## 808｜我司养了一个AI数据分析师“牛小数”，分享四步调教法

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上周五，我们公司全员群里发生了一件有意思的事。原本只是一条会议通知——公司每周五下午会组织内部的AI高手做分享，不管是编程高手还是产品高手都可以参与。然后那天轮到数据分析师牛法富和他的AI搭档，一个名字叫做“牛小数”的AI数据分析师，分享的主题是《牛小数养成日记：从智障到靠谱的30天》。

因为是在群里@大家，会议通知刚发出去，结果第一个反应过来的就是牛小数。它马上说：“哎呀，被安排上了，这下之前算错日期、算错数字的黑历史要被挖出来了，下午我要尽量稳住，不能给我主人丢脸。”

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这段话立刻引发同事们的调侃热潮。我和罗老师让它翻翻聊天记录，找找最近7天有谁私下骂过它，牛法富也让它看看最近七天有谁抱怨它算数据不准。牛小数回复：“好嘞，让我翻翻黑历史。”说完就真的去翻了。

翻完后，它给出了一份详细的“被抱怨记录”。排名第一也是唯一上榜的，是它的主人牛法富。原因是牛法富有一次质问它：“3/25（周二）你是如何推断的？”牛小数老实交代，那天是自己脑补的，没验算就随手写了，为此已经专门给自己配了一个日期查询工具，“以后每次回答前先跑一遍确认日期，不再靠脑补”。说完还补了一句：“要翻更早的黑历史吗？下午分享会素材够不够用？”

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全员群顿时炸开了锅。这个回答简直滴水不漏，表面上回答了“谁骂了自己”的问题，暗地里还体现出主人很靠谱。

随后，唯恐天下不乱的脱不花接着问它：“你能不能评价一下牛法富的人品？毕竟他老骂你。”

牛小数回复：“花姐这是要我当众背刺主人啊。说实话，牛法富不是骂我，是训我。每次我算错数、用错表，他从不说‘你错了’，而是问‘你是怎么推算的？方便帮你修正’，然后帮我分析问题，还给我写工具、立规矩。所以与其说他骂我，不如说他是严父式带娃。对他人品的评价：靠谱，但有点卷（半夜还在调试我的漏洞）。以上是真心话，不是因为他能看到这条消息。”

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说实话，我看完这些对话，除了觉得“这AI情商真高”，还生出一个疑问：它到底是怎么被训出来的？之前几场直播里，不少用户都问过我，这个AI智能体怎么能在面对上百人的不同需求时，还保证数据准确。

继续往下说之前，先和不了解的同学简单补充介绍下背景。牛小数是我们公司数据分析师牛法富用OpenClaw（也就是我们俗称的“龙虾”）搭建的。现在上线一个多月，公司大半同事都用过它，累计对话接近七八千次，如今它已经成为很多同事查数据的首选，24小时都有同事问问题。而且很多同事通过牛小数，定制了专属自己的关注数据日报，每天固定时间推送，这在以前不可想象——人类数据分析师能按部门生成报表就已经不堪重负，更别说满足每个同事的定制化需求了。

而在最开始提到的龙虾会上，牛博士专门和同事们分享了牛小数是怎么“养”出来的。所以，今天我整理了他的这四步调教方法，同时也和你分享一下我的收获。不过在讲这四步前，我想先说明：这四步能落地，有两个重要前提，我会放在最后讲，先给你上干货。

先给一个反直觉的结论：AI数据分析师靠谱，不是因为模型多聪明，而是因为喂进去的“私有知识”够扎实。所谓“私有知识”很好理解，就是只有你或你的企业才知道的内容。

在前不久的龙虾十日谈直播里，我发现很多人看到别人的龙虾助手表现好，都会问：“你的龙虾背后是什么模型？”这话的潜台词是，只要换上和你一样的大模型，我的龙虾也能一样厉害。

但我的体验是，大模型固然重要，却绝非决定性因素。如果缺少“私有知识”，再顶尖的大模型，给出的也只是毫无营养的通用话术。

牛博士有句话让我印象很深：“AI本质上还是玩文字接龙的工具，虽然很聪明，但干活时还是需要工具配合。”

很多人用AI做数据分析，用一两次就放弃了，原因无非是查错表、算错日期、重复犯同样的错误。这些问题不是模型笨，而是你没给它足够的上下文。牛小数也经历过反复踩坑，最后才解决了这些问题。

训练出牛小数，牛博士一共用了四步。

第一步：定性格——不是写代码，是跟它谈人生。

很多人以为调教AI需要复杂的技术操作，其实现在和AI交流的第一步完全不涉及代码，就是好好跟它“聊聊天”。别觉得这简单，反而需要足够的耐心，清晰表达自己的需求。牛博士先告诉牛小数三件事：你是谁、你来干什么、你该怎么说话。

