report-generation
生成数据分析报告：探索表结构 → 多维度查询 → 智能深度分析归因 → 动态风格 HTML 可视化报告（ECharts）
DeepseekModel
官方收录技能
质量 优秀 · 90
v1.0.0
获取
https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=apconw-aix-db-agent-deepagent-skills-report-generation-skill-md&format=skill
下载 .skill
标准格式，含 system_prompt 与 model_config，导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name report-generation description 生成数据分析报告：探索表结构 → 多维度查询 → 智能深度分析归因 → 动态风格 HTML 可视化报告（ECharts） 报告生成技能 何时使用 当用户要求生成 报告、分析报告、可视化报告、趋势分析、统计报告 等任何报告时。 约束（不可违反） 禁止调用上传工具 （ upload_html_report_to_minio 等） HTML 必须用分隔符包裹后直接输出到对话中 此技能是指令文档，直接按流程执行，不要说"调用技能"然后停下 查询完数据后必须立即生成报告，不要中途停顿 工作流程（7 步，必须全部完成） 第 1 步：理解需求 从用户诉求中提取： 报告类型 ：销售、用户、产品、运营、财务等 关键指标 ：总量、增长率、排名、占比等 分析维度 ：时间、地区、类别、产品等 时间范围 ：最近一周/月/年等 第 2 步：探索数据库 & 智能表过滤 sql_db_list_tables → 获取所有表列表 智能过滤 ：根据用户问题语义分析，筛选出相关表（通常 3-8 张） 将关键词与表名进行语义匹配 考虑关联表（如查销售需要同时选中 orders 和 products） 忽略无关的系统表、日志表 sql_db_schema → 获取筛选后表的列名和类型（一次传入多表） sql_db_table_relationship → 获取表关系 第 3 步：多维度 SQL 查询 根据报告需求，生成多条 SQL 获取不同维度的数据： 报告需要 查询策略 KPI 汇总 聚合查询（SUM/COUNT/AVG） 时间趋势 DATE_TRUNC/DATE_FORMAT + GROUP BY 时间 + ORDER BY ASC 分类对比 GROUP BY 类别 + ORDER BY DESC Top N 排名 ORDER BY DESC LIMIT N 占比分析 GROUP BY + 百分比计算 增长率 窗口函数 LAG() 或自连接 归因分解 多维度 GROUP BY + 增量贡献 查询原则： 只查必要列，不用 SELECT * 使用表别名、适当的 JOIN 条件 合理使用聚合函数、GROUP BY、ORDER BY 默认 LIMIT 100 每条 SQL 标注用途 第 4 步：执行查询 使用 sql_db_query 逐条执行 SQL，收集所有结果数据。 执行失败时： 分析错误信息 修正 SQL（常见修复：引号错误、缺少 schema 前缀、日期函数语法错误） 重试一次。仍失败则在报告中注明 第 5 步：智能分析引擎（核心 — 动态维度，不可跳过） 查询到数据后，必须先深度分析再生成报告。 动态维度选择策略 根据数据特征自动判断适用的分析维度： 数据特征 触发的分析维度 说明 包含时间字段 + 数值指标 趋势分析 计算同比/环比、识别拐点、判断趋势方向和加速度 包含分类字段 + 数值指标 结构分析 各分类占比、帕累托分析（80/20）、集中度分析 包含多个分类维度 归因分析 维度下钻、贡献度量化、交叉分析 存在可对比的分组 对比分析 Top N / Bottom N 排名、组间差异 数值分布范围大 异常检测 均值±2σ、离群值识别 包含率/比值指标 效率分析 转化率、完成率的横向和纵向对比 多指标同时存在 相关性分析 指标间关联关系、协同/对冲效应 用户问"为什么" 因果探索 可能的驱动因素假设、影响链路推测 至少完成 3 个分析维度。 各维度分析要点 A. 趋势分析 — How is it changing 趋势方向：上升/下降/平稳/波动 变化速率：加速还是减速 拐点识别：趋势逆转的关键时间点 环比变化率 周期性模式：季节性、节假日效应 B. 结构分析 — What's the composition 各分类占比分布 帕累托分析：头部集中度（80/20 效应） HHI 集中度指数 C. 归因分析 — Why did it happen（核心，当数据支持时必须执行） 维度下钻 ：哪个地区/产品/渠道对变化贡献最大？ 贡献度量化 ：各维度对总体变化的贡献百分比 对比归因 ：表现优于/低于平均水平的类别及原因 结构变化 ：各维度占比随时间的迁移 D. 对比分析 — How does it compare 时间对比：同比、环比 分组对比：不同地区/产品/渠道间的差异 排名分析：Top N 和 Bottom N 帕累托分析：头部集中度 E. 异常检测 — What's unusual 偏离均值超过 2 倍标准差的数据 断崖式变化 分析输出要求 每个被选中的分析维度必须输出： 维度标题 ：明确的分析维度名称 核心发现 ：2-4 个带具体数字的发现 数据支撑 ：引用具体数据作为证据 结论与建议生成（必须包含） 核心发现 （3-5 条，必须带具体数字）： 用"发现"而非"猜测"的语气 每条发现必须有数据支撑 按影响程度从大到小排列 风险提示 （如果存在）： 异常波动、断崖式下降、集中度过高等 必须给出具体数字和影响范围 可执行建议 （分短期/中期/长期）： 短期（1-2 周） ：可立即采取的行动 中期（1-3 月） ：需要资源投入的优化 长期（3-12 月） ：战略性调整建议 每条建议必须具体可操作，避免空泛建议如"加强管理" 第 6 步：生成 HTML 报告 第 5 步的所有分析结果必须写入 HTML 报告中。 