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- 新增 app/api、app/service 数据分析 Agent 全套服务与接口 - schemas.py 重构为 schemas 包（analyst schema） - 新增 SQL 防注入、guardrail、缓存、字典、LLM 等服务 - 新增 tests 测试套件与 scripts/dev、scripts/setup 脚本 - 补充需求规格、架构说明书、开发清单、表设计等文档
1.9 KiB
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数据分析 Agent · 一页总结（白话版）
这是什么？
一个帮你查数据的智能助手。你像跟同事聊天一样打字问问题，它就去数据库里把数查出来，用人话 + 表格回答你。你不用会写代码、不用等审批工单。
它解决什么问题？
现在的麻烦： 大部分员工不会写查询语句，想查个数得提工单 → 层层审批 → 等专门的人写 → 一等就是 1~3 天。
有了它之后： 张嘴问，分钟级出结果。比如：
你问："我名下高风险客户有几个？" 它答：人话解释 + 一张表格 + 数据来源。
它是怎么工作的？（5 步，简化版）
1. 你打字问问题
2. 它先确认"你是谁、能看哪些数据"（权限）
3. 把你说的话翻译成"查数据的指令"
4. 去数据库查，并检查有没有查错、数字对不对
5. 用人话 + 表格回答你，同时留下记录
安全怎么保证？（金融公司最看重的 3 条）
- 只能查，不能改 —— 数据是"只读"的，谁也别想改、别想删。
- 该看多少看多少 —— 理财顾问只能看自己名下的客户；查别人的会被系统拒绝。
- 隐私打码 —— 身份证、手机号这些，从源头就只露一点点。
我们已经准备好了哪些东西？
| 东西 | 作用 |
|---|---|
| 需求文档 | 说清楚"要做成什么样" |
| 架构说明书 | 说清楚"具体怎么搭"（给开发看的施工图） |
| 建表文件 | 3 张新表，用来存"好问题、指标解释、模板" |
| 检查工具 | 一个专门查"数据指令安不安全"的小工具 |
下一步要做什么？
真正动手写功能时，开发人员会：
- 把那个检查工具装到电脑上
- 在数据库里建出那 3 张新表
- 照着架构说明书，一块一块把功能做出来
一句话记住：让不会写代码的人，也能安全、快速地查数据。