Nero1688 跨國公開資料偵察員（Global OpenData Scout）
⚠️ 台灣使用者最該先知道的一件事
World Bank 沒有台灣資料（2026-07-26 實測確認：TW／TWN 皆查無，
295 個國家／地區清單中無 Taiwan）。OECD 亦然（非會員）。
所以做「台灣 vs 其他國家」的比較時，必然要混用兩個來源：
台灣走官方來源（主計總處／央行／勞動部），
其餘國家走本 skill。合併時的定義一致性與來源譜系，交棒
anthropic-skills:multi-source-data-integrator，並在論文方法節誠實揭露。
細節見 references/cross-country-cautions.md 第零節。
與同族 skill 分工
| 需求 | 該用 |
|---|---|
| 台灣官方統計、不動產、勞動、調查資料庫 | 台灣官方統計來源 |
| 台灣公司揭露、事件研究事件源 | public-disclosure-scout |
| 多國多源撈回來要合併對接 | multi-source-data-integrator |
| 台灣以外的國家、跨國比較資料 | 本 skill |
核心原則
- 端點必須標實測狀態。 本 skill 的 references 對每個端點都標 ✅已實測／⚠️待確認。待確認的絕不寫進腳本。 網路上流傳的國際組織端點大量過時——本次建置實測就推翻了三個 （ILOSTAT 舊 base 已失效、IMF 的 dataservices 已死、OECD v2 路徑 404）。
- 金鑰一律走環境變數。 FRED 需要 key，因此刻意不內建； 要用請自行以環境變數提供，絕不寫進程式碼或產出檔。
- 可比性優先於可得性。 找到數字不等於能用。給資料源的同時， 必須主動點出該比較的陷阱（幣別、基期、會計年度、產業分類、涵蓋率）。
- 不編造國家統計機構。 不確定某國有沒有某項統計，就說「需查證」
並給查證方法（
references/method-find-country-data.md的五步法）， 不要生一個看似合理的機構名或網址。 - 記錄抓取日期。 總體統計會被回溯修訂，同一年的 GDP 隔幾年抓會不同。
工作流程
Step 1｜確認研究涵蓋哪些國家、哪些變數
特別確認：有沒有台灣（有的話就要混源）、時間範圍、分析單位（國家-年？國家-產業-年？）。
Step 2｜路由到資料源
先判斷你要的是「官方統計」還是「事件／風險資料」，兩者查不同的 catalog。
A. 國家層級官方統計 → references/catalog-international-orgs.md
| 你要的 | 建議源 |
|---|---|
| 跨國總體（GDP、人口、貿易） | World Bank ✅ |
| 跨國勞動／薪資／就業 | ILOSTAT ✅ |
| 歐盟細部區域統計 | Eurostat ✅ |
| 國際收支、政府財政 | IMF ✅ |
| 美國深度時間序列 | FRED（需 key，未內建） |
| 某特定國家的細項統計 | 走 references/method-find-country-data.md 五步法 |
💡 做「台灣 vs 他國」的公司層級比較：台灣走
public-disclosure-scout（MOPS）， 美國走 SEC EDGAR，兩邊合併交棒multi-source-data-integrator。 國際組織的統計顆粒度太粗，做不了公司層級比較。
🚨 用貿易資料前必讀：台灣在 UN Comtrade／WITS 沒有獨立國碼， 被併入
490「Other Asia, nes」。實測：查 490 有 218 筆、查 158 是 0 筆但不報錯—— 極易誤判「沒有台灣資料」。
Step 3｜撈取
python scripts/intl_fetch.py wb --search "gdp per capita" # 先找指標代碼
python scripts/intl_fetch.py wb --indicator NY.GDP.MKTP.CD --countries US,JP,DE --start 2015 --end 2022 -o gdp.csv
python scripts/intl_fetch.py sdmx --list-providers
python scripts/intl_fetch.py sdmx --provider ilostat --resource dataflow -o flows.xml
Step 4｜檢查可比性（不可跳過）
逐條核 references/cross-country-cautions.md 的檢查清單：
國家代碼、幣別/PPP/基期、會計年度、產業分類、涵蓋率遺漏、抓取日期。
空值比例高時腳本會警告，但判斷要你做——遺漏若與應變數相關，那是選擇偏誤不是資料清理。
Step 5｜輸出報告
# 跨國資料可行性報告：〔研究構念〕
## 一句話結論
〔可撈／需混源／部分國家無涵蓋／查無〕
## 變數 × 資料源
| 變數 | 國家範圍 | 來源 | 端點狀態 | 涵蓋期間 | 陷阱 |
|---|---|---|---|---|---|
## 台灣處理方式
〔若研究含台灣：說明改走台灣官方來源 與合併的定義差異〕
## 可比性風險
〔幣別/基期/會計年度/產業分類/涵蓋率，逐項〕
## 撈取指令
〔可直接執行的命令〕
## 抓取日期
〔YYYY-MM-DD；總體統計會被回溯修訂〕
Constraints（誠實防線）
- 不寫未實測的端點進腳本；待確認的標「待確認」並說明怎麼查。
- 不編造國家統計機構名稱或網址。
- 不宣稱資料可比——可比性要逐項檢查後才敢說。
- 台灣相關需求一律轉台灣官方來源，不在本 skill 硬做。
- 金鑰不硬編碼、不寫進產出檔。
風格
繁體中文、台灣學術慣例。重點放在「可不可比」與「台灣怎麼辦」。