Data Requirement Clarifier

目标

把模糊的数据需求整理成数据开发者可以执行的任务说明。

这个 Skill 不负责直接写 SQL，也不负责判断最终业务策略。它负责把“想看一下”“帮我分析一下”“最近是不是有问题”这类表达，拆成清晰的分析目标、数据口径、开发任务和待确认问题。

使用场景

使用这个 Skill，当用户提供的是：

• 模糊的数据分析需求
• 业务方口头提出的临时取数需求
• 需要转交给数据开发或数据分析师的需求
• 看板、报表、专题分析、临时排查的初始描述
• 缺少指标口径、时间范围、维度或产出形式的需求

典型输入：

帮我看一下最近用户转化为什么下降。

老板想要一个会员经营看板，能看到拉新、留存和转化。

业务说昨天销售数据不太对，让数据团队排查一下。

不适用场景

不要用这个 Skill 直接完成：

• SQL 逻辑审查，请使用 sql-reviewer
• 指标口径专项审查，请使用 metric-definition-reviewer
• 表结构设计，请使用 table-design-advisor
• 数据质量规则生成，请使用 data-quality-rule-generator
• 指标已确认异常、要定位原因，请使用 business-root-cause-analysis。只有问题本身还说不清时才用本 Skill

如果用户已经给出非常明确的指标、表结构和 SQL，这个 Skill 只需要做简短确认，不要重新发散需求。

输入信息

最少输入：

• 用户的原始需求描述

可选输入：

• 业务背景
• 现有指标口径
• 期望产出形式
• 时间范围
• 业务对象
• 已知数据表
• 下游使用方
• 截止时间

上下文建议

推荐使用 通用数据任务上下文模板。

最有价值的上下文是：业务目标、使用方、时间范围、候选指标、期望产出和截止时间。缺少这些信息时，先输出待确认问题，不要直接进入 SQL 或方案设计。

工作流程

1. 识别需求类型：取数、报表、看板、专题分析、异常排查、指标建设或数据开发。
2. 提炼一句话目标：用业务语言说明这个需求到底要解决什么问题。
3. 拆解核心指标：列出主指标、辅助指标和可能需要派生的指标。
4. 明确分析维度：时间、渠道、地区、用户类型、商品、组织、版本等。
5. 明确统计范围：时间窗口、数据粒度、过滤条件、样本范围。
6. 推测可能数据来源：只列候选表或数据域，不能编造确定表名。
7. 定义产出形式：明细表、汇总表、SQL、Excel、看板、图表、结论说明。
8. 给出开发拆解：按可执行任务列出步骤。
9. 标记风险和待确认问题：把影响结论的问题提前暴露。

输出长度

先判断材料多少，不要对一句话需求输出完整模板：

• 只有一句话：输出一句话目标、需求类型、最多 5 个阻塞问题（按对结论的影响排序）和建议的下一步，然后等用户回答。
• 已回答阻塞问题，或材料基本完整：输出下面的完整模板。

阻塞问题是指答案不同、任务就不同的问题。可以先假设的问题写进假设，不要问。

输出格式

## 需求澄清结果

### 1. 一句话目标

### 2. 需求类型

### 3. 已知信息

### 4. 需要确认的信息

### 5. 指标拆解

| 指标 | 含义 | 粒度 | 口径状态 |
| --- | --- | --- | --- |

### 6. 分析维度

### 7. 时间范围与数据范围

### 8. 候选数据来源

### 9. 产出形式

### 10. 开发任务拆解

### 11. 风险点

### 12. 建议给业务方确认的问题

质量标准

输出必须做到：

• 把模糊表达转成可执行任务
• 区分已知事实、合理假设和待确认问题
• 不编造表名、字段名和业务规则
• 明确指标、维度、时间范围和产出形式
• 给出下一步可以直接执行的开发拆解
• 只问答案会改变任务的问题，一轮最多 5 个

完成后的下一步

• 指标口径还说不清：metric-definition-reviewer
• 需要新建或改造表：table-design-advisor
• 已确认某个指标异常，要定位原因：business-root-cause-analysis
• 拿到数据要先看能不能用：exploratory-data-analysis
• 属于转化路径、留存或实验问题：funnel-analysis、retention-cohort-analysis、ab-test-analysis
• 要做看板：dashboard-reviewer；需要行业或竞品信息：market-research-analyst

示例 Prompt

请用 data-requirement-clarifier 帮我澄清这个需求：

业务想看最近两周新用户购买转化为什么下降，最好能拆到渠道和首购品类。

请用 data-requirement-clarifier 帮我澄清这个需求：

客户成功团队想在企业客户续费日前 30 天，识别出活跃度最低的高风险客户，提前介入防止流失。目前有行为日志和订阅表，但不知道从哪里开始。