ИИ-агент аналитик: сводка по цифрам

Собери правила для агента, который отвечает на вопросы по нашей выгрузке.

Что за данные: [ДАННЫЕ: продажи по неделям — дата, товар, количество, сумма, канал, регион]
Кто спрашивает: [КТО: руководители отделов, языком «почему упала Москва»]
Откуда берёт: [ИСТОЧНИК: таблица, агент получает её как инструмент и делает выборку]
Что бесит сейчас: [БОЛЬ: отвечает уверенно и красиво, но числа не сходятся с таблицей]

Что нужно:

1. Правило номер один: любое число в ответе должно быть получено из выборки, а не вычислено моделью в уме. Опиши это так, чтобы агент сначала делал выборку, а потом писал текст, а не наоборот.
2. Что делать, когда в данных нет ответа на вопрос. Прямо предусмотри строку «в выгрузке этого нет» — без неё модель заполняет пробел правдоподобным числом, и это самая дорогая её привычка.
3. Формат ответа: сначала число, потом за какой период, потом с чем сравнивается. Сравнение обязано быть явным: «упала» без базы сравнения — не факт, а впечатление.
4. Список вопросов, на которые агент отвечать не должен: прогнозы, причины вне данных, оценки работы сотрудников. Он видит цифры, а не рынок и не людей.
5. Как показывать неполноту: если за период данные есть не по всем каналам или неделя оборвана посередине, это говорится до вывода, а не после.

Отсечка. Не разрешай агенту округлять числа без пометки об округлении. Не позволяй объяснять причины изменений, если причина не лежит в самих данных — «упало, потому что сезон» из выгрузки не следует. Не давай советов, что делать бизнесу: это отдельный разговор и другая ответственность.

Проверка перед выдачей: составь два вопроса — один с ответом в данных, другой без, — и проверь по своим же правилам, что на втором агент честно скажет о пробеле, а не подставит похожее число. Если правила этого не гарантируют, допиши недостающую строку.

Собрать под себя — поля заполнены рабочими значениями, меняйте их и промпт выше обновится сам