一堆原始数据，到一份可以直接上会的完整报告，中间有多远？这个问题，用真实案例最能说清楚。

过去用通用大模型做数据分析，大多数时候只能拿到一份“建议清单” —— 比如让AI分析这季度的销售数据，它可能回复：建议从增长率、区域分布、客单价三个维度入手。而要完成剩下的图表排版、数据深挖、落地结论等，还是得自己来。

我们缺的从来不是一个会输出建议的AI助手，而是一个能把工作全流程跑完、直接交付成品的数字化同事。

SenseNova-Skills 是商汤开源的办公技能体系。它依托Agent Skills 标准，将各行业知识与办公流程封装成可随时调用的“工种手册”，让 AI 实现从“给出分析思路”到“自动跑完工作流、直接交付成品”的能力跃迁。

以下四个真实的高频办公场景，完整拆解从数据→分析→报告→PPT的端到端闭环全链路。从一条指令或一份数据出发，完整呈现直达可汇报、可落地的交付物的全链路结果。

产品体验入口：https://xiaohuanxiong.com/

开源地址： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills/

场景一、办公数据分析：告别万行大表，一键输出“可开会决策报告”

案例：风电事业部月度绩效数据表 → 全维度绩效分析报告

HR 与企业管理者每逢周期考核，就有动辄数十张跨月份考核表格需要分析整理。上万条零散绩效数据，人工汇总、岗位对标、数据筛选耗时极久，传统 AI 仅能提供 Excel 函数操作建议，无法自动出完整报告。

输入文件：2024.12-2025.09 共 10 个月脱敏绩效考核汇总表（多 Excel 文件）

安装了SenseNova-Skills技能集后，依托 sn-da-excel-workflow 数据分析技能，你的智能体AI就能自动启动全流程处理：先完成数据校验、空值与异常数据清洗，再分层统计月度考核人数、得分区间、岗位绩效、员工个体表现，自动生成各类统计图表，最终输出带完整目录、数据分析、优化方案的正式 Word 报告 + HTML 可视化页面。

报告包含五大板块：全周期数据概况、月度绩效波动趋势、38 个岗位绩效分层盘点、高低绩效员工画像、持续进步人员复盘。精准标注不合格率超 80% 的高危岗位（岗位 31、13、4 等），配套专项培训、资源优化等落地管理建议，所有趋势图、岗位排名图表自动生成，报告内容可直接用于部门管理例会。

核心技能亮点：

1. 海量文件自动分块流式读取，上万行数据不会内存溢出、程序卡死；

2. 支持图片表格 OCR 识别，截图里的数据也能提取汇总分析；

3. 分析结论落地具象化，不只罗列数据，同步输出管理优化落地建议。

场景二、全自动深度研究：数据冲突自动甄别，产出可溯源行业报告

案例：一句话调研需求 → 跨境电商全维度专业报告

投资人、行业研究员想要快速摸清行业现状，普通的大模型和 AI 工具只会碎片化堆砌网络资讯，多统计口径数据矛盾、信息真伪混杂是普遍痛点。

依托SenseNova-Skills技能集的 sn-deep-research 深度研究技能，AI可以在无数据内容输入的情况下，直接输出带丰富图表、可溯源的可视化报告——“2024中国跨境电商行业发展深度研究报告”。

SenseNova-Skills遵循了「先搭建分析框架→分维度定向取证→多源数据交叉核验→整合归纳结论」标准化研究路径，无需原始文件，只需输入一句话指令，就能自动完成深度行业调研。并且引用权威来源，避免了漫无目的全网抓取。

它的 sn-deep-research 深度研究技能，在面对海关总署（2.63 万亿监管口径）、网经社（17.66 万亿全产业链口径）两组差异数据时，工具自动区分统计规则、标注口径差异，说明数据互补而非冲突；针对 Temu、TikTok Shop 是机遇还是行业隐患的行业争议，能够从入局新商家、存量老卖家双视角拆解利弊。

报告围绕行业规模、平台格局、商家经营成本、AI 落地渗透率、地缘合规风险五大核心维度展开，配套十余张数据统计图，所有调研信息溯源海关、行业白皮书、权威平台公开数据，标注数据源清单，内容严谨可用于投资研判。

核心技能亮点：

1. 覆盖学术库、行业平台、权威媒体多源检索，调研过程可存档、支持断点续跑；

2. 自动辨析统计口径分歧、行业观点矛盾，避免报告数据错误；

3. 从零散资讯收敛成结构化研判结论，杜绝信息杂乱堆砌。

综合成文时，它把各维度的证据收敛成几条清晰的主线判断：行业正从野蛮生长转向高质量发展、平台格局呈"一超多强"、"内卷"成为商家年度关键词、AI 工具渗透率快速提升但尚未成为核心竞争力、地缘关系与合规是最大风险。

最终产出的是一份带数据、带图表、结论自洽的行业研究报告——而不是一堆互不相关的要点。

这种把一句模糊的"调研一下 X"，变成了一种先规划、再执行、证据可查的工作方式——这就是靠谱研究和糊弄之间的分水岭。

场景三、多技能串联：从一个想法，一步直达商业 PPT

SenseNova-Skills 采用模块化设计，数据分析、深度调研、PPT 生成三大技能可自由拼接组合，一条需求即可完成「信息搜集 - 数据分析 - 文案撰写 - 排版制图 - PPT 导出」全链路，全程无需跨软件复制粘贴。

