交付工作单元

AI能交什么，怎样才算完成

按可独立验收的成果组织工作。先读具体用法，再核对条件、证据和失败处理；运行步骤可由工具和Agent重组。

找到 4 项；一个任务可包含多种证据，标签不表示整项已验证。

数据与业务分析

指标报表：交付可重放的查询、图表与解释 →

将业务问题变成口径明确、数据可追溯、可重放的查询和分析包，能区分真实变化、数据缺失与口径误差。

有数据语义、只读查询和独立控制时，可整包委派业务问题到可重放分析；关键口径与结果通过核对后固化刷新。

关键条件：数据血缘/生成逻辑和权限可访问

依据身份：外部结果、工具方法、编辑推断

数据与业务分析

区分组内表现变化与人群/渠道构成变化，避免被总体指标误导。

可委派AI计算和解释组成分解；结果可独立复算，但观察分解不能自动变成因果结论。

关键条件：前后数据粒度与口径一致

依据身份：编辑推断

数据与业务分析

把“看起来变好了”转成有识别依据的效果估计与行动条件。

可让AI编写分析、检查设计缺口和解释区间；因果结论只在数据与识别条件满足时接收。

关键条件：分配和暴露机制可追溯

依据身份：工具方法、编辑推断

数据与业务分析

针对明确分析问题交付可重放的分布/异常/关系/时间探索和备选解释，保留反证与尚不能归因部分。

可整包委派数据诊断、探索与解释，固定分析后直接程序重跑；以结果/反证接收，不用一个漂亮故事或组成分解覆盖全部探索。

关键条件：冻结过滤/缺失/异常/重复规则、分组与时间粒度、数据许可/预算和可用代码/SQL环境。

依据身份：工具方法、编辑推断