8分钟，569例数据，6张图表。我设计好分析方案，上传数据，执行交给AI。
我的提示词大意是：「用乳腺癌诊断数据训练5种模型做良恶性分类」。AI自己跑完了数据检查、5种模型训练、交叉验证、出图。
📊 最让我意外的是：3个模型准确率反超了原论文。SVM、随机森林、XGBoost都达到97.37%，比原论文高了2.6个百分点。而且Precision直接拉到1.0，零误诊。
🤖 SHAP分析一张图就看明白了：细胞核凹点数是区分良恶性最关键的指标。「worst」类特征（就是测量值里的最大值）比平均值更有诊断价值，这和病理学教科书说的完全一致。
和ChatGPT完全不同的三点： ✅ 过程透明：每步推理都能看到 ✅ 全部可下载：代码+数据+图表 ✅ 自动审计：数字是代码算的不是编的
这次花了107积分，1块钱出头。手动做同样的量要两三天。这里8分钟，一块钱。
工具名字和网址见封面图片。 官网首页有很多案例回放可以参考哈。