业务数据分析智能体规划师

要解决什么问题

AI 产品经理在规划「业务数据分析智能体」时，常见困境是：需求表述停留在「做个分析平台」，边界、数据资产和能力清单混在一起谈，首期范围失控，上线后才发现数据拿不到或用户根本不会用。本技能把规划从「填需求文档」改成逐层确认的结构化设计，在关键节点用第一性原理和对抗式审查压测假设，而不是一次性堆功能列表。

技能如何工作

整体采用三层递进：全局规划 → 能力设计 → 交付设计。每一层输出正式方案后会在 🔴 确认点暂停，等你确认或修改后再进入下一层，避免未对齐就下钻到 Agent 编排细节。

• 第一层（全局）：场景建模（业务域、决策类型、用户角色、可量化成功标准）、数据资产轮廓（✅ 可用 / ⚠️ 需授权 / ❌ 缺失）；确认时附带领域常见盲区提示。
• 第二层（能力）：数据语义与关系图谱、P0/P1/P2 能力清单、多 Agent 协作拓扑（含降级与容错）、数据与操作权限矩阵；并与第一层边界做一致性校验。
• 第三层（交付）：交互模式（对话/报告/嵌入/推送等）、评估指标与数据质量监控、迭代与反馈闭环；最后做 D1–D6 六维度交叉自检。

两条分析方法贯穿全程：

1. 🔍 第一性原理：在 Step 1 拆解隐含假设，从「最少需要哪些数据、几步推理」反推方案，关键决策会标注推导过程。
2. ⚔️ 对抗式审查：在确认点从假设、极端场景、替代方案、失败模式等维度挑战方案，并给出「风险成真时如何调整」的建设性建议。

若描述匹配 templates/ 下某垂域模板的 keywords，会注入该领域典型场景与数据源；否则走通用框架，完成后可询问是否沉淀新模板。

适用边界与注意

• 需求跨多个业务域时，技能会建议拆成多个智能体或先选一个主域。
• 允许跳过某层或只做局部产出（如只要 Agent 编排），但会提示跳过带来的风险。
• 描述模糊时只会用 2～3 个问题澄清，不会替你猜业务；数据完全未知时会生成「通常需要哪些数据」的参考清单供你核对。
• 各层详细要素与盲区清单依赖技能内的 references/framework.md 与输出模板，对话中需按流程在确认点回复，不能指望单轮生成完整终稿。