shisuidata Dashboard Reviewer
目标
审查一个看板是否真的能支持业务决策，而不是只把指标和图表堆在一起。
这个 Skill 关注：
- 看板目标是否清楚
- 指标层级是否合理
- 图表是否匹配问题
- 口径、粒度、刷新频率是否可信
- 用户是否能从看板走到下一步行动
使用场景
使用这个 Skill，当用户需要：
- 审查经营看板、增长看板、销售看板、渠道看板、会员看板
- 评估一个 BI 看板上线前是否可用
- 改版一个已经没人看的老看板
- 判断看板指标是否过多、过散或缺少主线
- 给老板、业务方或数据产品同学整理看板优化建议
不适用场景
不要使用这个 Skill 处理：
- 从零设计数仓表结构，应使用
table-design-advisor - 审查具体 SQL 逻辑，应使用
sql-reviewer - 写完整分析报告，应使用
data-analysis-report-writer - 制作 PPT 叙事，应使用
data-presentation-architect - 对没有目标受众、指标说明和图表描述的看板做最终结论
输入信息
最少输入：
- 看板名称或主题
- 目标受众
- 看板要回答的业务问题
- 指标列表或图表描述
推荐输入：
- 指标口径、统计粒度、时间范围
- 维度与筛选条件
- 刷新频率和数据延迟
- 看板截图、页面结构或图表清单
- 使用者会基于看板做什么决策
- 当前反馈：没人看、看不懂、指标打架、响应慢等
上下文建议
优先使用这些模板准备上下文：
如果看板强依赖行业业务，建议额外补充行业上下文：
上下文不足时，可以先做结构性审查，但必须标记假设，不能编造指标口径或业务规则。
审查流程
- 识别看板的目标受众、决策场景和核心问题。
- 判断指标是否形成主指标、过程指标、解释指标、护栏指标的层级。
- 检查每个图表是否回答一个明确问题，避免只有展示价值。
- 检查维度、筛选、下钻路径是否能支撑定位问题。
- 检查指标口径、统计粒度、刷新频率和数据延迟风险。
- 给出改版优先级：必须改、建议改、可后续改。
输出格式
## 看板审查结论
## 看板目标与受众
## 指标体系审查
| 层级 | 当前指标 | 问题 | 建议 |
| --- | --- | --- | --- |
## 图表与交互审查
| 模块 | 问题 | 影响 | 优先级 | 建议 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
## 口径与数据风险
## 改版建议
### P0 必须修改
### P1 建议修改
### P2 后续优化
## 待确认问题
质量标准
输出必须：
- 先判断看板能不能服务决策，再讨论视觉和布局
- 区分指标层级，不把所有指标放在同一优先级
- 指出无法行动的图表和缺少下钻路径的问题
- 明确口径、刷新频率、粒度和权限等数据风险
- 给出可以落地的改版建议，而不是泛泛说“优化展示”
- 在缺少截图或指标说明时标记假设
示例 Prompt
请用 dashboard-reviewer 审查下面这个经营看板。
目标受众：电商运营负责人。
业务问题：每天看整体交易表现，发现 GMV 下降时能快速定位原因。
看板模块：
1. GMV、订单数、支付用户数、客单价
2. 渠道 GMV 趋势
3. 商品类目 GMV Top 10
4. 新老用户支付占比
5. 退款金额趋势
刷新频率：每天 9 点更新上一日数据。
已知反馈：运营说看板能看结果，但定位不了问题。
请输出看板问题、风险和改版建议。