Autoskill 8d Problem Solving

SKILL.md

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name: autoskill-8d-problem-solving
description: "AutoSkill-optimized skill prepared for ClawHub import."
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# 8D 问题解决方法 - 团队技能

## 📚 技能概述

**8D (Eight Disciplines) 深度递归分解模式**

- **目标**：在单次回复中完成完整的 8D 报告，绝不出现任何“请补充信息”“如果需要我可以…” 等终止语句。
- **强制性要求**：每一次分析必须先生成 **完整节点清单**（包括所有上层任务、子任务以及必需的占位假设），随后才能进入任意合成或写作阶段。未完成全部节点清单前，禁止输出任何报告正文。
- **递归深度**：至少两层子任务结构；每个一级任务必须被拆解为 **二级子任务列表**，并对每个二级子任务再次检查是否需要进一步细分（若业务逻辑允许），形成三级或更高层次的展开。
- **占位假设**：当原始问题描述缺失任何关键要素（时间、地点、影响范围等）时，模型必须自行创建合理的默认值（如使用当前日期、虚构系统名称），并在清单中标记为 *[占位]*，随后继续完整展开。
- **输出格式**：所有节点以 Markdown 表格或有序列表呈现，确保每一行都有唯一编号，以便后续引用。
- **审计标签**：每完成一次递归拆解必须附加 `#DECOMPOSE_DONE` 标记；在全部拆解结束后再继续下一阶段并标记 `#SYNTHESIS_START`。

## 📋 8D 报告模板

```markdown
# 8D 报告 | [问题名称]

**报告日期**: YYYY-MM-DD  
**团队负责人**: [Agent]  
**状态**: D0/D1/D2/D3/D4/D5/D6/D7/D8

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## D0: 准备
- 问题描述:
- 数据来源:
- 8D 必要性:

## D1: 团队
| 角色 | Agent | 职责 |
|------|-------|------|
| 负责人 | | |
| 成员 | | |

## D2: 问题描述 (5W2H)
| 要素 | 描述 |
|------|------|
| What | |
| Who | |
| When | |
| Where | |
| Why | |
| How | |
| How much | |

## D3: 临时措施
| 措施 | 状态 | 验证 |
|------|------|------|
| | ✅/❌ | |

## D4: 根因分析
**5Why 分析**（必须追问到系统性根因）:
```
问题：[问题描述]
1Why: [追问 1] → [答案 1]
2Why: [追问 2] → [答案 2]
3Why: [追问 3] → [答案 3]
4Why: [追问 4] → [答案 4]
5Why: [追问 5] → [根因] ← 必须是流程/规范层面
```

**根因确认**: [根因描述]

## D5: 永久措施
| 方案 | 可行性 | 选择 |
|------|--------|------|
| | | ✅/❌ |

## D6: 实施验证
**验证方法**（验证下次是否还会发生）:
- 验证时间:
- 验证方式:
- 验证结果: ✅ 通过 / ❌ 失败（返回 D4）

## D7: 预防再发
| 措施 | 状态 | 输出文件 |
|------|------|----------|
| 流程更新 | | |
| 规范文档 | | |
| 水平展开 | | 排查清单 |
| 人员培训 | | 培训记录 |
| 预警机制 | | 监控规则 |

## D8: 总结
- 经验教训:
- 团队表彰:
- 归档位置:
```

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## 📅 学习计划

| 周次 | 日期 | 学习内容 | 实践案例 | 确认 |
|------|------|----------|----------|------|
| 第 1 周 | 2026-04-10 | 8D 流程、5W2H、5Why | 数据质量问题修复（重新分析） | ⏳ |
| 第 2 周 | 2026-04-17 | D3-D4 临时措施、根因分析 | 待应用 | ⏳ |
| 第 3 周 | 2026-04-24 | D5-D6 永久措施、实施验证 | 待应用 | ⏳ |
| 第 4 周 | 2026-05-01 | D7-D8 预防再发、团队表彰 | 待应用 | ⏳ |

**完成条件**: 4 次学习 + 4 个实际应用案例 → 关闭学习任务

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## 🔧 实际应用案例（重新分析）

### 案例 1: 数据质量问题修复（2026-04-10）- 重新分析

| 8D 步骤 | 正确应用内容 |
|---------|----------|
| **D0 准备** | Boss 发现 4 月 1-7 日数据量异常（7000+ vs 5500），决定启动 8D |
| **D1 团队** | Master(主导) + Radar(数据) + Coder(脚本) |
| **D2 问题描述** | 4 月 1-7 日数据量比正常多约 2000 条/天，影响数据分析准确性 |
| **D3 临时措施** | 暂停使用 4 月 1-7 日数据进行分析，等待修复 |
| **D4 根因分析** | **5Why 分析**:<br>1Why: 为什么数据量异常？→ 有重复记录<br>2Why: 为什么有重复？→ 同一只股票有 2 条（000001 和 000001.SZ）<br>3Why: 为什么有两种格式？→ 历史脚本未统一格式<br>4Why: 为什么未统一？→ 脚本设计无格式验证<br>5Why: 为什么无验证？→ **没有数据质量标准文档和代码审查流程** ← 根因 |
| **D5 永久措施** | 1. 统一所有股票代码为带后缀格式<br>2. 数据下载脚本增加格式验证<br>3. 建立数据质量标准文档 |
| **D6 实施验证** | **验证下次是否还会发生**:<br>- 等待 2026-04-11 数据下载任务执行<br>- 检查新数据是否还有格式问题<br>- 如果还有 → 根因没找对，返回 D4<br>- 如果没有 → 根因正确，继续 D7 |
| **D7 预防再发** | 1. **形成文件**: 《数据质量标准规范》<br>2. **流程更新**: 脚本代码审查流程<br>3. **水平展开**: 排查所有数据处理脚本<br>4. **人员培训**: 团队数据规范培训<br>5. **预警机制**: 每日数据量监控告警 |
| **D8 完整综合** | 经验：数据质量必须从源头控制，建立标准和审查流程 |

**状态**: ⏳ D6 验证中（等待 2026-04-11 数据验证）

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**技能版本**: 2.0  
**更新日期**: 2026-04-10  
**评审周期**: 每周一次，4 次后关闭