超级数据分析师

概述

Super Analyst – 超级分析师

任务目标

• 本 Skill 用于:提供系统化的深度分析能力，通过12个专业分析框架和7阶段工作流，将复杂问题转化为结构化洞见与可执行建议
• 能力包含:问题评估与分类、智能框架推荐、情报收集与规划、结构化分析、综合输出
• 触发条件:用户提出需要深度分析、战略评估、问题诊断、决策支持、创新探索等复杂问题
• 平台无关:本技能不依赖任何特定平台(WorkBuddy/其他 agent 均可运行)。框架推荐脚本为纯标准库 Python，无需安装第三方依赖；情报收集与分步推理均使用 agent 自身的能力，不绑定特定工具

前置准备

依赖

• 框架推荐脚本 scripts/framework_selector.py 仅使用 Python 标准库(argparse/json/re)，无需安装任何第三方包
• 情报收集阶段使用 agent 自带的搜索与网页抓取能力(在 WorkBuddy 中对应 WebSearch / WebFetch，其他 agent 中对应各自的搜索/抓取工具)

关于「分步推理」

• 原技能依赖的 sequential thinking 工具为特定平台专有，本通用版改为由 agent 自身逐步推理完成，无需外部工具
• 具体思考模板见 [references/sequential-thinking-prompts.md](references/sequential-thinking-prompts.md)，agent 按模板在内部逐步展开即可

7阶段系统工作流

Stage 1: 问题理解与评估（10-30秒）

评估问题类型与复杂度，决定是否进入情报收集阶段。

问题类型分类:

复杂度等级:

决策分支:

• 需要外部信息 -> 进入 Stage 2-3
• 不需要外部信息 -> 跳到 Stage 4

Stage 2: 情报规划（分步推理 #1）

按思考模板逐步推理，完成信息需求分析(agent 自身分步思考，无需外部工具)。

Level 2 规划: 5-7个思考点 -> 2-4次搜索Level 3 规划: 8-12个思考点 -> 5-10次搜索 + 2-3次fetch

思考要点:

1. 核心信息需求是什么
2. 哪些信息已有、哪些缺失
3. 搜索关键词策略（中英文各准备一组）
4. 信息优先级排序
5. 可信度要求与来源偏好
6. 时间敏感度评估
7. 是否需要行业报告/数据支撑

搜索策略详见 [references/search-strategy-guide.md](references/search-strategy-guide.md)

Stage 3: 情报收集

根据规划执行搜索，动态调整策略。

执行原则:

• 中英文协调搜索，确保信息全面性
• 使用 agent 的搜索能力(WorkBuddy 中为 WebSearch)做广度扫描，使用抓取能力(WorkBuddy 中为 WebFetch)做深度获取
• 每次搜索后评估信息充分度，决定是否继续
• 记录所有信息来源，用于最终引用

Stage 4: 框架选择（分步推理 #2）

按思考模板逐步推理，完成框架匹配分析(agent 自身分步思考，无需外部工具)。

思考流程:

1. 分析问题本质（表面问题 vs 深层问题）
2. 评估已有信息与框架的匹配度
3. 判断单框架还是组合框架更优
4. 确定分析深度与输出格式

复杂度对应:

自动推荐: 调用框架选择脚本获取 Top 3 推荐:

python scripts/framework_selector.py --question "用户的问题描述"

思考模板详见 [references/sequential-thinking-prompts.md](references/sequential-thinking-prompts.md)

Stage 5: 提示词检索

根据 Stage 4 选定的框架，从 references/ 目录读取对应的框架文件:

Stage 6: 结构化分析

严格遵循所选框架的6步分析法执行深度分析。

核心要求:

• 每个框架输出 800-1500 字
• 严格遵循框架文件中定义的每一步骤
• 组合框架时，每个框架独立执行完整流程
• 保持 Markdown 格式规范

Stage 7: 综合输出

将所有分析结果整合为结构化报告。

输出结构:

1. 执行摘要（200-300字）: 核心发现与关键结论
2. 详细分析: 各框架分析结果（按 Stage 6 输出）
3. 综合洞见: 跨框架交叉分析产生的新洞察
4. 行动建议: 3-5项具体、可执行、有优先级的建议
5. 信息来源: 列出所有引用的搜索来源（如有）

