输入原始销售表格，关键操作是构建包含目标、输入范围、处理逻辑、输出格式、边界约束和验收标准的六段式指令，产出为一份标注了行号、问题类型及影响指标的数据体检报告。此流程确保在只读模式下识别异常，避免直接修改原表，通过副本验证清洗规则。
如何构建防误判的六段指令
面对杂乱的销售明细，直接要求“整理数据”往往导致ai臆造结论。正确的起手式是明确限制ai的行为边界。以检查订单重复和日期格式为例，指令必须声明“不得删除、不得外发、不得猜测”。这能防止工具在未确认业务含义前擅自修正负数数量或统一日期格式，从而保留原始数据的真实性供人工复核。
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目标：提取空值、重复项、异常值 输入：允许读取当前上传的Excel文件 处理：扫描指定列，记录行号、问题描述及对汇总指标的影响 输出：Markdown格式的问题清单 边界：不修改原表，不确定处标「待确认」，禁止编造数据 验收：清单需包含具体行号和受影响金额
识别三类核心数据异常
数据体检的核心在于发现破坏计算逻辑的隐患。首先关注唯一性，如订单编号A1003出现两次，会导致销售额虚增；其次检查完整性，如数量为空或产品名为空，这会使得均价和品类占比失真；最后校验规范性，如日期格式混用“2026-03-01”与“2026/3/4”，这将导致按月汇总时分类错误。这些异常不能简单忽略，而应记录其位置。
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员工在试用 WorkBuddy 时，经常会冒出"这个要是能一键就好了"的念头，但往往转头就忘。本技能把这类反馈零摩擦地沉淀到企业统一表格： 1. 不用跳出当前工作流、不用重复填姓名和部门； 2. 身份一次配置，后续只说内容即可； 3. 自动对齐表头、追加一行，企业方可直接统计。 触发方式 在对话中表达"提交 / 记录一条反馈"的意图即可触发，例如： - 反馈一个需求 · 提个诉求 · 记录一下这个痛点 - 收集反馈 · 提交体验反馈 · feedback - 完成
- 重复项：记录重复的行号，评估对总额的影响
- 缺失值：区分数量为空与产品为空，前者可推算，后者需单独归类
- 格式错：统一日期标准，避免因符号差异导致分组失败
如何处理不确定与负数数据
当遇到数量为负数（如-1）时，切勿直接将其视为错误并取绝对值。这可能是退款、退货或录入失误。正确的做法是将其标记为“待确认”，并在报告中注明若确认为退款，最终合计金额将发生变化。对于产品名缺失的行，不应强行归类到现有品类，而应设立“未知”类别单独统计。这种处理方式保留了数据的可追溯性，避免了因盲目清洗导致的趋势判断偏差。
