SOP for flagging contradiction…
SOP for flagging contradictions in the causal model — identify conflicting
contradiction-flagging能帮你做什么
不说虚话——S8343 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S8343 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
contradiction-flagging · 实跑样例
任务：把我们电商平台2024年Q3复盘报告里的因果模型检查一遍，重点核对“运费补贴提升复购率”与“Q3复购率下降12%但补贴增加30%”这两处数据是否矛盾，标出所有冲突点。
# 复盘报告因果模型核查说明与检查框架
一、先说明前提
您未附上Q3复盘报告原文及原始数据，我无法直接核验真实数字。以下给出标准化核查框架与初步逻辑分析，您可对照报告逐项排查。
二、两处数据的表面矛盾点
- 方向冲突：因果模型假设“运费补贴→提升复购率”，但数据显示补贴增加（+30%）与复购率下降（-12%）同向背离，构成逻辑反例。
- 因果倒置可能：是否存在“复购率先下降→运营为挽救而加码补贴”的时间顺序？若是，补贴是应对措施而非失效原因，模型需重构时序。
三、可能不构成矛盾的合理情形（需核实的变量）
- 混杂因素：Q3是否有大促退潮、竞对补贴、物流时效恶化等外部冲击，可能抵消补贴正向作用。
- 补贴力度与感知：补贴+30%不等于用户感知提升，若基线补贴低、客单价高，边际刺激可能不足。
- 人群结构变化：新客占比上升会拉低整体复购率，需对比同口径老客复购率是否同样下降。
- 口径问题：复购率的定义（90天内二次购买？按订单还是按用户？）、补贴的统计口径（营销费用还是单均补贴）是否前后一致。
四、需补充核查的数据清单
- 分月度补贴投入与复购率曲线，确认拐点先后顺序。
- 分层复购数据：新老客、高低客单价、受补贴用户 vs 未受补贴用户的对照。
- 补贴的触达率与核销率，排除“预算增加但用户未感知”的情况。
五、结论建议
- 两处数据在当前表述下确实存在矛盾，报告若直接并列而无归因解释，属逻辑硬伤。
- 建议在报告中补充：①排除混杂因素的对照组分析；②若确认补贴失效，应修改因果模型（如“补贴对复购的边际效应递减”）而非保留原假设。
如能提供报告原文或数据表，我可完成逐条精确核对。
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S8343 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
contradiction-flagging怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S8343」；交代任务背景与要求，contradiction-flagging即刻开工。
contradiction-flagging多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代