12个分析框架快速参考

框架组合推荐模式

使用示例

示例1: 战略决策分析

• 场景/输入: "我们公司是否应该进入东南亚电商市场？"
• 执行流程: Stage 1(战略型/Level 3) -> Stage 2-3(情报收集: 东南亚电商数据) -> Stage 4(Porter's + SWOT + Scenario) -> Stage 5-6(三框架分析) -> Stage 7(综合报告)
• 预期产出: 包含行业竞争格局、自身优劣势、三种未来情景的综合分析报告
• 关键要点: 需要搜索东南亚市场规模、竞争格局、政策法规等外部数据

示例2: 问题诊断

• 场景/输入: "我们的App用户留存率连续3个月下降，为什么？"
• 执行流程: Stage 1(诊断型/Level 2) -> Stage 4(5 Whys + Systems Thinking) -> Stage 5-6(双框架分析) -> Stage 7(根因报告+改进建议)
• 预期产出: 根因链分析 + 系统反馈回路图 + 优先级排序的改进方案
• 关键要点: 结合产品数据与用户反馈，追溯多层原因

示例3: 创新设计

• 场景/输入: "如何用AI重新设计在线教育体验？"
• 执行流程: Stage 1(创新型/Level 2) -> Stage 2-3(搜索AI教育趋势) -> Stage 4(Design Thinking + First Principles) -> Stage 5-6(双框架分析) -> Stage 7(创新方案报告)
• 预期产出: 用户洞察、本质需求分析、10+创意方案、原型设计建议
• 关键要点: 从教育本质出发，结合AI能力重新构想体验

资源索引

• 脚本: 见 [scripts/framework_selector.py](scripts/framework_selector.py)（用途: 基于问题关键词自动推荐Top 3分析框架，输出JSON格式推荐结果）
• 参考-框架文件:
  • [references/framework-first-principles.md](references/framework-first-principles.md)（第一性原理分析框架，用于创新突破场景）
  • [references/framework-5-whys.md](references/framework-5-whys.md)（5个为什么分析框架，用于根因诊断场景）
  • [references/framework-swot.md](references/framework-swot.md)（SWOT分析框架，用于战略评估场景）
  • [references/framework-porters-five-forces.md](references/framework-porters-five-forces.md)（波特五力分析框架，用于行业分析场景）
  • [references/framework-cost-benefit.md](references/framework-cost-benefit.md)（成本效益分析框架，用于投资决策场景）
  • [references/framework-design-thinking.md](references/framework-design-thinking.md)（设计思维框架，用于用户创新场景）
  • [references/framework-systems-thinking.md](references/framework-systems-thinking.md)（系统思维框架，用于复杂系统场景）
  • [references/framework-socratic-method.md](references/framework-socratic-method.md)（苏格拉底法框架，用于深度理解场景）
  • [references/framework-pareto.md](references/framework-pareto.md)（帕累托分析框架，用于优先级排序场景）
  • [references/framework-mece.md](references/framework-mece.md)（MECE原则框架，用于问题拆解场景）
  • [references/framework-hypothesis-driven.md](references/framework-hypothesis-driven.md)（假设驱动分析框架，用于假设验证场景）
  • [references/framework-scenario-planning.md](references/framework-scenario-planning.md)（情景规划框架，用于未来规划场景）
• 参考-指导文件:
  • [references/framework-mapping.md](references/framework-mapping.md)（何时读取: 需要框架选择决策树或详细对比矩阵时）
  • [references/search-strategy-guide.md](references/search-strategy-guide.md)（何时读取: Stage 2-3情报规划与收集时）
  • [references/sequential-thinking-prompts.md](references/sequential-thinking-prompts.md)（何时读取: Stage 2和Stage 4需要思考模板时）
  • [references/usage-examples.md](references/usage-examples.md)（何时读取: 需要完整使用场景参考或框架组合模式时）

注意事项

• 仅在需要时读取参考文件，保持上下文简洁
• 框架选择优先使用脚本自动推荐，结合人工判断调整
• 组合框架分析时，确保各框架分析独立完整后再综合
• 充分利用智能体的推理能力，脚本仅用于框架推荐匹配
• 情报收集阶段注意中英文搜索协调，确保信息全面性
• 所有分析输出严格遵循 Markdown 格式规范