第一个可信答案
本指南会带你完成第一条完整工作流，帮助你理解 Tukun.ai 在真实使用中应该怎么用。
目标不是拿到“任何一个答案”，而是拿到一个团队真的愿意拿出来讨论的答案。
可以从这样的问题开始：
How did weekly active accounts change over the last 12 weeks by plan tier?这类问题适合作为第一条完整流程，因为它同时具备：
- 明确指标
- 明确时间窗口
- 明确拆分维度
- 大多数团队都能凭既有认知做初步验证
第一步：先确认数据源和账户上下文
Section titled “第一步：先确认数据源和账户上下文”在提问前，确认：
- 当前处在正确账户中
- 目标数据源已被选中
- 该数据源对你要问的指标有足够覆盖
如果源头错了，后面的流程基本都在浪费时间。
第二步：把第一个问题写窄
Section titled “第二步：把第一个问题写窄”第一轮不要同时塞进比较、归因和策略建议。先把基础问题做对。
好的起点：
- 只问指标、时间范围、拆分维度
不好的起点：
- 还没确认结果对不对，就直接要求“解释原因并给行动建议”
第三步：审核返回结果
Section titled “第三步：审核返回结果”重点看：
- 指标理解是否正确
- 时间范围是否正确
- 分组逻辑是否符合预期
- 结果是否方向上合理
- 所用数据源和表是否符合预期
如果这一步过不了，不要急着继续深挖。
第四步：收敛歧义
Section titled “第四步：收敛歧义”如果结果“差不多，但还不够可信”，下一步通常是：
- 补过滤条件
- 明确排除规则
- 改时间粒度
- 统一指标定义
如果同样的歧义反复出现，就该进入语义建模，而不是靠一次次追问硬撑。
第五步：只把可信结果沉淀下来
Section titled “第五步：只把可信结果沉淀下来”当结果通过审核后，再决定如何沉淀：
- 作为卡片，保留一个可复用结果
- 作为语义定义，固定业务含义
- 作为仪表板组成部分，进入重复运营流程
第一条完整流程的好结果长什么样
Section titled “第一条完整流程的好结果长什么样”一个好的第一轮成果通常不是一张华丽图表，而是：
- 一个可以解释清楚的答案
- 一条明确的审核路径
- 一份还需建模的歧义清单
- 一个可继续扩展的工作流起点
这才是后续让团队真的用起来的基础。