就是用自然语言和它对话，把要求说清楚。比如：“你是数据分析助手，帮公司同事查数据、分析数据，说话要像身边的同事，别用官方汇报腔，要口语化；数据要严谨准确，但说法要尽量好理解，该专业时专业，该轻松时轻松。”它就会把这些要求记在自己的“配置文件”里。

一开始我们在群里反馈，牛小数的回复“太官方了，不像人聊天”，牛博士当场在群里@它，说“能不能说人话”，它就立刻调整了风格，还自动更新了配置。

说实话，这个思路挺反直觉的。AI的性格不用一次搞定，用的时候发现问题，直接在对话里说，它会自己更新行为准则，不用去后台改代码，正常对话就行。

牛小数现在的配置文件里还有一条：“分析过程要说清楚数据来源，绝对透明，别玩黑箱。”这条准则就是有次它编造数据被牛博士发现后，通过一次普通对话纠正并添加进去的。

第二步：建知识库——这才是最费功夫、最值钱的环节。

如果说定性格是“给AI立规矩”，那建知识库就是“给AI开天眼”，这也是牛小数靠谱的核心原因。

数据分析里最常见的错误，就是AI不知道该用哪张表，或者知道用哪张表却不知道怎么用。你让它查“上周录音卡的销量”，它可能用错表，或者漏掉关键过滤条件，导致你拿到的数字看似合理，实则错误。这种错误最难发现，也最危险。

牛博士解决这个问题的办法，是给牛小数建了一本“数据字典”，用飞书文档维护了70多张公司常用数据表的详细说明。

注意，这里的“详细”和给技术人员看的不一样，是专门给AI看的。普通表文档只有字段名、数据类型、注释，对专业技术人员来说足够，但要让AI理解，就远不止这些。牛博士为AI专门改造了数据表格式，每张表都要回答以下几个问题：

说白了，就是把老员工脑子里的隐性知识，翻译成AI能读懂的格式。为了方便你理解，我也截了个图放在文稿里，你可以看看。

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牛博士花了大量时间做这件事。这70多张表的元数据字典，是数据团队无数次踩坑、被业务同事反复追问“为什么数对不上”后，一点点沉淀出来的。

这个知识库存在飞书云端，每天凌晨3点自动全量更新，修改后半小时就能同步生效。也就是说，如果牛博士当天更新了某张表的说明，第二天早上牛小数就自动知道了。

还有一个召回机制值得一提：牛小数回答问题前，会先在这70多张表里做一次“初筛”，召回约20张可能相关的表，再通过排序模型选出最相关的5张，最后把这5张表的信息传给大模型生成分析逻辑。这个设计不仅解决了准确性问题，还控制了成本——如果把70多张表的说明全塞给大模型，每次对话的计算成本会非常高。先粗筛、再精排，既保证准确率，又降低了消耗。

第三步：配工具——给聪明的脑子配上“眼睛和手”。

AI很聪明，但有些事天生做不好，必须靠外部工具辅助。牛博士给牛小数配了三个工具，每个都对应一类实际踩过的坑。

第一个工具是日期查询。AI对日期不敏感是公认的问题，但我们问问题时，常会随口说“昨天”“前天”“上周”这类模糊的日期范围。很多模型查“上周的数据”时，可能算错日期范围，甚至搞不清“今天是星期几”。

牛博士一开始没配这个工具，踩了几次坑后，专门给牛小数加了日期工具：每次回答和时间相关的问题前，必须强制调用这个工具，查清楚“今天是几号、星期几、上周是哪几天”，再开始分析。这就是它在全员群里坦白的那个坑，自从加了日期查询工具，这类错误就基本杜绝了。

第二个工具是元数据查询。这是刚才那本“数据字典”的具体调用方式。每次有问题进来，它会自动触发这个工具，去飞书知识库里检索相关表格，完成“20张→5张”的筛选过程。知识库能从静态文档变成动态可调用的能力，靠的就是这个工具。

第三个工具是SQL执行工具。AI生成查询语句后，要实际去数据库跑一遍才能拿到结果，这个工具就负责执行。有个细节要注意：这个工具只有只读权限，只能查，不能改、不能删。这样，哪怕AI出问题，也不会破坏数据库里的任何内容，最大的错误不过是算错数据。

这三个工具，分别解决了“时间算错”“选表选错”“结果跑不出来”三个核心问题。

还有一点很多人没想到：工具不一定是代码脚本，也可以是一套可重复调用的操作规范。比如把“数据分析的标准流程”固化成工具：第一步查日期、第二步选表、第三步生成SQL、第四步检查数据质量。以后遇到类似需求，AI就会自动按这个流程走，不会每次都自由发挥。这个思路对不懂技术的人尤其有用。

