上传 Excel，一句话需求，AI 全自动生成可直接投屏的专业商务报表。开会再也不用熬夜做 PPT。
你一定遇到过这些场景：
- 📊 明天 10 点要开周会，PPT 还是空白的，数据散在 5 个 Excel 里
- 🤯 老板要季度经营看板，既要有图表又要有数据解读，还要能投屏展示
- 😱 销售/运营/财务数据分析，对比、占比、趋势、排名……每个图都要手调半天
- 💤 没时间学 BI 工具，Tableau/Power BI 太重，临时抱佛脚来不及
Conspect 就是解决这个的——你给数据 + 说句话，剩下的全交给 AI。
你："帮我把这份销售数据做成一份周报看板，重点看华东区的趋势和产品占比" + 上传 sales.xlsx
Conspect：（9 阶段全自动，约 3-5 分钟）→ 产出一个可以直接投屏的 HTML 看板 + 多格式报告
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 9 阶段全自动 | 分析 → 洞察生成 → 设计 → 设计审查 → 实现 → 报告生成 → 验证 → 完成，零用户打断 |
| 偏好自动识别 | 从你的初始需求自动提取配色/图表类型/输出格式偏好 |
| 多源数据合并 | 同时处理多个 Excel，自动关联维度、合并计算 |
| 专业图表选型 | 柱状/折线/饼图/散点/热力图……自动选最适合数据的图表 |
| 8 套商业级配色 | 商务蓝 / 暖橙 / 自然绿 / 科技紫 / 极简灰……开箱即用 |
| 多格式输出 | 交互式 HTML 看板 / PDF 报告 / Markdown / Word |
| 分区式看板 | 分区布局 + 便当盒网格 + 每图表自带数据解读区 |
| 零依赖 CLI | Python 标准库 + pandas，不需要装 Tableau/Power BI |
直接对 AI 说：
"帮我分析这份销售数据，出一份周报看板，重点看各区域销售趋势" + 上传 sales.xlsx
→ AI 启动 Conspect，3-5 分钟后产出看板和报告。
/conspect start # 启动报表任务
/conspect start --offline # 离线模式（内联 ECharts，无需联网）
/conspect status # 查看当前进度
/conspect reset # 重置当前任务# 全链路分析
python run.py analyze '{"file_paths": ["数据源.xlsx"]}'
# 用户偏好识别
python run.py recognize_preferences '{"user_requirement": "用蓝色调，出 PDF"}'
# 交叉分析（行×列透视）
python run.py cross_tabulate '{"file_paths": [...], "row_dim": "产品", "col_dim": "区域"}'
# 渲染报告
python run.py render_report '{"report_design": {...}, "format": "html"}'所有产物在 {项目路径}/.agent/harness/：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
_cs-dashboard.html |
交互式 Web 看板（直接浏览器打开投屏） |
_cs-report.md / .html / .pdf |
多格式分析报告 |
_cs-analysis.md |
数据分析详细报告 |
_cs-insights.json |
AI 自动生成的洞察与建议 |
_cs-verify.md |
数据验证报告 |
数据看板.html / 分析报告.md |
中文命名副本（方便找） |
开始 → 分析 → 洞察生成 → 设计 → 设计审查 → 实现 → 报告生成 → 验证 → 完成
│ │
└──── QA 审核不通过 ←─────── 自动回退重做（最多 2 次）
每个阶段的产出物是下一阶段的前置条件。QA 审核不通过自动回退，不会带着错误往前走。
| 偏好类型 | 示例 |
|---|---|
| 配色 | "用蓝色调"、"我想要暖色系"、"主色调用 #1890FF" |
| 图表 | "对比多用柱状图"、"占比用饼图"、"趋势用折线图" |
| 输出格式 | "生成 PDF 给我"、"做一个离线 HTML"、"两种都要" |
| 分析焦点 | "重点关注销售趋势"、"按区域分析"、"只看 TOP 10 产品" |
| ✅ 适用 | ❌ 不适用 |
|---|---|
| 周报/月报/季度汇报（需要投屏展示） | 简单数据整理（用 Excel 就行） |
| 销售/运营/财务数据分析看板 | 实时数据流处理（Conspect 处理静态文件） |
| 经营分析报告，需要 AI 洞察和建议 | 桌面 BI 工具替代（Tableau/Power BI 有自己的场景） |
| 老板突然要数据，来不及做图表 | 纯文本报告（无图表需求时不需要 Conspect） |
| 多个 Excel 需要合并分析 | — |
conspect/
├── SKILL.md # 主入口（触发契约 + 状态机）
├── SKILL-execution.md # 阶段执行手册
├── README.md # 本文件
├── CHANGELOG.md # 版本变更
├── 1-manifest/
│ └── skill-manifest.yaml # Skill 元数据
├── agents/ # 10 个 Agent 定义
│ ├── 00-master-controller.md
│ ├── 01-analyzer-agent.md
│ ├── 02-designer-agent.md
│ ├── 03-implementer-agent.md
│ ├── 04-verifier-agent.md
│ ├── 05-quality-auditor-agent.md
│ ├── 06-visual-designer-agent.md
│ ├── 07-report-designer-agent.md
│ ├── 08-report-implementer-agent.md
│ └── 09-ai-reviewer-agent.md
├── conspect_tools/ # Python CLI 工具层
│ ├── run.py # CLI 入口
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── ai_agent.py # AI 洞察生成（含异常降级）
│ ├── data_processor.py # 数据清洗与合并
│ ├── data_statistics.py # 统计计算
│ ├── data_feature_extractor.py
│ ├── render_engine.py # 渲染引擎
│ ├── report_renderer.py # 报告渲染
│ ├── review_data_loader.py
│ ├── exporter.py # 多格式导出
│ └── ...
├── protocols/
│ ├── phase-protocol.md # 阶段流转协议
│ └── baton-protocol.md # 接力棒协议
├── references/
│ ├── trigger-guide.md # 触发指南
│ ├── chart-selection.md # 图表选型参考
│ ├── examples.md # 真实案例
│ ├── cli-ai-workflow.md
│ └── faq-deep.md # 进阶 FAQ
└── SKILL.chunks/ # 分块按需加载
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 数据处理 | pandas + openpyxl |
| 可视化 | ECharts 5 |
| 渲染 | Jinja2 模板引擎 |
| 导出 | PDF（weasyprint） / Word（python-docx） |
| 运行环境 | Python 3.10+ |
| 版本 | 日期 | 核心变化 |
|---|---|---|
| v3.1 | 2026-08-11 | 渲染能力升级：分区式看板布局 + 便当盒网格 + 每图表数据解读区 + 8 套商业级配色 |
| v3.0 | 2026-08-11 | 全流程托管 AI 自动生成，删除确认环节，新增洞察生成和报告生成阶段 |
| v2.0 | — | 9 阶段状态机（含确认环节） |
| v1.0 | — | 初始版本 |
MIT