# Data Analysis Quality Gate

> Gate quantitative Mira conclusions by requiring reproducible data, formulas, calculation ledgers, or explicit downgrades when numbers drive judgment.

- Skill: `byteseek/data-analysis-quality-gate` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add byteseek/data-analysis-quality-gate`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/byteseek/data-analysis-quality-gate/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: byteseek (https://skillmd.com/u/byteseek)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/byteseek/data-analysis-quality-gate

---


# Data Analysis Quality Gate

这个 skill 用于在 Mira 研究中判断数量型结论是否需要可复算数据、工具计算或显式降级。

它不是一个独立数据分析插件，也不绑定 Data Analytics、Python、Spreadsheet 或外部 API。它的职责是把 LLM 从“直接给数字结论”约束为：

- 先提出数据需求
- 再判断是否必须计算
- 决定是否需要征求用户同意动用工具
- 记录公式、口径、来源和限制
- 对没有完成计算的数量型结论降级

## Use When

当研究结论涉及以下任一内容时，必须进入本 gate，或明确写明 waived reason：

- 同比、环比、CAGR、run-rate、margin bridge
- peer comparison、peer ranking、相对估值、相对财务质量
- valuation implied expectation、base / bull / bear scenario math
- 市场规模、渗透率、份额、TAM / SAM / SOM
- 三表交叉校验、现金流质量、营运资本异常
- 宏观、商品、价格、库存、利率、就业或通胀时间序列
- 多来源数字冲突或口径不一致
- 任何会影响 `thesis_impact`、`research_action`、`actionability_bridge` 或 durable conclusion 的数量判断

## Inputs

- `research_object`
- `research_question`
- `market_scope`
- `time_boundary`
- `candidate_numeric_claims`
- `available_sources`
- `user_speed_preference`
  可选。若用户明确要求快看，可降低计算深度，但不能升级结论强度。
- `tool_constraints`
  可选。说明是否允许本地脚本、CSV、Spreadsheet、联网、外部 API 或插件。

## Gate Output

每次运行本 gate，至少输出：

- `quant_dependency`
  `none` / `low` / `medium` / `high`
- `calculation_required`
  `yes` / `no`
- `data_requirement_brief_required`
  `yes` / `no`
- `calculation_ledger_required`
  `yes` / `no`
- `tool_consent_required`
  `yes` / `no`
- `allowed_without_tool`
  `yes` / `no`
- `downgrade_if_not_calculated`
  `none` / `calculation_gap` / `source_gap` / `watch_only` / `needs_refresh`
- `recommended_tool_path`
  `none` / `manual_formula_note` / `local_csv_script` / `spreadsheet` / `python` / `public_api` / `external_plugin`
- `calculation_depth`
  `none` / `formula_note` / `ledger_required` / `full_model_required`
- `refresh_condition`

## Calculation Depth

### `none`

用于没有派生数量结论，或数量只作为非核心背景且已有可靠来源直接披露的场景。

输出要求：

- 记录 `quant_dependency: none` 或 `low`
- 不生成 calculation artifact

### `formula_note`

用于简单、低行数、可口头复核的计算，例如一个同比、一个 run-rate sanity check、简单估值倍数或明确公式的市场隐含值。

输出要求：

- 在正文或 source note 写明公式、输入来源、期间和限制
- evidence log 可记录 `claim_type=derived_calculation`
- 不默认生成 `calculation-ledger.csv`

### `ledger_required`

用于会影响 thesis impact、research action、actionability bridge、peer ranking、scenario table 或多来源冲突处理的计算。

输出要求：

- 使用 `templates/calculation-ledger.csv`
- 记录输入来源、公式、结果、交叉校验、限制和对应 evidence ref
- 若缺失数据阻断结论，输出 `data-requirement-brief.md` 或 `source_gap`

### `full_model_required`

用于多变量估值、三表联动、复杂 peer set、时间序列、宏观/商品历史比较、TAM / SAM / SOM 或需要用户复用的 spreadsheet / script。

输出要求：

- 先明确工具和数据权限
- 生成可复算 model、script、spreadsheet 或 notebook，并把摘要写回 calculation ledger
- 如果用户选择不做，相关结论只能是 `watch_only`、`needs_refresh`、`source_gap` 或 `calculation_gap`

## Data Requirement Brief

如果 `data_requirement_brief_required = yes`，或 `calculation_depth` 为 `ledger_required` / `full_model_required` 且关键输入缺失，使用：

- `templates/data-requirement-brief.md`

brief 必须回答：

- 要回答的研究问题
- 需要哪些变量
- 指标公式或计算方法
- 口径、单位、币种和期间
- 对比对象或 peer set
- 来源优先级
- 缺失数据如何处理
- 哪些缺失会导致结论降级

## Calculation Ledger

如果 `calculation_ledger_required = yes`，或 `calculation_depth` 为 `ledger_required` / `full_model_required`，使用：

- `templates/calculation-ledger.csv`

ledger 必须记录：

- 计算 ID
- 研究对象和问题
- 指标、公式、期间、单位
- 输入来源
- 结果
- 交叉校验
- 使用工具
- 验证状态
- 限制
- 对应 evidence log ref

## Tool Consent Rules

默认不因为本 gate 自动引入插件或联网。

可以直接使用工具的场景：

- 用户已经提供 CSV、表格或可读数据
- 只需要小规模本地计算
- 不需要联网、下载数据、外部 API 或额外插件
- 输出可用 formula note 或 calculation ledger 复核

必须先征求用户意见的场景：

- 需要联网抓取或下载数据
- 需要使用外部 API、付费数据源或登录态
- 需要引入插件或新依赖
- 需要生成较大的 spreadsheet、dashboard 或图表包
- 计算会明显改变任务范围或耗时

建议话术：

> 这个判断依赖可复算计算。仅靠文本阅读容易出错。建议进入 calculation gate，用本地 CSV/Python/Spreadsheet 生成 calculation ledger；是否继续？

## Downgrade Rules

如果数量型结论没有完成必要计算：

- 不得写成 durable conclusion。
- 不得作为 `research_action` 或 `actionability_bridge` 的唯一依据。
- 必须标记 `calculation_gap` 或 `source_gap`。
- 如果用户要求快看，可写 `calculation_waived_by_speed`，但置信度不得高于 `low` 或 `medium`。
- 如果估值锚、共识代理或 peer rank 缺失，actionability 默认降级为 `watch_only`、`needs_refresh` 或 `no_action`。

## Evidence Log Relationship

`evidence-log.csv` 记录 claim 来源和性质。

`calculation-ledger.csv` 记录公式、口径和复算路径。

派生计算结论必须同时满足：

- evidence log 中有 `claim_type=derived_calculation` 或 explicit source note
- `upstream_sources` 指向 L1-L5 来源
- calculation ledger 或 formula note 记录可复算步骤

## Output Boundaries

- 不要把 market pricing 写成基本面验证。
- 不要把 company guidance 写成已兑现事实。
- 不要把 LLM 心算结果写成高置信结论。
- 不要因为工具输出了数字就自动提高投资结论强度。
- 工具只提高计算可复核性，不替代来源质量和 thesis judgment。