在「研究与学术」类工具里，STORM 的定位是：斯坦福开源的、自动检索并撰写维基式长文的研究系统。

这篇写给数据分析师：围绕取数与 SQL、清洗与可视化和分析报告这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

数据分析师的三个高频用法

1. 取数与 SQL

提示词示例：

根据表结构写 SQL：按月统计新增用户与 7 日留存，说明关联条件、时间口径和可能的重复计数问题。

把关：口径说明清楚。

2. 清洗与可视化

可直接复制到 STORM 里修改：

检查这份数据的质量：缺失、重复、异常值和格式问题，给出处理方案，并说明每种处理对结论的影响。

把关：说明了处理影响。

3. 分析报告

在 STORM 中可以这样提：

根据分析结果写一页报告：结论先行、3 个关键发现、1 张建议图表、局限性和下一步建议。

把关：结论有数据支撑。

也可以试试：引用核查

这是「研究与学术」类工具的通用任务，数据分析师同样用得上。

检查这段文字中的每个引用：论文是否真实存在、引用内容是否与原文一致，无法确认的请明确标出。

边界与合规

确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

  • 产出由数据分析师本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；STORM 的同类还有 GPT Researcher、Deep Research。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 STORM 纳入日常流程。

延伸练习

学术语言润色

适用情况：手头有一段英文论文草稿时。

润色这段学术英语：改正语法、提升简洁性，不改变论点和数据，用修订模式列出每处修改及原因。

交付前确认：数据和论点未改变。

综述框架

输入：已收集的 20 篇文献笔记。

根据这些笔记设计一份综述框架：按研究主题或方法分组，指出各组之间的分歧和研究空白。

交付前确认：指出了研究空白。

文献初筛

输入：一个研究问题。

围绕【研究问题】检索近年的相关论文，列出 10 篇最相关的文献：标题、年份、研究方法和一句话结论，并注明检索使用的关键词。

检查点：每篇文献都能查到原文。

常见问题：报告观点缺少依据

要求每段观点附来源，没有来源的删除或标注。

常见问题：摘要遗漏关键限制

要求单独列出局限性和样本说明。

常见问题：检索结果偏向英文文献

补充中文数据库检索，并调整关键词。

概念补充：引用网络

论文之间的引用关系，可用于发现相关研究。

概念补充：预印本

未经同行评审公开的论文，引用时需注明。

适合人群：法务与律师助理

法务与律师助理可以用 STORM 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 STORM 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

本文基于 STORM 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。

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