AI数据分析前置太繁琐，如何让它自己去后台导数据？

我用 hermes 给公司产品经理搭了个，本来是想跑需求的。现在他基本上就是每天让 ai 去导出各种数据然后做数据清洗

佬这种想法我感觉可以搞个 hermes ，然后专门搞个测试环境和从库。把你想要的清洗数据完整的描述出来，例如

从 xxx 拿到 xxx，然后在 xxx 接口取到 xxx。最终把 a 和 b 的结果进行组合合并

类似这种话语，应该就够使用了

如果经常性的需要跑，那就整理成 skills

每次告诉它调用 xxx skills 就行

直接告诉他要哪些数据，然后让他做接口的逆向嗅探，批量把数据抓下来，不过记得要做数据清洗和统一口径，然后再分析

我琢磨琢磨，感觉现在还是想法大于行动，有想法思路很多东西就能做

给你一个思路：把后台导数据这个行为做成cli接口，然后把cli调用方法的写成skills(输入 + 输出 + 行为 这三个写明白)，可以手动触发也可以写好自动触发的条件。我不太了解你这个流程，Web 自动化下载写好流程 + 工具调用方式，数据清洗整理写好工具提供给ai并且告诉它怎么用 + 数据输出的格式等，最后数据出来了，可以调用其它skills(可能是你自己定义的分析方法)分析。cli化是因为mcp确实太占据上下文了，把mcp转成cli命令更好

如果你不知道怎么做，你就手动指挥ai完成一次这个流程，然后做完整的总结。让ai来完成工具、skills的编写

你的那些前置操作可以直接用python写一个脚本实现，用drissionpage这个库能实现到把数据下载下来，然后清洗合并用其他的数据分析的库实现就行了。

如果是自己的后台直接从数据库获取数据或者api

如果不是的话,如果你有编程能力的话走协议,没有的话就是自动化

从技术实现上将难度不大吧，有两个决策点，一个是网站是不是自己的后台系统、能不能给api 第二个是如果不是自己的系统，可以考虑逆向抓数据或者浏览器自动化。 剩下的都是一些具体实现的任务，比如有没有风控，有没有安全风险，数据处理啥的

^-^ 佬友跟我想的解决思路差不多,我个人感觉没啥太大的难度

对的对的，如果偷懒且token多，也可以部署个hermes/claw让它帮你处理，先教他整个流程来一遍，后面让他整合成skill就好了

佬会加一些插件或者skill吗，我最近也在接手领导的数据分析工作，领导说尽量用ai自动化一下

最近一直在用 AI 做数据分析

佬友，可以分享一下具体的步骤吗？先行谢过 ^-^，最近也在尝试用AI做数据分析，我的做法是自己先筛选出关联数据，然后丢给AI进行分析（如人群画像分析则提前给出地区，年龄，性别等类似数据）