skywork ai 不是传统预测建模工具，而是通过自然语言任务自动化完成数据准备、特征理解与多源验证；其核心是以 deepresearch 替代手动建模，以多模态推理替代单一数值预测。
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Skywork AI 本身不是传统意义上的预测建模工具（如 sklearn 或 statsmodels），它不提供直接训练回归/分类模型的底层接口。但它能大幅降低预测性建模的门槛——把“建模过程”转化为自然语言任务，由平台自动完成数据准备、特征理解、多源验证与结构化输出。核心逻辑是：用深度研究（DeepResearch）能力替代手动建模步骤，用多模态推理替代单一数值预测。
明确你要预测的问题类型
先判断任务本质，再选择对应路径：
- 趋势类预测（如“下季度某品类GMV会涨多少？”）：依赖 Skywork 的 DeepResearch 能力，自动抓取财报、行业报告、舆情热度、搜索指数等多维信号，综合推演增长动因与风险点，输出带置信区间的文字结论+可视化图表，而非单一数字。
- 分类类预测（如“这批客户流失概率是否高于30%？”）：需提前将历史客户数据（含标签）上传至知识库，并在提示中明确指令，例如：“基于知识库中《2025客户行为表》和《流失标记清单》，对新上传的1000条客户记录做流失倾向分级（高/中/低），每类给出前3个关键驱动因子”。
- 归因类预测（如“哪个渠道对转化率提升贡献最大？”）：Skywork 可调用内置分析工具或外部 API（如腾讯地图 Skill、GA4 接口），自动比对各渠道曝光、点击、停留时长、转化漏斗等维度，生成归因权重报告，支持动态图表导出。
用好知识库 + 结构化提示
这是让预测结果可靠的关键：
- 上传结构化数据文件（CSV/Excel）到 Knowledge Base，并务必点击右上角“Sync Now”同步，否则模型无法读取最新数据。
- 提示词必须包含「输入依据 + 分析逻辑 + 输出格式」三要素。例如：“参考知识库中《Q1销售明细》和《竞品价格表》，用时间序列平滑+同比环比交叉验证法，预测6月华东区A类产品销量区间（单位：万台），结果以表格呈现，含上下限及主要影响因素说明”。
- 避免模糊表述。不说“预测销量”，而说“预测6月1–30日、华东五省、SKU编码以A-开头的产品、剔除促销活动影响后的日均销量”。
调用专业 Agent 或外部工具增强可信度
单纯靠大模型推理易产生幻觉，需引入可验证环节：
- 在 Agents 页面选择「Report Writer」Agent，上传原始数据后，勾选“启用数据溯源模式”，系统会在每项结论后自动标注来源链接或知识库页码。
- 若已有 Python 分析脚本（如用 Prophet 做时序预测），可注册为 CLI 工具（通过 tools.json），再用指令触发：“运行本地脚本 predict_sales.py，输入参数为region=EastChina&product=A-series，将输出结果整合进最终报告”。
- 对金融、医疗等强合规场景，开启「Professional Data Mode」，强制接入权威数据库（如万得、国家统计局API），所有数据引用自动带认证水印。
导出与验证预测结果
输出不是终点，而是决策起点：
- 生成的报告支持导出为 DOCX（保留可编辑图表）或 PDF（带数字签名），方便内部评审留痕。
- 对关键预测值，可在同一项目中新建对比任务：“用相同数据与方法，分别调用 Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 生成预测，列出差异点并解释可能原因”，利用双模型交叉验证提升鲁棒性。
- 若需持续监控，设置定时任务：在「技能广场」启用「业务指标预警」Skill，设定阈值（如“当预测销量低于阈值95%时，自动邮件通知运营负责人”）。
