用途
该技能旨在防止数据幻觉和低效行为，强制智能体在尝试网络搜索或生成合成数据之前，先检查并利用任务上下文中提供的参考文件（CSV、XLSX、PDF、TXT、DOCX、JSON等）。核心规则是：如果任务上下文中提供了参考文件，该文件即为事实来源，不得捏造数据或搜索文件中已存在的信息。
主要能力
- 扫描上下文中的附件，列出所有提供的文件，识别文件名和推断的内容类型。
- 评估文件与任务的相关性，通过匹配文件名或列标题关键字，检查数据覆盖的时间范围或地域范围。
- 优先从相关文件中提取所需数据，使用适当工具（如read_file、pandas、pdf_reader）读取内容。
- 在最终输出中明确引用数据来源文件，例如“根据Massabama_active_listings.xlsx……”。
- 仅在文件确实缺少所需信息时，才回退到网络搜索或估算，并明确说明缺失内容，将非文件数据标记为“External Search”或“Estimated”。
使用方式
该技能以工作流步骤和检查清单的形式提供指导：
- 扫描上下文中的附件，列出所有文件并记录文件名和推断内容类型。
- 评估相关性，判断文件是否包含完成任务所需的数据。
- 优先提取数据，读取文件内容并提取具体数据点，在确认文件缺少必要信息前不进行网络搜索。
- 明确引用来源，在输出中说明数据来自哪个文件。
- 必要时回退到搜索，说明文件中缺失的内容，并标记外部数据。 检查清单包括：是否列出了所有附件、是否打开并读取了相关文件、是否在搜索前验证数据存在于文件中、是否在输出中引用了文件名、是否避免了捏造本应来自文件的数字。
适用场景
适用于智能体需要基于用户提供的文件进行数据分析、报告生成、信息汇总等任务，尤其当用户附加了数据文件并期望被使用时。示例任务：根据附加的Excel文件创建活跃房产列表报告。
限制
资料中未提供该技能的具体安装命令、平台支持、收费模式或价格信息。该技能为规则性指导，不涉及具体代码实现。