月底了,老板要一份「上个月行不行」的数据。Excel 发过去他看不懂,截图发过去他嫌乱。给他一页 3 秒看懂的看板:涨了还是跌了、谁在撑谁在拖、哪天不对劲——而且每个数字都经得起他盯着问。
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WORK 不是聊天。它是分步骤推进、最后输出可用结果的工程化工作流。每个步骤都明确,输入不足会主动追问,输出是结构化整案。
↑ 实机渲染的真实交付物(Demo 用模拟信息,来源已标注)
每月底都要过一遍这个流程:老板说「把上个月的数据发我」,你把 Excel 发过去,他回一句「我要看的是重点」;你改成截图,他又问「这是涨了还是跌了?哪天怪怪的」。问题不在你没做图,在没人教过「给老板看的数据页」该长什么样:一页只回答一个问题、涨跌要标口径、没数的日子不能当 0 算。市面上教的要么是 BI 工具课程,要么是设计师的图表美学,中间那段「运营小陈今晚就要交」的路没人管。
不是聊天记录,是结构化交付物。真实案例:build_demo.py 真实运行端到端产出看板成品:一屏一问「10 月生意还行吗」;4 张指标卡(营业额 +6.3%,复购率 −2.3pt 用红如实标注);主图 30 天柱状 + 9 月灰虚线对照,台风停业日画 —;门店拆分配占比份额条;一条洞察只说「午后时段单量占比 27%→34%」这一结构性变化。八项自检 8/8 通过(首跑拦 2 处已修正留痕:环比口径判定措辞、低饱和灰误判彩色);无头渲染 1200×1500 截图目检通过,并拦下「最高柱 14,230 超出 14,000 刻度上限」的图形失真一处(刻度改 0–15k 后复检通过)。
这个 WORK 已按 WORKStore 30 节标准完成工程化、真实样品端到端测试通过。不是"看起来能写",是装上就能干活。
含完整方法论(SKILL.md:一屏一问 / 三层楼 / 四条诚实规矩 / 六步流程)、八项自检脚本 dashboard_check.py(纯标准库,退出码 0/1/2)、Demo 生成脚本 build_demo.py、真实运行看板成品与无头渲染截图、LICENSE-upstream(MIT 照录 + 借鉴范围声明),共 7 个文件。核心纪律写进脚本:红色只许给有意义基数的坏变化、小基数变化一律灰色说明原值、无数据用 — 占位。实测:半糖巷三店模拟经营数据端到端(虚构已标注),自检 8/8 通过;首跑拦 2 处已修正留痕(环比口径判定措辞 / 低饱和灰误判彩色);无头渲染目检拦下「最高柱 14,230 超出 14,000 刻度上限」图形失真一处(刻度改 0–15k 复检通过)。
每件 WORK 上架前都跑同一套自动安全检查,检查项如下——查了什么就写什么,没查的也不装作查了。
检查范围:WORK 包内全部文本与脚本文件。WORK 运行在你自己的 AI 环境里,不内嵌服务端代码、不收集你的数据。→ 完整安全检查说明
支付完成即可下载。三步装好,不用记路径、不用敲命令。
@make-dashboard 这是 10 月的流水表,三张 sheet 一个门店一个。每月 1 号要给老板一份汇报,他就想先知道这个月行不行、哪家店有问题。这个 WORK 就是一个文件夹,放进 AI 工具里就能用。WorkBuddy 最省事:把文件夹拖进对话框,说一句「安装这个 WORK」即可。用 Claude Code 或 Codex 的话,把文件夹放进它们各自的扩展目录,重启生效。
说明:以上为 WORKStore 演示案例与内测场景反馈,非付费用户评价;真实用户反馈将随销量逐步展示。
月底了,老板要一份「上个月行不行」的数据。Excel 发过去他看不懂,截图发过去他嫌乱。给他一页 3 秒看懂的看板:涨了还是跌了、谁在撑谁在拖、哪天不对劲——而且每个数字都经得起他盯着问。
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