← 返回 Skills 市场
mingginwan

Report Review

作者 mingginwan · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
126
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install data-report-review
功能描述
在报告即将完成时使用。系统性检查报告质量——数据准确性、逻辑连贯性、结论是否有支撑、受众适配度。证据先于断言。
使用说明 (SKILL.md)

报告质量审查

声称报告完成但没有验证,是不诚实,不是高效。

核心原则: 证据先于断言。

铁律

没有验证的完成声明 = 不合格

如果没有跑完整个审查清单,不能说"报告完成了"。

审查清单

1. 数据准确性

  • 数字核查: 报告中的每个关键数字,能追溯到数据来源吗?
  • 计算验证: 百分比、增长率、占比等计算结果是否正确?
  • 时效性: 数据是最新的吗?有没有过时的数据被当作当前状态?
  • 引用准确: 引用的来源说的真的是报告中写的那个意思吗?

2. 逻辑连贯性

  • 论证链: 每个结论都有充分的论据支撑吗?
  • 内部一致: 报告内部有没有自相矛盾的地方?
  • 跳跃检查: 有没有逻辑跳跃——前提到结论之间缺少步骤?
  • 替代解释: 重要结论是否考虑了替代解释?

3. 结论质量

  • 过度泛化: 有没有从有限数据推出过于宽泛的结论?
  • 置信标注: 不同确定程度的结论是否明确区分?
  • 可操作性: 建议是否具体到可以执行?
  • 局限声明: 分析的局限性是否已说明?

4. 受众适配

  • 术语水平: 专业术语的使用是否匹配目标受众?
  • 深度适当: 分析深度是否匹配受众需求——不过浅也不过深?
  • 重点突出: 最重要的发现是否放在最显眼的位置?
  • 篇幅合理: 整体篇幅是否合适?有没有冗余部分?

5. 表达质量

  • 清晰度: 每句话只表达一个意思吗?有没有歧义?
  • 段落焦点: 每段有一个明确的中心论点吗?
  • 过渡自然: 章节之间的衔接流畅吗?
  • 格式一致: 表格、图表、标题等格式是否统一?

常见失败模式

声称 需要 不够
数据准确 核查每个关键数字的来源 "我仔细写的"
逻辑严谨 逐条检查论证链 "读起来通顺"
结论可靠 交叉验证、考虑反例 "和直觉一致"
适合受众 模拟受众视角阅读 "不太专业"
报告完成 跑完整个审查清单 "我检查过了"

危险信号

  • 使用"应该"、"大概"、"看起来"等模糊措辞
  • 写完就想发,没有重新审阅
  • 对自己的分析过于自信
  • 篇幅很长但没有检查内部一致性
  • 关键数字没有来源标注

审查流程

1. 通读全文 → 标记疑点
2. 逐条过审查清单
3. 发现问题 → 修改 → 重新检查修改部分
4. 全部通过 → 声明完成(附带审查结果摘要)

审查结果格式

完成审查后,输出摘要:

## 审查结果

**数据准确性:** ✅ 通过 / ⚠️ N 处修改
**逻辑连贯性:** ✅ 通过 / ⚠️ N 处修改
**结论质量:** ✅ 通过 / ⚠️ N 处修改
**受众适配:** ✅ 通过 / ⚠️ N 处修改
**表达质量:** ✅ 通过 / ⚠️ N 处修改

**修改摘要:**(如有修改)
- ...

底线

审查没有捷径。

过一遍清单。检查每个要点。然后才能说"完成了"。

这不可协商。

安全使用建议
This skill is internally coherent and low-risk, but remember it will operate on whatever report text you provide. Before using it with sensitive or confidential reports, verify where your agent logs or transmits outputs and test the checklist on non-sensitive samples. Keep a human in the loop for any edits the skill suggests, and avoid giving full production-sensitive reports until you confirm your environment's data handling policies.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: data-report-review Version: 1.0.0 The skill bundle contains only markdown instructions (SKILL.md) and metadata (_meta.json) designed to guide an AI agent through a systematic quality review of data reports. It focuses on accuracy, logic, and audience adaptation without any executable code, network requests, or instructions to perform unauthorized or harmful actions.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (report quality review) match the SKILL.md content: a structured checklist for data accuracy, logic, conclusions, audience fit and expression. No unrelated binaries, env vars, or installs are requested.
Instruction Scope
The SKILL.md gives a focused, itemized review procedure and result format. It instructs the agent to read and check the report text (expected for this purpose) and does not direct reading of unrelated system files, environment variables, or sending data to external endpoints.
Install Mechanism
No install spec and no code files are present (instruction-only), so nothing is written to disk or downloaded. This is low-risk and appropriate for a checklist skill.
Credentials
The skill requires no credentials, env vars, or config paths. The level of access requested (none) is proportional to an instruction-only review checklist.
Persistence & Privilege
always:false and no modifications to other skills or system settings. The skill does not request persistent presence or elevated privileges.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install data-report-review
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /data-report-review 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
- Initial release of **data-report-review** skill. - Provides a systematic checklist for final-stage data report review: data accuracy, logical coherence, conclusion robustness, audience fit, and clarity of expression. - Emphasizes evidence-based validation before declaring a report complete. - Includes comprehensive review process steps, common pitfalls, and warning signs. - Standardizes the format for review summary results.
元数据
Slug data-report-review
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Report Review 是什么?

在报告即将完成时使用。系统性检查报告质量——数据准确性、逻辑连贯性、结论是否有支撑、受众适配度。证据先于断言。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 126 次。

如何安装 Report Review?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install data-report-review」即可一键安装,无需额外配置。

Report Review 是免费的吗?

是的,Report Review 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Report Review 支持哪些平台?

Report Review 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Report Review?

由 mingginwan(@mingginwan)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论