Notion AI可基于表格数值自动识别异常值并生成两类分析：数据质量诊断说明面向技术人员，聚焦可验证缺陷与修复路径；业务影响推演说明面向管理者，将异常映射为临床风险或合同履约问题，强调真实字段约束与四段式因果链。
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你需要让Notion AI基于表格中的数值自动识别异常值（如明显偏离均值、超出3σ、或与上下文逻辑冲突的离群点），并生成两套不同视角的分析说明：一套聚焦数据本身的问题特征与校验建议，另一套侧重业务影响与后续动作。这两类提示词不能仅靠增删字词区分，必须从角色设定、输出目标、结构约束三个维度彻底错开。
方向一：生成数据质量诊断说明
适用于数据录入员、QA工程师或数据库管理员快速定位原始记录缺陷，强调可验证性与修复路径。
第一步：在表格上方新建一个Toggle区块，标题为“【数据质量诊断】”，点击展开后输入斜杠“/”，选择“/ai”。
第二步：粘贴以下完整提示词（注意保留换行与标点）：
“你是一位专注数据治理的ETL工程师，正在审核本页‘实验检测结果’数据库。请扫描所有含‘Result’字段的记录，识别出满足以下任一条件的异常值：① 该值为空或非数字；② 该值与同项目其余结果的平均值偏差＞2倍标准差；③ 该值与关联的‘Reference Range’字段定义区间无交集。输出必须严格包含三部分：1. 异常记录ID列表（仅显示Page ID）；2. 每类异常的判定依据（引用具体数值与计算过程）；3. 对应的清洗建议（如‘补录缺失值’‘复测编号#A782’‘联系试剂供应商确认参考范围’）。禁用‘可能’‘建议考虑’等模糊表述，所有结论需可被SQL脚本复现。”
第三步：执行后检查AI是否列出具体ID——若只写“若干条记录”，说明未强制要求ID输出，需在提示词末尾追加：“必须逐条写出Page ID，不可合并或省略。”
方向二：生成业务影响推演说明
适用于项目经理、运营负责人或客户成功团队，把异常值转化为决策信号，不谈清洗，只讲后果与响应。
方法一：用角色+场景+动词链锁定输出颗粒度
在表格旁空白处输入“/ai”，键入：
“你是一名医疗器械临床支持专家，正向医院客户解释本月质控数据波动原因。请将表中所有Result异常值（定义为：超出厂商声明允许误差±0.15且重复出现≥2次）映射到真实临床风险：例如‘编号#C339结果偏高1.2单位→可能导致HbA1c误判为糖尿病前期→触发不必要的患者随访’。每条映射必须含‘异常值→设备环节→临床动作→患者影响’四段式链条，用破折号连接，不换行。共输出3条，按患者影响严重性降序排列。”
方法二：用反例锚定避免空泛描述
在同一AI输入框中，替换为：
“对比以下两段描述，重写第二段使其具备第一段的业务穿透力：
第一段：‘#B201结果为8.7，远高于均值4.2’
第二段：‘#B201结果异常’
重写要求：必须包含具体设备型号（从‘Device ID’字段提取）、该偏差对当日报告交付时效的影响（如‘延迟终审2小时’）、以及是否触发客户合同SLA条款（查‘SLA Breach’字段值）。不使用‘可能’‘潜在’等词。”
【关键区别点】方向二的提示词里，“设备型号”“SLA Breach字段”“延迟2小时”都是从当前数据库真实属性中抓取的硬约束，AI无法编造——若你数据库没这些字段，这段提示词会失效。
