静默错误抽查
产品介绍
交付前的静默错误抽查。AI 生成的表格最危险的不是报错,是「不报错但 quietly wrong」—— 三十几个文件全填同一天、类型列一半是空的、月份按字符序排成 Oct 在 Jan 前面, 表格看着整齐、行数也对得上,错在哪没人知道。 本技能用 7 条纯结构性规则扫一遍待交付的 xlsx / csv:① 日期分布异常(同列重复率过高); ② 日期格式混用(ISO / 斜杠 / 中文 / 8 位紧凑并存,11/3 与 3/11 会被读反); ③ 列名与内容类型不符(列名叫「阅读量」却是文本); ④ 空值率突增;⑤ 排序异常(字符序 vs 日历序 / 数值序); ⑥ 取值范围离群(元 / 分 / 万混填);⑦ 行数对账与合计行核对。 输出:可疑项清单(位置 / 类型 / 依据 / 建议动作)+ 按风险排序的抽样建议(哪 20 行最值得人眼看)。 触发词:这张表要交出去了、帮我看一眼有没有明显不对、表生成了但我不确定对不对、 数据对不上、日期是不是错了、空值好多、合计不对、抽查、核对表格、交付前检查、 这张表能不能发、AI 做表不放心、对账。 只做:结构层面的确定性检查,全部规则基于纯标准库计算,不联网、不调用大模型。 不做:不修改原文件、不做数据清洗、不给修正版、不猜正确值、不判断业务对错 (日期都对也可能内容全错,那一层必须人眼看)、不评测积分(归 model-credit-advisor)、 不生成验收清单(归 acceptance-checklist)、不检查打包与上架(归 skill-package-check)。
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