技能介绍

要解决什么问题

业务同学手里往往是 Excel 或 CSV 明细，却需要可交互、可筛选、可更新的看板，而不是每次改数据就重跑 Notebook 或再导一版静态图。本技能（dashboard-builder v4.3）把「读表 → 定指标 → 出 HTML」收成一条可重复的流水线，交付物是单文件 dashboard.html（内嵌 CSS/JS 与初始数据）以及可选的 dashboard_data.json，浏览器打开即可用，外部图表库只依赖 Chart.js 4.x CDN。

技能如何工作

执行分阶段进行，并在生成 HTML 前与用户确认业务语义，避免自动猜错列含义：

数据读取与列分类：读取 Excel/CSV，将列分为日期列、数值列、分类列，展示分类结果供确认。
指标体系：从数值列选 3～5 个核心指标（按日聚合）；派生 5～8 个计算指标（环比、同比、比率等）；从分类列选 2～4 个维度；并给出漏斗链路选项。
参数确认：用户确认核心/计算指标、分析维度、漏斗、全局筛选维度（控制全看板数据范围）以及数据源路径（用于伴生 JSON 与刷新）。
HTML 生成：顶部粘性全局筛选栏（多维度 AND、选「全部」即不过滤），变更后基于 DATA.raw 前端重聚合并刷新 13 个板块（KPI 卡片、趋势、分维度柱状、漏斗图/表、排名、交叉表、文字结论等）。支持手动刷新：file:// 下 Chrome/Edge 可用 File System Access API；也可配合 dashboard_server.py 的 GET /api/data；刷新后可用 localStorage 持久化，恢复默认 清除并回到内嵌初始数据。

生成数据时强调用 Python json.dumps 嵌入 const DATA，避免手写 JSON 导致 JS 语法错误；DATA.raw 必须含全量明细以供筛选后重算。

适用边界与注意点

同比类指标需要多年数据，否则应跳过；维度下拉与排名需过滤环比类 KPI（仅存在于 daily，不在 city/category），否则前端会取到 undefined 而崩溃。
漏斗无数据时应留空提示，不能硬画。
Phase 5 自检清单（刷新、FSA、筛选全量刷新、localStorage 等）在 SKILL 中为硬关卡，交付前需逐项 PASS；实现顺序要求先核心功能（筛选/刷新）再视觉与配色，避免空壳 handleRefresh。
视觉规范较细（Calibri、220px 图表高、13 套 CSS 变量主题、卡片环比色标与趋势图色标规则等），适合需要统一暗色商务看板样式的场景，而非任意自定义 BI 框架。