1. 创意名称 + 创意介绍
创意名称：
数据炼金师
想解决什么问题：
很多运营、财务、人事、销售、项目管理同学经常要处理一堆脏数据、杂数据、复杂异常数据和结构不统一的业务文件。传统方式需要人工写公式、做 VLOOKUP、筛异常、整理图表和报告，耗时长，也容易出错。
为什么会想到做这个：
真实工作里的数据问题往往不是标准分析题，而是“文件很乱、规则不清、目标很急，但结果必须能交付”。我希望做一个真正可落地的智能数据处理 Agent，让用户只需要上传文件并输入一句业务目标，就能拿到清洗后、分析后、能直接使用的业务结果。
大概是什么产品：
一个面向办公和业务场景的智能数据处理 Web Agent 系统，同时支持 CLI 和 API 接入。
2. 目标用户及痛点
面向哪些用户：
主要面向运营、财务、人事、销售、项目管理、数据分析助理，以及没有专职数据工程师但经常需要处理表格和业务文件的中小团队。
在什么场景下使用：
当用户需要清洗 Excel/CSV、合并多张表、检查异常数据、整理导入模板、从说明文档中抽取规则、生成业务分析结论时，可以使用“数据炼金师”。例如用户可以输入：“清洗库存数据，按分类编码合并分类名称，输出可直接使用的数据和需要复核的问题”。
当前痛点：
没有这个产品时，用户通常要自己理解字段、判断主表、写公式、匹配多表、筛异常、整理最终结果。
如果数据还包含说明文档、JSON Schema、PDF、DOCX、导入模板等文件，处理成本会更高。
很多结果文件还会夹杂大量过程 sheet 和技术字段，业务用户拿到后仍然看不懂、用不了。
3. 价值与意义
效率提升：
“数据炼金师”可以把原本需要人工半天甚至几天完成的数据理解、清洗、匹配、异常识别、图表分析和结果整理，压缩成“上传文件 + 输入目标 + 获取结果”的流程，帮助用户更快拿到可直接使用的数据。
降低门槛：
它不是让 LLM 直接改数据，而是采用“Agent 理解目标 + 确定性数据处理底座执行”的方式。用户不需要掌握复杂 Excel 公式、脚本或 BI 工具，也能完成多表合并、规则校验、异常复核、质量评分、图表分析和业务结论生成。
工程化落地：
产品已经具备 Web 控制台、CLI、API、JobConfig 校验、确定性回退、审计追溯和结果导出能力。它不只是一个概念 Demo，而是朝着真实办公数据处理工作台演进的 Agent 产品。