gather-business-context

gather-business-context — официальный навык OpenAI для сбора делового контекста перед аналитической работой. Он нужен в тех случаях, когда вопрос зависит от неуточнённого смысла метрики, недавних изменений, владельца процесса или набора источников. Навык не подменяет диагностику, рекомендацию, дашборд или отчёт: его граница — собрать достаточно проверяемой рамки, чтобы следующая специализированная задача могла начаться без повторного поиска исходных определений. Сначала фиксируется цель извлечения: какая тема требует контекста и зачем он нужен следующему шагу. Уточняются границы — продуктовая область, аудитория, период, решение или артефакт, к которому относится вопрос. Если срок не задан, навык предлагает использовать самый узкий разумный период из самого запроса и пометить это допущение. Такой старт не добавляет общий фон ради объёма, а помогает понять, какие факты действительно изменят последующий анализ. Далее строятся поисковые якоря из конкретных идентификаторов: названий метрик, дашбордов, команд, клиентов, дат, источников и связанных сущностей. Навык рекомендует проверить все доступные или переданные семейства источников, включая свежие каталоги схем, наборов данных, таблиц, представлений и метрик в структурированных системах. Если первый результат слишком общий или тонкий, якоря нужно сузить и повторить поиск, а не объявлять источник отсутствующим. Найденные дубликаты и противоречия сравниваются по авторитетности, свежести, определению, охвату и прямоте связи с вопросом. Предпочтение отдаётся артефактам, которые ближе всего к принятому решению, фактическому определению или измеренному состоянию. Если источники расходятся, расхождение сохраняется явно: отмечается, какая версия лучше отвечает текущему вопросу, и указывается источник или владелец, который может разрешить конфликт. Молчание источника не трактуется как согласие. В итоговый контекст попадают только сведения, меняющие постановку следующего анализа: значение и способ измерения, почему вопрос важен сейчас, где проверять определение, что недавно изменилось, какие артефакты считать опорными и какая неопределённость должна перейти дальше. Для каждого полезного источника достаточно компактной атрибуции — применимый период, тип источника, установленный факт и оговорка. Навык отделяет факт источника от собственной интерпретации и не приписывает документу больше уверенности, чем он даёт. Работу следует остановить, когда рамка уже достаточно ясна для downstream-задачи, а ожидаемые источники проверены, признаны недоступными или слишком тонкими. Продолжать широкий поиск ради полного обзора не требуется. Если важный канонический артефакт не найден, это фиксируется как пробел с указанием следующего места проверки. Когда тот же запрос просит диагноз, рекомендацию, dashboard, report или другой результат, навык отдаёт только нужный контекст и передаёт работу соответствующему focused skill. Практический сценарий — подготовить аналитический запрос по метрике, сначала выяснив её определение, владельца, период и фактический источник; затем передать эти рамки в диагностику или отчёт. Другой сценарий — разобрать конфликт между дашбордом и таблицей: сравнить свежесть и близость к реализации, сохранить обе версии и назвать способ разрешения. Ограничение навыка принципиально: он не обещает окончательный вывод и не превращает найденные упоминания в доказательство. Его результат — короткая, проверяемая и пригодная для следующего решения контекстная записка.