探索路径
把一个小数据集变成有来源支撑的故事
一条短路径：先检查一个小数据文件，再补地理上下文，最后写出带来源限制的摘要。
最后得到一个已检查的数据集、一条保存好的上下文来源，以及一段说明限制的简短摘要。
这条 rabbit hole 刻意保持很小。目标不是半小时成为数据记者，而是避免一个常见错误：还没检查数据形状、限制和上下文，就开始总结它。
最后那段摘要要克制。好的来源支撑摘要会说明你看到了什么、来源在哪里、用了什么过滤条件，以及这些数据不能证明什么。
适合谁
- 找到一个 CSV、但还不知道里面是否有故事的好奇用户和构建者。
- 想在画图或询问 AI 前，先建立来源意识数据流程的开发者。
开始前准备
- 一个可以在本地或浏览器中打开的小 CSV 或 SQLite 文件。
- 一个记录 URL、查询笔记和检查假设的地方。
完成后得到什么
- 一个过滤后的表格视图或查询笔记，用来捕捉数据集中有用的切片。
- 一段有来源支撑的摘要，明确说明数据能支持什么、不能证明什么。
常见坑
- 还没检查字段含义、缺失值和来源限制，就直接开始画图。
- 把地图或 API 响应当成中立上下文，却没有检查署名和覆盖范围。
后续动作
- 如果别人需要反复浏览，把检查过的数据文件变成一个小 Datasette 项目。
- 当协作者需要审查过程时，用 Mermaid 画出数据从来源到摘要的路径。
路线
- 01
- 02
- 03
- 04
