AI 工作台可信数据分析

1. 用户提交符合案例字段要求的表格和分析问题
2. 填写分析输入合同，说明记录单位、编号、时间和单位
3. 选择已有计算案例，预测要求另存预测配置
4. 检查输入结构，保存任务与文件版本

分析输入合同是一份结构化的数据说明。用户或开发者可以填写，也可以让 AI 协助整理，再确认实际列名。具体指标公式由案例代码实现，预测字段限制由预测配置提供。

FastAPI 接收请求，SQLite 保存任务状态，文件另行保存。程序记录文件校验值，用于检查后续读取的文件内容是否发生变化。

1. 读取任务用途、风险与数据规模
2. 按程序规则建议探索、标准或治理模式
3. 展示需要确认的内容与资源条件
4. 记录本次执行方式

模式由明确的用途和风险规则决定；数据大小还用于估计资源需求。用户可以提高要求，不能通过降低模式跳过已识别风险所需的检查。

1. 读取合同、案例规则与预测限制
2. DuckDB 查询字段、缺失值、重复和异常
3. 预测案例另核对禁止字段与时间要求
4. 保存通过项、问题项和对应原因

CitiBike 的电动车比例、会员比例和平均骑行时长，由我与外部 AI 编程助手结合原项目代码确认存在同小时信息问题，再写进预测配置。工作台负责按配置检查，上传表格本身不会让工作台读取外部代码。

程序能检查已经声明并实现的规则。字段实际代表什么、生成过程是否合理，需要用户结合业务和来源确认。

重复数按每组记录数减 1 后求和计算，例如同一个订单编号出现三次，重复数记为 2。空值统计读取各列的 NULL 数量。

1. 读取本次输入和已确认的计算定义
2. 运行对应案例的固定查询或预测评估
3. 保存数值结果及查询依据
4. 将结论关联到对应计算结果

DuckDB 是在本地执行表格查询的数据库工具。这里的计算由预先实现的程序完成，AI 不需要逐行读取数据或临时决定公式。

预测参考方法可以使用历史相同时段的平均需求。计算历史统计量时只使用训练部分，后面的验证、测试记录用于评价预测。

1. 读取待审查结论和对应计算文件
2. 核对结论数值、引用位置与任务版本
3. 检查文件内容及预测规则
4. 保存审查状态，并按共同原因汇总问题

沿用上一阶段的假设例子：结论写收入 450，程序找到对应结果也是 450，再确认输入版本和其他要求。检查状态由这些规则产生；AI 解释不会改变检查状态。

1. 用户在审查后选择 AI 解释
2. 提供任务说明、结果摘要和已核对结论
3. 依次组织、解释、复核并生成建议稿
4. 保存解释和调用记录

AI 解释属于可选步骤。即使不调用 AI，工作台仍能完成数据检查、指标计算、结果审查和报告生成；AI 不会替代计算或批准发布。

1. 读取已经保存的质量、计算和审查记录
2. Jinja2 模板填入结果、状态与限制
3. 生成可阅读的 HTML 报告
4. 保留对应任务和产物信息

Jinja2 是把已有数据填入页面模板的工具。报告排版读取已保存的数字，计算仍由前面的程序完成。报告生成后，还要按当前模式完成相应的人工确认才能正式导出。

1. 用户阅读当前报告的问题和限制
2. 程序确认模式及发布条件
3. 记录对这份报告的人工批准
4. 导出 HTML 报告或经营分析 BI 数据包

输入或报告改变后，需要重新确认相关结果。探索模式保留草稿；标准和治理模式按各自要求完成批准，AI 解释不能代替人的发布决定。