## 快刀青衣：四步训练出靠谱的AI数据分析师

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于快刀青衣老师主理的AI学习圈，我们要向你介绍我们的一位特别的同事，它叫“牛小数”。特别在哪呢？它不是个真人，而是我们得到的一个AI数字员工。那为什么叫牛小数呢？是因为它的训练者是我们公司的数据分析师牛法富老师。

而且要特别说明的是，这个“牛小数”可不是一个新人了，它已经上线一个多月了。并且，它已经成为很多同事能够信赖的数据分析师了，全天24小时接单，不用等待，没有抱怨，而且结果准确。那么，这个数字员工是怎么成长起来的？接下来，咱们就有请快刀青衣老师展开说说。

---

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480649562418264/040715.png)

你好，我是快刀青衣。

3月底，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AI高手分享，那天轮到数据分析师牛法富和他的AI搭档“牛小数”出场。

通知刚发出，第一个在群里回应的居然是牛小数自己，它自曝算错日期、算错数的黑历史要被翻出来了，下午要稳住，不能丢脸。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480173898884000/040715.png)

这立刻引发了同事们的调侃热潮。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；牛法富让它看看谁抱怨它算数不准；脱不花也顺势追问它对主人牛法富的人品评价。结果牛小数对每个问题的回答都滴水不漏，大家都说“情商太高了”、“情商天花板”。我把一些对话截图也放在文稿里了，你可以看看。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480189997682400/040715.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480198586557344/040715.png)

说实话，看完这些对话，我除了觉得有意思，还生出一个疑问：它到底是怎么被训出来的？这个AI数字员工，是怎么做到，在面对上百人的不同需求时，还能保证数据结果的准确的？

先和你补充介绍下，牛小数是牛法富用OpenClaw龙虾搭建的。上线一个多月，公司大半同事都用过，累计对话接近七八千次，如今已经成为很多同事查数据的首选，24小时都有人在问。很多同事还通过牛小数定制了专属数据日报，每天固定时间推送——这在以前完全不可想象，人类数据分析师能按部门生成报表就已经不堪重负，更别说满足每个人的定制化需求了。

今天，我就把龙虾会上，牛法富的四步调教方法分享给你，也和你说说我的收获。

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。

很多人看到别人的AI助手表现好，第一反应是“你的龙虾背后是什么模型”？潜台词是，只要换上同款大模型，效果就能一样好。但我的体验是，大模型固然重要，缺少“私有知识”，再顶尖的模型给出的也只是通用话术。

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。”

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，其实第一步完全不涉及代码，就是用自然语言告诉它三件事：你是谁、你来干什么、你该怎么说话。比如：“你是数据分析助手，帮公司同事查数据、分析数据，说话要口语化，别用官方汇报腔；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。”

它会把这些要求记进自己的“配置文件”。

一开始大家在群里反馈，牛小数回复“太官方了，不像人聊天”，牛博士当场@它说“能不能说人话”，它立刻调整了风格，还自动更新了配置。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。

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加进去的。

第二步，建知识库：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，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，或漏掉关键过滤条件，导致数字看似合理，实则错误。这种错误最难发现，也最危险。

牛博士的解决办法，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。这里的“详细”不是给技术人员看的那种，而是专门给AI看的，每张表都要回答几个问题：

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。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480313477992160/040715.png)

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。然后整个元数据知识库存在飞书云端，每天凌晨3点自动全量更新，修改后半小时即可同步生效。

还有一个召回机制值得一提：回答问题前，牛小数会先在70多张表里做一次“初筛”，召回约20张可能相关的表，再精排出最相关的5张，最后传给大模型生成分析逻辑——这不仅解决了准确性问题，还有效控制了成本。

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，每个对应一类实际踩过的坑：

还有一点值得一提：工具不一定是代码脚本，也可以是一套固化的操作规范。比如，把“数据分析标准流程”本身做成工具：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。AI就会自动按流程走，不会每次自由发挥。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。

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；还要告知用户“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《长谈》。被纠正后，它把“十日谈不等于长谈，这是得到的一次系列直播活动”写进记忆文件。下次再遇到，先查记忆，直接调出正确理解。

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。这个机制把纠正成本从“每次都要重新说”变成了“只需要说一次”，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，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两个前提，我觉得比四步本身更值得说清楚。

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。以订单表为例，我们的订单来自有赞、京东、抖音、天猫、得到APP等多个渠道，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。如果你的数据基础本身一团乱麻，AI再聪明也没用。

前提二：要有人把经验翻译给AI。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“为什么数对不上”、一次次排查表格漏洞积累来的。如果换一个没有数据分析经验的人，搭框架、配工具他可能会，但那本“数据字典”他写不出来，也就养不出靠谱的牛小数。

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踩坑经验，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……”

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480504607272024/040715.png)

公司群里几十个人同时给这条回答点了赞。这个高情商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”？

那些你踩过的坑、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工具给了我们新的可能：这些私有知识现在可以真正“注入”一个工具里，让它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，把你的那些“私有知识”，找个地方记下来。然后训练一个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，内容听完了。

在这里，要再次向你推荐快刀青衣老师主理的AI学习圈，这并不是一门单一的课程，它更像一所AI学院，里面有各行各业的高手向你传授AI经验。而且现在，AI学习圈正在开展限时优惠，今天也就是4月8日，就是优惠的最后一天，产品原价399元，现在加入可以立减40元，只需要359元。

在得到首页搜索“AI”就能看到这个产品的订阅入口，推荐你现在加入。

好，以上就是今天的内容，《得到精选》，明天见。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026040715/1906480676402728672/040715.png)
