01
01
导入
导入凌乱的数据集
从本机已有的 CSV、Excel 或项目文件开始。IMD 把原始文件当作工作对象，而不是演示提示词。
CSV / Excel本地工作区
imd://workspace/result-package
结果包
可用于 DID 分析的面板数据集
审核状态
系统发现
- 已移除重复的 `(city_id, year)` 行
- 处理标签已标准化为二元标记
- 缺失的政策年份记录已单独标记以供审核
输出
province_panel_did_ready
已创建清洗后的表格，并保留来源快照。
用户角色
审核并确认
系统准备工作，用户批准结果。
工作流程
从原始文件到已审核结果，只需三步。
清晰的一条路径：导入文件，准备结果包，然后带着完整工作上下文审核并导出。
02
02
准备
让 AI 准备结果
IMD 会识别结构、修复不一致取值、隔离问题，并通过桌面端和 CLI 运行时准备可分析表格。
数据清洗面板数据准备
03
03
审核
审核、确认、导出
用户先批准结果，再把它送往 Stata、R、Notebook 或报告流程。
审核轨迹可导出结果
功能
完整的数据准备系统
这里所有能力都指向同一件事：把凌乱的工作文件准备到可以严肃分析，同时不隐藏审核过程。
清洗
为分析前的数据清理而设计
缺失值、不一致分类、重复键、错误日期字段和面板数据准备都是一等工作流。
工作区
项目在本地保持有序
文件、快照、表格和审核状态留在桌面式工作区，而不是消失在聊天线程里。
审核
系统准备，用户批准
IMD 对自动化有明确态度，但最终决定始终可见、可审核。
CLI 运行时
桌面端和 CLI 共用同一系统
App 和 CLI 使用同一账户、模型访问和权益层。
额度
用量绑定清晰的额度池
Free 每日重置。Plus 和 Pro 按订阅周期重置，不结转。
本地优先
为敏感工作文件构建
产品形态让工作流贴近用户机器，并让审核过程明确可见。
IMD 并不试图替代 Stata、R、Python、Notebook 或报告工具。它准备这些工具真正依赖的文件。
产品定位
IMD 位于严肃分析软件的上游
目标不是替代 Stata、R、Notebook 或报告工具，而是在这些工具发挥价值前准备可信的数据。
本地优先
工作文件先在桌面式工作区里保持有序，再流向下游结果。
统一账户
桌面端、CLI 和网页账户共用同一套 Supabase 身份和 IMD 平台 Token 层。
审核者控制
AI 可以准备表格和结果包，但导出前用户始终是审核者。
适合人群
为必须信任数据的人提供桌面路径
IMD 面向分析工作中不 glamorous 但关键的部分：让源文件足够一致，值得下游方法信任。
默认技能47
模型路由4
账户系统1
01
研究者
在进入 Stata、R 或 Python 前，准备面板、调查和发表数据集。
02
分析师
把凌乱的运营文件转成带来源快照和审核状态的可导出表格。
03
学生和教师
让隐藏的数据清理工作可见，使方法、假设和输出都能被审核。
价格
免费开始，工作流稳定后再升级
Free 用户获得每日额度池。Plus 和 Pro 使用月度额度，并在每个订阅周期结束时重置。
Free
$0
5 credits/天
用免费模型池试用 IMD。每日额度会在重置时清空。
- 每日重置
- 不结转
- 免费模型访问
推荐
Plus
$19.9/月
300 credits/月
适合常规数据清洗和反复进行的分析准备工作。
- 按账单周期重置
- 无每日上限
- 月度额度
Pro
$39/月
800 credits/月
适合更重的模型使用和更大的周期性工作量。
- 更高月度容量
- 按账单周期重置
- 不结转
FAQ
常见问题
未使用额度会结转吗？
不会。Free 额度每日清空，付费额度会在订阅周期续期时清空。
付费用户还会获得免费每日额度吗？
不会。Plus 和 Pro 使用自己的月度订阅额度池，不会叠加 Free 额度。
IMD 会替代 Stata、R 或 Tableau 吗？
不会。IMD 位于上游，先准备数据，让这些工具更值得信任地使用。