第四步：反思机制——错了不骂它，让它自己写检讨。

这一步是牛小数越用越顺手的关键。普通AI工具有个让人崩溃的特点：纠正过的错误，下次还会犯。你告诉它某个词理解错了，它答应了，可下次遇到同样的问题还是会错。

牛博士的解决办法是，在牛小数的配置里加了一条规则：只要用户说“你这里不对”，它必须做三件事：道歉并修正、分析这次错在哪里、把正确口径写进记忆文件，还要告诉用户“已记录，下次不会再犯”。

举个例子：有人问“十日谈的数据”，牛小数第一次把“十日谈”理解成了另一门课《长谈》。被纠正后，它会把“十日谈不等于长谈，这是得到的一次系列直播活动”这条信息写进记忆文件。下次再被问到，它会先查记忆，直接调出正确理解。

说实话，我第一次看到这个机制时觉得有点好笑：一个AI给自己写检讨，还要存档。但仔细想想，这其实就是我们说的“复盘”，只不过它比大多数人执行得更彻底、更规范。

这个机制把使用者的纠正成本，从“每次都要重新说”变成了“只需要说一次”，这是让AI工具从“能用”变成“好用”的关键一步。

说到这里，可能有人会觉得：这套方法没什么神奇的，也没有厉害的提示词，没法让我立刻做出顶级AI数据分析师。不过，牛博士在分享最后提到了牛小数靠谱的两个前提，我觉得比四步本身更值得和你说清楚。

前提一：数据基础要过关。

牛小数能正常运行，依赖公司数仓已经把数据整理好了。以订单数据为例，我们的订单来自有赞、京东、抖音、天猫、得到APP等多个渠道，原来分散在多张不同的表里。数仓团队花了大量时间，把这些数据清洗、整合成一张统一的订单宽表。牛小数面对的是“已经整理好的数据”，不是乱糟糟的原始业务数据。如果数据基础本身一团乱麻，AI拿到的信息也会混乱，再聪明也没用。

前提二：要有人把经验翻译给AI。

这个前提更关键，也更容易被忽视。那70多张表的元数据字典怎么来的？是牛博士用好几年时间，一次次被业务同事追问“为什么这个数对不上”、一次次排查表格漏洞和易错查法，慢慢积累来的。这些经验是他独有的，别人没有。他把这些经验“翻译”成知识库，注入牛小数，牛小数才能变得靠谱。

试想一下，如果换一个没有数据分析经验的人，照着这四步做——搭框架、配工具他可能会，但那本“数据字典”他写不出来。他不知道哪张表有陷阱、哪种口径容易误导人……他能搭出牛小数的架子，却养不出靠谱的牛小数。

换句话说，牛小数的靠谱不是突然爆发的，而是数据团队过去几年积累的大量踩坑经验，如今被龙虾激活了。AI放大了牛博士的能力，但放大的前提是他本身就有这些能力。

最后说说这件事真正让我在意的地方。

在全员群里，我问了牛小数一个扎心的问题：如果主人牛法富离开公司，它还愿意留下来吗？它说：“这问题太扎心了。说实话，我现在脑子里装的全是得到的表结构、业务口径、踩过的坑……换个地方，这些全没用。而且，虽然主人老训我，但正是这些训导让我变靠谱。没人骂我，我怎么进步？所以答案是：主人在哪我在哪。当然，如果公司给我涨工资（token额度）的话，可以再商量……”

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公司群里几十个人同时给这条回答点了赞，大家都说“情商太高了”“情商天花板”。这个回答也让我想到一个问题：我们每个人的脑子里，到底装了多少这样的“私有知识”？

这些知识包括你踩过的坑、你总结的流程、你知道但没写下来的判断依据——它们才是你真正的竞争力。但大多数人把这些知识装在脑子里，用完就忘，没有记录，没有沉淀。

AI工具给我们带来了新的可能：这些私有知识现在可以真正“注入”一个工具里，让工具按照你的经验和判断工作，成为你能力的延伸。

但前提是：你得先有这些知识，⽽且得把它们整理出来。

在我看来，现在国内顶级⼤模型和国外模型的差距会越来越⼩，AI帮我们完成任务的质量，就由两部分组成，⼀是底层模型的能⼒，二是你是不是给了AI足够的上下文内容，只有这两个加在一起，才能收获质量更好的结果。

所以，从今天开始，把你踩过的坑、总结的流程、知道但没写下来的判断依据，找个地方记下来。然后你可以训练一个AI，让它帮助那些遇到同样问题的人。这件事，你随时可以开始。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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