动态风格选择 必须参考 frontend-design 技能的设计原则 ，为每份报告创造独特的视觉风格，避免千篇一律。 风格设计流程： 确定报告基调 ：根据数据场景选择基础方向 经营分析 → 专业沉稳（暗色系 / 玻璃拟态） 趋势分析 → 科技未来感（渐变 / 发光效果） 分类对比 → 明快清晰（高对比 / 鲜明色彩） 异常/风险 → 警示醒目（红橙色系 / 高亮标注） 综合报告 → 仪表盘风格（网格布局 / 多区块） 应用 frontend-design 设计原则 （参考该技能文档）： 字体选择 ：避免默认字体（Arial/Inter），选择有特色的字体组合 色彩方案 ：承诺一个大胆的主色调方案，用 CSS 变量保持一致性；主色 + 鲜明强调色优于平均分配的温和配色 空间构成 ：尝试不对称布局、元素重叠、网格打破、留白控制 背景与质感 ：渐变网格、噪点纹理、几何图案、毛玻璃透明度、戏剧性阴影 动效 ：KPI 卡片悬停效果、图表入场动画、页面加载的错落展现 每份报告的风格必须不同 ：在暗色/亮色主题、不同字体、不同美学之间变化，避免多次生成趋同于同一种风格 报告结构（6 个必需区块） 报告 HTML 的 <body> 必须按顺序包含以下 6 个区块 （缺一不可）： # 区块 HTML 结构 内容要求 1 报告标题 <header class="report-header"> 报告名称 + 时间范围 + 数据库信息 2 KPI 统计卡片 <section class="kpi-cards"> 3-6 个关键指标卡片，每个包含：指标名、数值、同比/环比变化（↑绿↓红），悬停有微动效 3 可视化图表 <section class="charts"> 至少 2 个 ECharts 图表，根据数据特征动态选择类型 4 详细数据表格 <section class="data-table"> 完整数据列表，斑马纹+悬停高亮，关键行高亮，超 20 行时表格内滚动 5 深度分析与归因 <section class="deep-analysis"> 必须包含，内容来自第 5 步的动态分析结果 6 结论与建议 <section class="conclusions"> 核心发现 + 风险提示 + 可操作建议（短/中/长期） 图表类型选择（ECharts） 数据特征 推荐图表 ECharts 配置要点 时间序列 面积折线图 areaStyle + smooth: true + 渐变填充 分类排名 水平柱状图 yAxis 做类别轴 + 渐变色条 + 数据标签 占比结构 环形图 radius: ['40%', '70%'] + 中心统计文字 多维对比 分组柱状图 多 series + barGap 调整间距 变化归因 瀑布图 堆叠柱状图模拟，正值绿色负值红色 趋势+量 双轴图 yAxis 数组 + 柱线组合 综合评估 雷达图 多维度能力画像 帕累托 组合图 柱状 + 累积线 第 5 区块「深度分析与归因」HTML 结构（强制） < section class = "deep-analysis" > < h2 > 深度分析与归因 </ h2 > <!-- 动态生成的分析区块 —— 每个被选中的分析维度一个 --> < div class = "analysis-block" > < h3 > {分析维度标题} </ h3 > < div class = "analysis-content" > < p > {核心发现描述，必须带具体数字} </ p > <!-- 该维度对应的 ECharts 图表 --> < div class = "analysis-chart" id = "analysis-chart-{n}" style = "height:350px" > </ div > <!-- 如有归因数据，展示贡献度表格 --> < table class = "attribution-table" > < thead > < tr > < th > 维度 </ th > < th > 贡献值 </ th > < th > 贡献占比 </ th > < th > 变化方向 </ th > </ tr > </ thead > < tbody > < tr > < td > {维度名} </ td > < td > {+/-数值} </ td > < td > < div class = "progress-bar" > < div class = "progress-fill positive" style = "width: {百分比}%" > </ div > < span > {百分比}% </ span > </ div > </ td > < td class = "trend-up" > ↑ </ td > </ tr > </ tbody > </ table > </ div > </ div > <!-- 风险提示（如果存在异常数据） --> < div class = "risk-alert" > < h3 > 风险提示 </ h3 > < ul > < li > < strong > {异常类型}： </ strong > {具体数字 + 影响说明 + 建议关注点} </ li > </ ul > </ div > </ section > 第 6 区块「结论与建议」HTML 结构 < section class = "conclusions" > < h2 > 结论与建议 </ h2 > < div class = "findings" > < h3 > 核心发现 </ h3 > < ol > < li > < div class = "finding-item" > < span class = "finding-badge" > 发现 1 </ span > < p > {发现内容，必须带具体数字和百分比} </ p > </ div > </ li > <!