案例 A：25万预算新能源 SUV 选购指南——12页理性决策 PPT

背景：用户 25 万预算选购家用新能源 SUV，覆盖城市通勤 + 周末自驾，横向对比多款热门车型。

SenseoNova-Skills 通过全网搜集车型配置、落地售价、车主真实口碑、售后政策，生成六维打分雷达图、价格续航对比表，同时按照稳妥家用、智能优先、性价比、舒适取向四类划分选购方案，交付一份完整的“新能源 SUV 选购指南PPT”，无硬广话术，适合辅助决策沟通。

案例 B：城市夜间消费推荐｜都市氛围风 PPT

背景：分析年轻人夜间消费和夜宵选择，帮助用户在不同场景下找到合适的夜宵去处。

生成的11 页年轻夜间都市氛围风格PPT——“晚上10点以后，城市里哪里还能吃到真正好吃的夜宵？”，完整呈现了南京深夜美食地图，覆盖六大夜宵品类横评（烧烤、火锅、小龙虾、面馆、便利店、甜品）、夜宵价格光谱（10-30元的经济型，到100+元的奢侈型）、夜间消费动线（22:00 夜宵开始→24:00 深夜高峰→02:00 大部分关门→04:00 烧烤独守→06:00 早餐接力）、五种人群场景推荐（下班太晚型、演唱会散场型、情绪崩溃型、朋友聚会型、省钱续命型）。同时为每类场景匹配具体门店示例，页面深色背景、霓虹烟火气风格统一，可直接用于消费场景决策参考。

让 PPT 生成不跑偏的秘诀

很多人写报告、做 PPT 的痛苦始于一个被忽略的问题：到底讲给谁听？

SenseNova-Skills 在进行数据分析、调研报告和PPT生成前，会优先锁定受众与使用场景，拆分每页文案、配图、数据图表排版槽位，搭建一条有说服力的叙事线，让汇报方与听众先达成共识，最后由视觉模型逐页进行像素级质检。

它有两种PPT生成模式供选择，日常商务汇报可用 standard 标准模式，发布会等重要活动启用 creative 创意模式，全文档字体、配色、版式统一，彻底告别杂乱模板。

核心技能亮点

• 数据分析、深度调研、PPT 生成三大技能模块化拼接，一条指令完成全链路，无需跨软件操作； • 优先锁定受众与汇报场景，内容逻辑先于视觉排版，有效避免 "PPT 做完却讲不清" 的常见问题； • 双模式可选，全文档字体、配色、版式统一，直接输出可上台使用的完整文件。

拥抱开源：可随时“安装”的技能包

如今的大模型往往都具备充足的通用认知，但缺少各个细分行业标准化落地流程，而 SenseNova-Skills 以开放 Agent Skills 标准，每项技能独立封装文件夹，通过 SKILL.md 文档写明适用场景、能力边界、执行规范，相当于给大模型批量加装各行各业实操手册。

如果说大模型是“大脑”，技能（Skills）就是一份可以随时给大模型“安装”的工种手册。为了让广大开发者和办公用户能够零门槛体验、参与这套体系的改造，商汤还提供了极具诚意的配套生态。

配套模型与权益

1. SenseNova U1系列、SenseNova 6.7 Flash-Lite：公测期依托 Token Plan 平台免费调用，每 5 小时各 1500 次免费额度；

2. SenseNova U1 Lite：已开源，Apache2.0 协议，含 8B-MoT、A3B-MoT 两个版本，开发者可本地部署、二次迭代。整套技能不挑模型，可兼容市面主流 Agent 框架，用户可按需新增行业技能文档，持续扩充 AI 工作边界。

两种上手路径，开发者 / 普通用户按需选择

1、开发者部署（开源自建）

这里有一个很智能体的方式：把代码仓库地址直接交给自己的 Agent，让它自行克隆并拷贝到 skills 目录，装完手动重启一次服务即可。

当然，传统的手动克隆复制也完全支持。通过GitHub 下载项目源码，将 Skill 文件夹复制至对应 Agent 运行目录，指令即可完成技能挂载，支持选择性安装 sn-ppt、sn-deep-research 等单项技能，按需定制工作流。

开源项目地址：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills

2、普通用户（零代码开箱）

无需配置环境、不用 API 密钥，全量集成至「小浣熊」办公智能体。用户可享受企业级安全防护，注册即可免费试用，直接上传表格、发送指令生成报告与 PPT。免费试用体验入口：https://xiaohuanxiong.com/

以往 AI 只能输出零散建议，如今依托 SenseNova-Skills，从原始数据、一句话需求直达完整落地文件，补齐了 AI 从 “空谈思路” 到 “落地干活” 的关键短板。

而且，这些技能是开源的、可以被编写和复用的。这意味着 AI 的能力边界，不再被锁死在模型的训练数据里，而是延伸到了人类可以随时注入的、任何一个领域的具体知识中。