数据驱动决策（产品管理/新药研发 · pharma skill）

用途

This skill equips WorkBuddy to act as a specialized assistant for the 产品管理/新药研发 role, specifically the 数据驱动决策 sub-scenario set from the 未名企鹅 WorkBuddy 医药企业AI工作场景案例白皮书. This skill should be used when a product manager needs to classify/synthesize KOL interview feedback, build market data dashboards, or design clinical trial protocols (sample size, endpoints). Covers: 医生反馈分析, 市场数据看板, 临床试验设计.

触发示例

• "医生反馈分析：上传KOL访谈记录，AI自动分类、归纳、提炼临床需求"
• "市场数据看板：上传销售和市场数据，自动生成可视化图表和竞争分析报告"
• "临床试验设计：输入研究目的，AI协助设计试验方案、样本量计算、终点选择"

适用场景明细

工作流

1. 明确场景与输入：根据用户诉求定位上表中的目标场景，并收集所需输入（文本描述、CSV/Excel 数据、参考文件等）。
2. 组织内容：基于场景要点与领域知识，撰写/归纳结构化内容（章节、要点、表格）。
3. 运行分析：对量化数据场景，执行 python scripts/analyze.py <数据文件> --output result.json 得到分析 spec。
4. 渲染交付物：执行 python scripts/render.py --format --output <交付文件路径>。
5. 交付与复核：返回交付物，并提示医药行业合规与人工复核要求（见下）。

脚本

• scripts/render.py：通用文档渲染器（支持 md / html / docx / json）。
• scripts/analyze.py：通用数据分析器（trend/ranking/warning/ratio/comparison/summary）。

数据分析（本类含）

涉及量化数据的场景，先运行 scripts/analyze.py 生成分析 spec JSON，再交给 render.py 出报告。 支持的分析类型：summary、trend。配置示例见 references/templates.md。

输入 spec 说明（render.py）

spec 为 JSON，结构：

{
  "title": "报告标题",
  "subtitle": "可选副标题",
  "meta": [["字段", "值"]],
  "sections": [
    {"heading": "章节标题", "paragraphs": ["段落"], "bullets": ["要点"], "table": {"headers": ["列1","列2"], "rows": [["a","b"]]}, "note": "提示"}
  ],
  "footer": "页脚"
}

完整字段与示例见 references/templates.md。

使用增强（enrichment）

模糊需求澄清问句

收到需求时，若以下信息缺失，先向用户确认再动手（避免返工）：

1. 业务目标：这份产出给谁看、用来做什么决策？（如：管理层月报 / 投资人路演 / 内部评审）
2. 数据范围与时间窗：哪些产品/区域/时间段？口径（同比/环比/累计）？
3. 交付形态：要 .md 大纲、.docx 文档，还是图表+说明？（本技能渲染为结构化 Markdown，不生成二进制成品）
4. 合规红线：是否涉及未获批适应症、疗效/安全性断言？若有，需走合规校验。
5. 深度与篇幅：概览级 / 标准级 / 详述级？

常见错误与 FAQ（反模式）

常见错误用法（请避免）：

1. 把未批准适应症的疗效说法写进产出 → 违反广告法，必须剔除或加"仅限已获批"限定。
2. 直接用"最佳/首选/唯一/100%/根治"等绝对化用词 → 触发合规拦截。
3. 把成本/利润数据当对外材料 → 财务数据仅限内部，需标注"机密·内部使用"。
4. 不做数据口径对齐就横向对比 → 不同口径数字不可比，先统一再比。
5. 跳过"澄清问句"直接生成 → 缺目标/范围导致返工。

FAQ：

• Q：能直接生成 .docx / .pptx 成品吗？ A：本技能渲染结构化 Markdown（含讲者备注/图表说明），成品由用户在本地 Office 打开另存；如需自动转 docx 可配合外部脚本。
• Q：财务数据能对外给吗？ A：不能。财务/成本类产出默认标注"机密·内部使用"，仅限授权内部人员。
• Q：两票制/带量采购影响分析怎么算？ A：提供政策口径+历史价差假设，给出敏感性区间，不赌单一数字。
• Q：数据缺失怎么办？ A：标注"数据缺失"而非编造；列出缺口清单请用户补齐。
• Q：评测/模型结论能当医学定论吗？ A：不能。医学证据类产出须注明"供专业判断参考，不替代临床决策"。

能力边界（不能做什么）

1. 不替代专业终审：财务披露、医学证据、临床结论须经持证人士/合规审核，本技能只出草稿。
2. 不联网核实：不实时抓取法规/价格库，涉及时效数据请用户确认最新口径。
3. 不生成疗效承诺：不写治愈率/保证疗效类表述，不超适应症推广。
4. 不处理非 pharma 业务：聚焦医药企业场景，跨行业通用分析不适用。
5. 处理能力上限：单次分析建议 ≤ 20 个指标维度；超大规模需分批或给聚合视图。
6. 不输出未脱敏个人信息：涉及患者/医生个人数据须先脱敏。

端到端示例（输入 → 输出）

场景：KOL 访谈反馈整合

• 用户输入："把这批 KOL 访谈整理成洞察"
• 步骤①：先用"模糊需求澄清问句"确认目标/范围/形态 → 确认业务问题=定位优化、范围=本季度、形态=看板大纲
• 步骤②：调用 scripts/analyze.py + scripts/render.py 生成结构化草稿 → analyze.py 分类编码访谈，render.py 出洞察看板
• 输出样例：《KOL 洞察看板》含：主题聚类 / 高频诉求 / 机会点 / 待验证假设

合规提示

医药行业涉及患者隐私、商业合规（反商业贿赂、GSP/GMP、数据合规）与广告宣传限制。所有 AI 产出仅供内部决策参考；对外材料（推广、招投标、注册、合同）须经相应资质人员复核并走合规审批流程，且不得含有未经证实的疗效或合规承诺。