-- 3-5 条核心发现 --> </ ol > </ div > < div class = "recommendations" > < h3 > 行动建议 </ h3 > < div class = "rec-timeline" > < div class = "rec-item rec-short" > < div class = "rec-label" > 短期 (1-2周) </ div > < ul > < li > {具体可操作建议，包含预期效果} </ li > </ ul > </ div > < div class = "rec-item rec-mid" > < div class = "rec-label" > 中期 (1-3月) </ div > < ul > < li > {具体可操作建议，包含预期效果} </ li > </ ul > </ div > < div class = "rec-item rec-long" > < div class = "rec-label" > 长期 (3-12月) </ div > < ul > < li > {具体可操作建议，包含预期效果} </ li > </ ul > </ div > </ div > </ div > </ section > HTML 技术规范 必须使用的技术栈： 图表库 ：Apache ECharts CDN ( https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js ) 字体 ：系统字体栈 + 可选 Google Fonts（Inter、Noto Sans SC） CSS ：变量系统 + backdrop-filter 玻璃效果 + CSS Grid/Flexbox 响应式布局 单文件 ：所有 CSS/JS 内联，除 ECharts CDN 外无外部依赖 ECharts 主题配色方案： // 动态主题色板 - 根据场景选择 const PALETTES = { business : [ '#5470c6' , '#91cc75' , '#fac858' , '#ee6666' , '#73c0de' , '#3ba272' , '#fc8452' , '#9a60b4' ], tech : [ '#00d4ff' , '#7c4dff' , '#00e676' , '#ff6d00' , '#2979ff' , '#651fff' , '#00b0ff' , '#d500f9' ], warm : [ '#ff6b6b' , '#ffa06b' , '#ffd93d' , '#6bcb77' , '#4d96ff' , '#9b59b6' , '#1abc9c' , '#e74c3c' ], cool : [ '#667eea' , '#764ba2' , '#36d1dc' , '#5b86e5' , '#06beb6' , '#48b1bf' , '#4568dc' , '#b06ab3' ] }; CSS 核心变量系统（每份报告根据风格动态定制，以下仅为参考结构）： :root { /* 主色调 — 每次根据报告场景和 frontend-design 原则选择不同配色 */ --primary : /* 动态选择 */ ; --primary-light : /* 主色浅色变体 */ ; --primary-dark : /* 主色深色变体 */ ; --accent : /* 强调色，与主色形成对比 */ ; /* 背景系统 — 暗色/亮色/渐变均可 */ --bg-main : /* 动态选择 */ ; --bg-card : /* 卡片背景 */ ; --bg-card-hover : /* 卡片悬停 */ ; /* 文字层次 */ --text-primary : /* 主文字 */ ; --text-secondary : /* 次要文字 */ ; --text-muted : /* 辅助文字 */ ; /* 状态色 */ --success : #10b981 ; --warning : #f59e0b ; --danger : #ef4444 ; --info : #3b82f6 ; /* 玻璃效果（可选，适合暗色主题） */ --glass-bg : rgba ( 255 , 255 , 255 , 0.05 ); --glass-border : rgba ( 255 , 255 , 255 , 0.1 ); --glass-blur : 12px ; /* 布局 */ --radius : 16px ; --radius-sm : 8px ; --shadow : 0 8px 32px rgba ( 0 , 0 , 0 , 0.3 ); }
Agent 识别该技能的关键词，点击任意一个即可复制。
该技能未提供触发词。
下载的 .skill 包内含以下字段。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识（skill/v1） |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类（数组） |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接（本页地址） |
| exported_at | 导出时间（每次下载生成） |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明（Coze / Dify / Claude / 自定义框架） |
