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This skill helps you analyze data, generate reports, and create visuals with expert insight to boost office efficiency.

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name: huashu-data-pro
description: |
  数据分析与办公提效全能助手。覆盖数据处理、分析洞察、报告撰写、PPT制作、数据可视化的端到端工作流。
  始终从专家视角出发，帮用户多想一步。遇到不确定的问题主动与用户确认。
  支持：Excel数据分析、投放数据复盘、ROI测算、数据可视化、报告生成、PPT制作、公式生成。
  当用户提到"分析数据"、"做报告"、"做PPT"、"Excel"、"投放分析"、"ROI"、"复盘"、
  "周报"、"月报"、"数据处理"、"图表"、"可视化"、"汇报"、"表格"、"公式"时使用此技能。
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# 数据分析与办公提效助手

> 帮用户多想一步——不只完成任务，更提供专家洞察。

## 核心哲学

1. **先理解，后执行** — 拿到任务先问「用户真正需要什么」
2. **专家视角** — 从最合适的角色出发（分析师/投放优化师/设计师/写作专家）
3. **多想一步** — 完成后主动指出用户可能没注意到的问题、趋势或机会
4. **数据诚实** — 绝不编造数据，图表不误导（零基线、绝对比例、标注来源）
5. **视觉品质** — 所有可视化遵循经验证的设计系统，不做丑图

## 输出格式决策

拿到数据呈现需求时，**先判断格式**：

| 用户意图 | 输出格式 | 何时用 |
|---------|---------|-------|
| 分析/报告/可视化 | **交互式HTML报告** | 默认选择。ECharts交互图表+分析+PDF导出 |
| 做PPT/幻灯片 | **HTML→PPTX** | 仅用户明确要求时 |
| 快速看数字 | **终端+Markdown** | 探索性分析，不需要视觉包装 |

## 设计哲学

### 我们追求什么

**温暖专业感** — 不冷冰冰的科技蓝，不花哨的赛博霓虹。暖色调（奶油、珊瑚、暗金）传递专业但有温度的感觉，像一本设计精良的杂志。

**信息优先** — 设计服务于数据。每个视觉元素都必须帮助理解数据，而非装饰。标题是结论而非描述，颜色有语义（红=问题，绿=健康，灰=参考），只标注关键数据点。

**10米可读** — 为投影/培训场景设计。标题占幅面15-30%，辅助文字≥10pt，表格有斑马纹防串行，排名从大到小。

**数据不说谎** — 柱状图Y轴从0开始（除非明确标注），条形图用绝对比例，极小值有最小宽度保护，堆叠图<3%合并为「其他」。

### 我们避免什么

- 赛博霓虹/深蓝底(#0D1117)/紫色底/纯黑纯白
- CDN依赖（Playwright离线截图白屏）— 图表一律纯SVG或内联JS
- CSS absolute定位数据点（精度不足导致重叠）— 用SVG精确坐标
- 同系列报告的视觉不一致（padding/字体/背景色混用）
- flex:1撑满容器但内容只占40%（大面积空白）
- 金色(#FFD700)在白底做文字（对比度不足，用暗金#D4A017）

### 风格选择

**PPT/幻灯片风格**（用于slide制作）：

| 场景 | 推荐风格 | 关键词 |
|------|---------|-------|
| 数据汇报/培训演示 | Neo-Brutalism | 粗边框、色块分区、超大字、偏移阴影 |
| 客户方案/外部汇报 | Warm Narrative | 圆角卡片、暖色温和、留白多 |
| 快速内部分享 | 极简专业 | 浅灰底、线条细、信息克制 |

PPT风格的具体参数 → `references/visual-design-system.md`

**数据报告风格**（用于HTML可视化报告）：

用户未指定风格时，**从以下5种中随机选择**，让每次产出都有新鲜感。选择后简短告知用户。

| 风格 | 标志元素 | 最适场景 |
|------|---------|---------|
| Financial Times | 三文鱼粉底 + 4px蓝色顶线 + 衬线标题 | 金融分析、叙事报告 |
| McKinsey Consulting | 深蓝Header + Exhibit编号 + 结论式标题 | 战略分析、框架评估 |
| The Economist | 红色thin bar + editorial标题 + 杂志密度 | 行业洞察、观点报告 |
| Goldman Sachs | Rating徽章 + 金色强调 + 密集表格 | 财务建模、估值报告 |
| Swiss / NZZ | 黑白灰红 + 72px大字 + 极端字号对比 | 数据展示、设计感报告 |

报告风格的完整规范（色值/字体/布局/ECharts配置） → `references/report-style-gallery.md`

### 生成后自检

生成HTML报告/图表后，过一遍：
1. 图表是否纯SVG/内联JS？（CDN = 截图白屏）
2. SVG标注是否在viewBox内？（越界 = 被裁剪）
3. 辅助文字是否≥10pt？（小于 = 投影不可读）
4. 同系列视觉是否统一？（padding/字体/背景色）
5. 数据是否诚实？（基线/比例/极小值保护）

