OpsPilot

业务团队知道“指标变了”，但很难快速回答“下一步该查什么”。

本项目基于公开社区与案头研究（Secondary / Community Research）和合成用户画像（Synthetic Personas）定义场景，不把它包装成真实企业访谈。

先验证数据，再讨论原因。

Golden Case 围绕 INV-024：激活转化率下降。系统先验证数据质量、比较周期并定位分群，再进入证据和假设。

上一周期18.2%

当前值14.699%

变化−19.2%

主要影响范围渠道 B · 移动端Channel B · Mobile约 −31%

数据质量Data Quality通过pass

计算依据SUM(numerator) / SUM(denominator)

禁止平均 Segment Percentage

渠道 B 投放调整Campaign Change→Signup Form v2 上线Product Release→移动端注册问题反馈增加Support Signal Increase→激活转化率异常Metric Anomaly

时间线事件 ≠ 调查证据Timeline Event ≠ Evidence事件记录发生了什么；只有与调查建立明确来源关系后，才成为证据。

检索到相关内容，不等于获得事实。

search_knowledge 找到上下文和引用，但检索结果不会直接升级为正式证据。

检索问题Query

移动端注册表单异常

• DOC-002 移动端注册问题客服摘要
• DOC-001 Signup Form v2 发布说明
• DOC-003 6月注册表单校验事故复盘

检索结果Knowledge Result→候选证据Candidate Evidence→人工确认Human Review→正式证据Formal Evidence

E-014 · 高 High

渠道 B · 移动端是主要受影响分群。

query_metrics

E-021 · 高 High

Signup Form v2 在异常前上线，包含移动端字段校验调整。

DOC-001

E-028 · 中 Medium

异常窗口内，移动端注册相关客服反馈增加。

DOC-002

E-032 · 高 High

桌面端同期基本稳定，限制“全站故障”的解释。

query_metrics

智能体是调查过程，不是聊天窗口。

公开作品演示使用确定性回放（Deterministic Replay），保证稳定、可重复且不依赖公开 API Key；query_metrics 与 search_knowledge 仍真实经过工具运行时。

1. 01

   验证指标数据

2. 02

   定位主要受影响范围

3. 03

   搜索业务上下文

4. 04

   整理调查证据

5. 05

   评估调查假设

6. 06

   检查反证与证据缺口

7. 07

   推荐下一步行动

query_metrics

结构化指标查询与分群定位。

search_knowledge

内部知识检索与引用。

create_task

改变工作区状态，必须经过审批。

行动之后发生了什么？

结果观察记录行动后的指标变化，同时明确它不单独证明任务与结果之间存在因果关系。

异常期14.7%→观察期17.8%+3.1pp · 改善 Improved精确值：14.699% → 17.75% · +3.051pp

数据质量门槛Data Quality Gate

观察窗口未通过数据质量检查时，即使指标上升，结果也标记为无法判断 Inconclusive，而不是“已改善”。数据质量优先同时适用于调查与结果观察。

行动后的指标变化不单独证明该任务与结果之间存在因果关系。

一条可追踪、可停止的服务链路。

技术结构服务于调查可靠性：浏览器经 Next.js API 进入领域服务、工具运行时与数据仓储层，服务端凭证不进入浏览器。

先定义正确行为，再增加系统自由度。