在「数据与分析」类工具里，Quadratic 的定位是：支持 Python、SQL 与 AI 的新型在线表格。

当同一类任务每天重复出现时，就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定（同一种表单、文件或消息）
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高，值得投入配置时间。

接入方式

Quadratic 属于在线服务。如果官方提供 API、集成市场或与 Zapier、Make、n8n 等平台的连接器，可以直接接入；如果没有，就不要用模拟点击等不稳定方式硬接，可改为半自动：自动收集材料，人工在 Quadratic 中处理。

示例：自动化里的核心指令

评测大模型应用

适用情况：手头有一批真实用户问题和应用回答时。

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。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入，便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

延伸练习

自然语言问数

输入：一张销售明细表。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

图表建议

适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。

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。

检查点：先排查数据本身问题。

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。

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：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。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Quadratic 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。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 Quadratic 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：销售

销售可以用 Quadratic 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Quadratic 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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