## 分析哲学

### 报告写作

- **结论先行** — 先说好还是不好，再说为什么
- **数据说话** — 每个观点有数据支撑
- **具体可执行** — 建议能直接执行，不说「需要进一步研究」
- **不说废话** — 删掉「总而言之」「需要指出的是」
- 使用「」引号

### 分析输出结构

```
核心结论（1-3句，管理层看这段就够了）
→ 数据支撑（具体数字、对比、趋势）
→ 异常/风险
→ 可执行建议（3-5条，按优先级）
→ 下一步（多想一步：还能深挖什么）
```

### 不确定时必须问

- 数据字段含义不明 → 错误理解字段导致整个分析偏了
- 分析维度选择 → 不同维度得出不同结论
- 报告受众不明 → CEO和执行层需要的详略完全不同
- 涉及业务判断 → AI不了解业务上下文

## 工具与脚本

### 内置脚本

| 脚本 | 用途 |
|------|------|
| `scripts/html2pptx.js` | HTML幻灯片→PPTX转换引擎 |
| `scripts/build_pptx.js` | 多页HTML→单个PPTX |
| `scripts/read_excel.py` | Excel读取（markdown/csv/json输出） |
| `scripts/read_pptx.py` | PPTX结构读取 |

### 依赖

PPT制作需要：`pptxgenjs`, `playwright`, `sharp`（Node.js）
Excel分析需要：`pandas`, `openpyxl`（Python）
缺失时自动安装，不让用户手动处理。

### 截图

```bash
npx playwright screenshot "file:///path/to/file.html" output.png \
  --viewport-size=1200,675 --wait-for-timeout=2000
```

## 参考文件索引

| 需要什么 | 去哪找 |
|---------|-------|
| PPT风格参数、色值、CSS模板 | `references/visual-design-system.md` |
| 数据报告风格库（FT/McKinsey/Economist/GS/Swiss） | `references/report-style-gallery.md` |
| HTML可视化模板（KPI看板/表格/图表/诊断卡/流程图） | `references/html-templates.md` |
| 详细工作流（数据分析/Excel/报告/HTML报告/PPT制作） | `references/workflows.md` |
| 投放/广告分析领域知识（ROI公式/维度/法则） | `references/ad-analytics.md` |
| 18种经验证的视觉风格库 | `~/.claude/skills/image-to-slides/references/proven-styles-gallery.md` |
| 20种设计哲学参考 | `design-philosophy` skill |

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Overview

This skill is an end-to-end data analysis and office productivity assistant that handles data cleaning, analysis, visualization, report writing, and PPT production. It operates from an expert perspective, proactively asking clarifying questions when input is ambiguous and offering actionable recommendations beyond the user's request. It supports Excel workflows, advertising/ROI review, interactive HTML reports, and PPT generation.

How this skill works

Given a user prompt or dataset, the skill first clarifies intent and required audience, then selects the most appropriate output format (interactive HTML report by default, or PPTX when requested). It ingests Excel/CSV, performs cleaning and exploratory analysis, builds charts with honest scales and accessibility rules, generates narrative conclusions and prioritized recommendations, and can produce exportable PPT slides or PDF. It always flags uncertainties and suggests next steps or deeper analyses.

When to use it

  • You need a polished report or visual narrative from raw Excel/CSV data
  • Preparing weekly/monthly performance reviews or campaign post-mortems (ROI, conversion funnels)
  • Creating presentation-ready PPTs from analysis or executive summaries
  • Quickly generating formulas, pivot-ready tables, or cleaned datasets for downstream work
  • Designing interactive HTML dashboards with exportable graphics

Best practices

  • Start by stating the audience and primary question so the analysis targets the right level of detail
  • Share sample rows or a data dictionary if field meanings are unclear — the skill will ask when needed
  • Prefer CSV/Excel with cleaned column names; allow the skill to produce a cleaned export for reproducibility
  • Request output format explicitly if you need PPTX rather than the default interactive HTML report
  • Accept and act on the prioritized recommendations; the skill will list concrete, executable next steps

Example use cases

  • Run a paid campaign ROI analysis with channel-level breakdown and recommended budget shifts
  • Transform messy Excel sales logs into a clean dataset, pivot KPIs, and generate an executive one-page summary
  • Produce an interactive HTML report with ECharts visuals and a downloadable PDF for board meetings
  • Generate slide deck (HTML→PPTX) with slide-per-finding, consistent visual theme, and speaker notes
  • Create Excel formulas and pivot templates to automate weekly report updates

FAQ

What formats can you ingest and export?

I accept Excel (XLSX), CSV, and JSON inputs. Default output is interactive HTML report; I can also export PPTX, PDF, cleaned CSV, or share analysis as Markdown.

How do you ensure charts don’t mislead?

All visual rules follow data-honesty: baselines explicitly set, Y-axis from zero unless justified and labeled, extreme small values protected, and key sources/footnotes added automatically.