# Aggregation Counting

> 当需要把分散在多处、可能以不同单位或粒度出现的“数量”信息汇总成一个最终总数时，使用本策略。

- Skill: `antins-labs/aggregation-counting` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add antins-labs/aggregation-counting`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/antins-labs/aggregation-counting/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: antins-labs (https://skillmd.com/u/antins-labs)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/antins-labs/aggregation-counting

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# aggregation_counting

## 目标
解决“需要把若干分散记录的数量累加为一个最终总数”的搜索问题。  
这类问题往往没有单一网页直接给出“总数”，而要靠人工把多条来源中的子数量相加，因此需要专门的分解-聚合策略。

## 适用场景
1. 统计某事件在不同地点造成的总死亡人数（如 Fujimori 案中的 Barrios Altos + La Cantuta）。
2. 统计某时间段内某单位下属所有支部参与活动的总数（如新疆大学计算机学院支部数）。
3. 求数学方程所有正解的个数（如 sin πx = |log x| 的 x>0 解数）。
4. 统计某高校所有学院/系成立周年的总和（如华侨大学计算机学院周年）。
5. 统计某政策覆盖的全部城市数量。

## 不适用场景
- 单一网页已直接给出总数（如“Swinburne University 位于 Melbourne”）。
- 问题只要求确认是否存在，而非具体数量。
- 需要实时动态数据（如当前在线人数），无法通过静态累加获得。

## 核心原则
1. **先拆分再聚合**：把“总数”拆成若干可独立验证的子项，再分别搜索并累加。
2. **统一口径**：确保所有子项使用同一计量单位（人、次、个、年等），必要时换算。
3. **交叉验证**：每个子项至少用两条独立来源确认，避免重复计数或遗漏。
4. **记录溯源**：在累加过程中保留每个子项的来源链接或片段，方便回溯。

## 标准执行流程
1. **识别总数维度**  
   明确“总数”到底指什么（人数、次数、年数、解数等）。
2. **列出潜在子项**  
   根据常识或初步搜索，把总数拆成可能存在的子项列表（地点、时间、类别）。
3. **构造子查询**  
   为每个子项构造精准查询：  
   `"{子项名} {维度} 数量"` 或 `"{事件名} {地点} 死亡人数"`。
4. **逐一验证并去重**  
   对每个子项结果进行交叉验证，剔除重复、估算或不可靠数据。
5. **统一单位并累加**  
   把所有确认无误的子项数值相加，得到初步总数。
6. **二次核查**  
   用更宽泛的查询（如“{事件} 总死亡人数”）搜索是否有官方一次性给出的总数，与累加结果比对。
7. **输出带源总数**  
   用 `\boxed{总数}` 格式呈现，并附注每个子项的来源片段或链接。

## 检索策略模板
- 子项精准查询：`"{子项关键词} {维度} site:gov.cn"`  
- 官方汇总查询：`"{事件/机构} 总数/总量 site:official_site.edu.cn"`

## 补充策略 (from dataset mining: aggregation_counting)

### 核心原则
1. **先找权威全集**：优先锁定官方/权威来源的“完整名单”或“目录”，避免逐条搜索导致遗漏。
2. **逐项验证**：对名单中的每一项二次检索确认其符合问题限定条件（时间、地域、级别等）。
3. **去重计数**：合并结果时按唯一标识（ID、名称+年份）去重，再统计数量或生成最终列表。

### 标准执行流程
1. **解析聚合维度**  
   明确需要统计的维度（项目数、金额、成员列表等）及限定条件（时间、地域、级别）。
2. **搜索“全集”来源**  
   用 `{entity} 全部 {item} 列表 site:gov.cn` 或 `{entity} complete list of {item}` 等模板找官方目录。
3. **提取候选列表**  
   从步骤 2 的结果中复制/整理出候选条目，保存为临时清单。
4. **逐项验证条件**  
   对清单中的每一项，用 `{item} {限定条件}` 再次搜索确认其有效性；剔除不符合条件的条目。
5. **去重与格式化**  
   按唯一键去重，统一格式（如统一货币、单位），准备汇总。
6. **计算聚合值**  
   计数、求和或生成最终列表；若需多维度，分别计算后合并。
7. **交叉验证**  
   用第二个独立来源抽查 10% 的样本，确保准确率；若差异>5%，回到步骤 4。
8. **输出带来源的答案**  
   给出最终数字/列表，并附“数据来源+检索时间”以便复核。

### 检索策略模板
- 全集检索：`"{entity}" "list of {item}" site:gov.cn OR site:edu.cn`
- 单条验证：`"{item_name}" "{限定条件}" -site:spam.com`