运营数据复盘主持人

问题：运营复盘常把结果、原因和行动混在一起

运营数据复盘经常卡在“数据看起来对，但解释很多”。目标口径、基线、过程记录和异常日志分散在不同地方，事实与假设被写成结论，最后只能留下几个口号，无法决定下一轮保留、修正还是停止。这个技能把复盘约束成可执行的交付件：先用同口径数据还原过程，再把事实、偏差、原因假设和动作优先级分开。

工作方式：从输入闸门到可校验输出

它按固定顺序读取 references/methodology.md、references/execution-rules.md、references/quality-boundaries.md、references/output-contract.json 和 assets/output-template.md，只选择与当前请求直接相关的方法卡。输入不足时，会明确区分已确认事实、保守假设、待验证项和补证日期，不猜测模式；路由不清时只追问一个关键问题。

最终交付通常包括：

• 目标对照：原目标、成功口径、基线和计划版本
• 证据缺口：数据口径、结果数据、过程记录、时间线和异常日志
• 偏差分析：关键偏差、影响范围和反证
• 动作建议：保留、修正、停止，以及复测计划

生成后会运行 scripts/validate_output.py --check-output，校验结构、具体度和已知风险。机器校验通过不代表业务负责人已确认适配性。

适用边界

适合有基本目标、数据、过程记录和决策日志的团队复盘；不适合让模型凭空编造案例、指标或行业基准。输出不会复制文章原文作为方案，也不会暴露采集身份、原始链接、API Key 或素材出处。