Akkio 新手第一练：一个可交付的小任务
面向业务人员和代理商的无代码 AI 数据分析与预测平台——这是 Akkio 最主要的用途，也是本文讨论的前提。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：写 SQL 查询
目标：用 Akkio 完成一次「写 SQL 查询」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 用工作邮箱注册，开启双重验证。
- 准备材料：数据库表结构说明（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：说明了口径问题。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「自然语言问数」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
更多可以试的用法
评测大模型应用
输入：一批真实用户问题和应用回答。
为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。
交付前确认：评分标准清晰可复用。
图表建议
准备材料：一组需要汇报的数据。
根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。
检查点：指出了误导风险。
指标异动解读
适用情况：手头有一个突然下降的业务指标时。
日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。
交付前确认：先排查数据本身问题。
常见问题：生成的 SQL 运行报错
提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。
常见问题：敏感数据暴露给模型
使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。
常见问题：图表结论被过度解读
区分相关与因果，在报告中标注假设。
概念补充：语义层
把业务指标定义统一管理，让 AI 查询时口径一致。
概念补充：异常检测
自动发现偏离正常范围的数据点。
适合人群：财务人员
财务人员可以用 Akkio 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。
适合人群：电商运营
电商运营可以用 Akkio 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。
适合人群：科研人员
科研人员可以用 Akkio 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。
使用提醒
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Akkio 的数据处理条款，再决定能否使用。
本文基于 Akkio 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。