数据不是软件

定义

Anthropic 数据团队用来区分"分析 Agent"与"编码 Agent"的核心命题：分析的准确性是上下文与验证问题，不是代码生成问题。把 Claude 指向数据仓库直接执行会制造一种"虚假的精确感"。

要点

• 编码是开放式解空间，奖励模型创造力，且文档与测试天然提供对抗幻觉的护栏。
• 分析则相反：往往只有单一正确答案、单一正确来源，且没有确定性方法证明其正确——生成能力的双刃剑在这里偏向幻觉。
• 复杂度主要来自数据的歧义：核心问题是"能否把用户的问题映射到数据模型里具体且最新的实体，并知道正确的使用方式"。能做到这一点，剩下的 SQL 执行就变得 trivial。
• 含义：与其堆模型能力，不如堆"治理 + 上下文 + 验证"——这正是 代理式分析三失败模式 与 配对 Skill 要解决的。

示例

度量"活跃用户数"时：哪些行为算"活跃"？是否包含欺诈用户？用什么回看窗口？——同一个问题在没有治理的数据模型里有数百个貌似可行的候选实体，模型无从选对。

相关概念

• 代理式分析三失败模式
• 配对 Skill
• 消融设计空结果
• 智能在工作流里〔待补〕
• 领域专家UX

参考资料

• Anthropic《How Anthropic enables self-service data analytics with Claude》