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Skill 多语言阅读指南

validate-data用途、用法与原始来源

分享分析结果前进行质量保证——包括方法论、准确性和偏差检查。可用于在向利益相关者演示前审查分析结果、抽查计算和聚合逻辑、验证 SQL 查询结果是否正确,或评估结论是否真正有数据支持。

原文采集时间:

来源仓库
anthropics/knowledge-work-plugins
SKILL.md
data/skills/validate-data/SKILL.md
仓库 Star
34,049
仓库最近更新
2026/10/30
能力分类
数据
最近采集时间

许可:许可文件待核验

流程片段用于帮助阅读上游说明。本页没有执行第三方 Skill,不属于实测评测。

下面的用途和操作片段来自上游文档,由本站整理并翻译,和另行标注的 Codez 编辑分析分开展示。

这个 Skill 能做什么

分享分析结果前进行质量保证——包括方法论、准确性和偏差检查。可用于在向利益相关者演示前审查分析结果、抽查计算和聚合逻辑、验证 SQL 查询结果是否正确,或评估结论是否真正有数据支持。

如何使用:上游操作流程

用法

分析内容可以以以下形式呈现:对话中的文档或报告;文件(Markdown、笔记本、电子表格);SQL 查询及其结果。

原文片段 · L13 ↗

/validate-data - 分享前验证分析结果

如果您看到不熟悉的占位符或需要检查哪些工具已连接,请参阅CONNECTORS.md在与利益相关者分享分析结果之前,请审查其准确性、方法论和潜在偏差。生成置信度评估报告并提出改进建议。

原文片段 · L7 ↗

1. 审查方法和假设

问题框架:分析是否回答了正确的问题?这个问题是否可以有不同的解读?数据选择:是否选择了合适的数据?tables/datasets正在使用吗?时间范围是否合适?

原文片段 · L28 ↗
原文片段 · ↗
/validate-data <analysis to review>

环境与依赖

本次未从该文件选出独立的环境要求片段,不代表无需依赖。请继续核对仓库的安装说明和引用文件。

限制与结果检查

3检查常见的分析陷阱

系统地对照以下详细的陷阱目录进行审查(合并爆炸、幸存者偏差、不完整的时期比较、分母偏移、平均值的平均值、时区不匹配、选择偏差)。

原文片段 · L42 ↗

数据质量检查

[ ] 来源核实:已确认哪个tables/data使用了数据来源。这些来源是否适合回答这个问题?[ ] 新鲜度:数据足够新,可以用于分析。已注明“截至日期”。

原文片段 · L133 ↗

开始使用前

  1. 先核对支持的 Agent 宿主和仓库安装说明。保留完整 Skill 目录及其引用的脚本、资源和文档,只复制 SKILL.md 可能漏掉依赖。
  2. 向 Agent 提供实际输入、期望输出和验收标准。调用方式与可用工具取决于宿主环境,本站不假定存在通用的安装命令。
  3. 先在临时项目或输入副本上试用。涉及修改文件、远程服务或计费资源的操作,应逐项核对后再授权。
  4. 按照原文检查项和自己的需求验证输出。成功触发或仓库 Star 较高,都不能证明结果正确。

Skill 文件与目录格式规范 ↗

继续阅读原始文档

翻译与介绍范围

本页从固定版本的上游 SKILL.md 整理用途与操作片段,译文使用辅助翻译。它不是完整手册,也不代表经过兼容性实测;使用前请核对原文及其引用文件。

介绍依据下方列出的固定版本;当前仓库动态和目录采集时间单独展示。

固定版本来源
阅读原文 ↗
原文采集时间
来源提交版本
2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d
原文 SHA-256
1e424822043480375b80aef9416227b1c8083af749ca536568716265f79ca54b
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