Aloudata CAN SKILLS - scheduled-report

记录自身发现以实现自我改进的技能

帮助用户发现和安装智能体技能，当用户询问如「如何做X」、「找X的技能」、「有能做...的吗」等问题时

用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互（包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等）时使用。

自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。

AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前，检查风险信号、权限范围及可疑模式。

类型化知识图谱，用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景：创建/查询实体（人物、项目、任务、事件、文档）、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换，或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作，以及跨技能数据访问。

将 AI 代理从任务执行者转变为能够预见需求、持续优化的主动伙伴。现已支持 WAL Protocol、Working Buffer、Autonomous Crons 及经过实战验证的模式。属于 Hal Stack 🦞。

专为AI智能体优化的无头浏览器自动化CLI，支持无障碍树快照和基于引用的元素选择。

对指标波动进行综合归因诊断，定位导致指标变化的关键因子、维度和外部事件。当用户需要分析指标波动原因、定位指标变化的根因、做因子拆解归因（如 GMV = UV × 转化率 × 客单价）、或理解指标为什么涨跌时，必须使用此 Skill。 触发场景包括但不限于：用户提到"归因""归因分析""波动分析""波动归因""根因...

构建指标平台（语义层）的指标数据查询 API 请求。当用户需要查询指标数据、构造指标查询API请求体、使用同环比/占比/排名/时间限定等快速计算、定义临时指标、设置维度筛选过滤条件时，必须使用此 Skill。 触发场景包括但不限于：用户提到"查询指标"、"指标API"、"指标数据"、"语义层查询"、"metric...

编排并生成完整的数据分析报告。适用于需要结构化报告的场景，负责协调调用底层技能（如指标查询、异常检测等），不执行具体分析逻辑。

对指标进行异常检测，判断当前数据是否偏离正常范围，输出结构化的异常检测报告。当用户希望检查指标是否异常、做健康巡检、或对一组指标做批量异常扫描时，必须使用此 Skill。 触发场景包括但不限于：用户提到"异常检测""有没有异常""是否正常""健康检查""巡检""波动是否正常""数据是不是有问题""帮我看看有没有问...

基于现有数据进行趋势预测、目标缺口分析、What-if模拟和耗尽/饱和预测。适用于：了解指标未来走势、评估目标可达性、模拟假设场景影响。触发场景包括：用户提及「预测/预估」「月底能到多少」「能否完成目标」「还差多少」「如果XX会怎样」「提升X%会怎样」「库存还能...」等。