操作动作、判断标准和常见异常示例。指标名：次日留存率；计算口径：注册当日为D0，D0用户中在D+1登录且完成至少1次核心行为（浏览商品页≥3秒）的人数 / D0总注册人数；数据来源：MySQL用户行为宽表user_daily_active，字段为dau_retention_d1。第一步：确认数据链路完整性 → 第二步：核对分子分母逻辑一致性 → 第三步：验证时间分区与去重方式 → 第四步：排查异常波动归因路径。每条以动词开头，含可验证动作和判定条件，禁用“应”“需”等模糊表述。
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你需要让Notion AI根据你输入的数据指标自动输出一份可执行的检查清单，而不是泛泛而谈的说明或定义。
明确告诉AI你要的是“检查清单”而非解释
在提示词开头就写清楚任务类型，例如：“请为以下数据指标生成一份逐项可执行的检查清单，每项以✅开头，包含具体操作动作、判断标准和常见异常示例。”
这一步不能省略。如果只写“解释一下用户留存率”，AI大概率会输出定义、公式、意义三段式说明，根本不会列检查项。
提供真实指标字段与上下文
把你要分析的具体指标名称、所在业务场景、数据来源（如：埋点事件表/BI看板/数据库视图）一起给AI。
例如：“指标名：次日留存率；计算口径：注册当日为D0，D0用户中在D+1登录且完成至少1次核心行为（浏览商品页≥3秒）的人数 / D0总注册人数；数据来源：MySQL用户行为宽表user_daily_active，字段为dau_retention_d1。”
【必须提供计算口径】，否则AI无法判断“达标值是多少”“分母是否含测试账号”“时间窗口是否含节假日”，这些直接决定检查项是否有效。
指定检查维度并给出优先级顺序
第一步：确认数据链路完整性 → 第二步：核对分子分母逻辑一致性 → 第三步：验证时间分区与去重方式 → 第四步：排查异常波动归因路径
这个顺序不能颠倒。比如先查归因再查链路，可能发现异常但根本找不到源头。Notion AI会按你写的顺序组织检查项层级，跳过某步会导致漏检关键环节。
这一步操作起来很简单，直接把四步用→连起来写进提示词就行，不用加“请按以下顺序”。AI识别符号→比识别文字“顺序”更稳定。
要求AI输出带动作动词的条目
方法一：限定每条以动词开头（如“核对”“比对”“排查”“确认”“导出”），禁止出现“应”“需”“建议”等模糊表述。
方法二：强制每条含一个可验证动作+一个判定条件，例如：“导出user_daily_active表中d0=2024-06-01的全量注册用户ID列表 → 用该列表关联login_log表，确认D+1（2024-06-02）有≥1条有效登录记录的比例是否等于看板显示值。”
注意：不要写“检查是否准确”，要写“用A表字段X关联B表字段Y，比对结果Z与看板值偏差是否＞0.5%”。AI只有看到具体字段和阈值才会生成可落地的步骤。
