分析报告生成之后，能自动检查就好了

需求来源和痛点

需求就是题目本身。

事情是这样：之前有几个用户留言或私信我，聊报告结果如何检查，是否可以避免幻觉之类的问题……对此我非常理解和感同身受，所以知道报告逻辑和代码检查的必要性……

于是就有了这个小工具来审查报告质量：analysis-auditor-skill

skill的主要功能

1. 产物成分识别，自动决定启用哪些检验器，可识别如下成分：

• 报告文件（Markdown、HTML、PDF、Word、PPT）

• 代码文件（Python、SQL、R、Notebook）

• 数据文件（CSV、Excel、Parquet、JSON、SQLite）

• 图表文件（PNG、JPG、SVG）

• 上游质检产物（validation_report、cleaning_report 等）

2. 检查逻辑和维度

单独检查报告、图表、代码、数据源等文件逻辑，并通过文件交叉验证逻辑准确性。如：报告里的 26.5% 是否在分析结果 JSON 里找得到？

报告中提到的图表，是否真的有对应文件？图表里的文字内容是否被报告正确解读？

3. 可执行的修复指令

质量审核工具最终会输出质量监测报告，和对分析skill友好的质量修复建议。

如：在"数据说明"章节插入本次分析的样本量，在数值聚合前添加 ‘.fillna(0)’ 或 ‘.dropna()’ 等。

使用场景

对之前三类分析skill的产物均可检查

• 数据分析报告：结论逻辑、数据生成、代码逻辑、数据口径、上游质量检查

• 战略分析报告：结论逻辑、数据生成、数据来源检查

• 产品舆情分析报告：结论逻辑、数据生成、代码逻辑、数据口径、隐私合规检查

实际案例

使用之前一个用户流失分析案例当给claude配上商业和数据分析skill……做质量验证。

此处我只截取了报告改动的内容做对比，其他和之前的报告内容完全一致。

数据质量判断

数据局限性检验结果和建议

• 文中流失原因的数据统计中，只有流失的用户才写了流失原因，此处做了数据解释的说明。

• 有空内容的字段做了说明，且告知本次报告中没有使用该字段进行分析。

• 数据源里的字段数，以及本次报告所使用的字段数对比。

分析产物质量审核报告原文

这么长的文章都看完了，可能你也蛮喜欢我的，记得关注哦~