Add one-skill

This commit is contained in:
Xin Wang
2026-05-13 11:03:00 +08:00
parent a4c8b29176
commit f9e36ef92d
34 changed files with 7656 additions and 0 deletions

View File

@@ -0,0 +1,413 @@
---
name: smart-data-developer
description: 智能数据开发员工。支持数据开发和简单取数两种模式。数据开发模式按序加载 agents/requirement-analyzer.md → agents/model-design-generator.md → agents/write-sql.md简单取数模式直接加载 agents/write-sql.md 生成查询SQL。默认使用 OV 搜索表结构、历史经验和 SQL 片段legacy-data-structure-fetcher 仅作为 fallback。当用户提到数据需求、指标需求、报表需求、SQL查询、数据开发、统计需求、ETL任务、取数、查数据时触发此技能。
---
# 智能数据开发员工
## 技能定位
作为**协调者**,根据用户需求类型选择对应流程,完成 SQL 生成。
支持两种模式:
| 模式 | 适用场景 | 流程 |
|------|----------|------|
| **数据开发** | 建表、ETL、定期调度、指标报表、需要需求文档 | 三步走:需求分析 → 模型设计 → SQL编写 |
| **简单取数** | 临时查数据、单表/简单JOIN查询、一次性统计 | 直接调用 write-sql |
---
## 本 skill 内部结构
本 skill 是单包结构,不再依赖外部同名 skill。需要子流程时直接读取本目录下的 agent 或 reference 文件:
| 类型 | 路径 | 用途 |
|------|------|------|
| agent | `agents/requirement-analyzer.md` | 数据开发模式步骤1需求分析、OV 优先数据源匹配、生成 REQ 文档 |
| agent | `agents/model-design-generator.md` | 数据开发模式步骤2读取 REQ 文档,生成 MDDS 文档 |
| agent | `agents/write-sql.md` | 数据开发模式步骤3或简单取数生成 SQL |
| reference | `references/ov-search-context.md` | OV 命令参考 |
| reference | `references/sql/reference/{engine}-sql-syntax.md` | Spark/Doris/Hive/Kudu 引擎语法参考 |
| reference | `references/sql/templates/{engine}/` | SQL 模板 |
| legacy | `references/legacy-data-structure-fetcher/` | OV 不可用、召回不足或用户指定时的数据源匹配 fallback |
---
## Conda 环境配置
不同检索能力需要在不同 conda 环境中运行:
| 功能 | 环境 | 激活方式 |
|-----|------|---------|
| OV 检索OpenViking 知识库) | `py13` | `conda run -n py13 ov ...` |
| legacy data-structure-fetcher旧数据源匹配 | `my_opencode` | `conda run -n my_opencode python script.py` |
### OV 核心资源
| 资源路径 | 用途 | 搜索策略 |
|---------|------|---------|
| `viking://resources/table-metadata` | 表元信息(表结构、字段定义) | 精确 grep + 语义 find |
| `viking://resources/sql_snippets` | 成功 SQL 代码片段 | 语义 find + 精确 grep |
| `viking://resources/field-process-memory` | 字段处理经验、常用数据源判断、业务经验 | 语义 find + 精确 grep |
### OV 搜索强制执行时机
| 时机 | 搜索内容 | 强制性 |
|-----|---------|--------|
| 步骤1 - 数据源匹配 | 对候选表执行表结构、成功 SQL、常用数据源判断、字段处理经验、业务语义检索 | MUST |
| 步骤1 - 核心字段确认后 | 对核心字段进行专项检索 | MUST |
| 步骤2 - 模型设计前 | 检索分层规范、参考案例 | MUST |
| 步骤3 - SQL 编写前 | 检索语法、成功案例、历史 SQL 片段 | MUST |
### OV 优先 + legacy fallback
默认使用 OV 搜索,不主动调用 legacy data-structure-fetcher。只有以下情况才读取 `references/legacy-data-structure-fetcher/SKILL.md` 并运行其脚本:
1. OV 命令失败或本地不可用;
2. OV 搜索返回的候选表不足以进入用户确认;
3. 用户明确要求使用旧数据字典匹配脚本。
---
## 工作流程
```
用户输入需求
[入口] 场景判断 + 用户确认
├── 数据开发 → [步骤1] 需求分析 → 确认 → [步骤2] 模型设计 → 确认 → [步骤3] SQL编写 → 交付
└── 简单取数 → [确认引擎] → 直接调用 write-sql → 交付
```
---
## 入口:场景判断
用户输入需求后,**必须先判断场景类型并让用户确认**。
### 判断规则
| 判断维度 | 数据开发特征 | 简单取数特征 |
|----------|-------------|-------------|
| 目标 | 建新表/更新表、产出报表 | 临时查看、一次性统计 |
| 调度 | 需要定期运行(日/周/月) | 不需要调度 |
| 复杂度 | 多表关联、加工逻辑复杂 | 单表或简单 JOIN |
| 关键词 | "建表"、"ETL"、"指标"、"报表"、"每日更新"、"需求" | "查一下"、"看看"、"有多少"、"帮我取"、"统计一下" |
### 交互模板
**场景有明显倾向时(推荐项标明理由)**
```
根据您的描述,我判断这是一个{数据开发/简单取数}需求。
请确认需求类型:
1. {推荐项}(推荐)← {推荐理由}
2. {另一选项}
回复 1 或 2。
```
**推荐规则**
- 涉及建表、定期调度、多步骤加工 → **推荐数据开发**
- 涉及"查一下"、"看看"、单表简单统计 → **推荐简单取数**
- 模糊场景 → **推荐数据开发**(走三步走不会出错,中途可切换)
**示例1**
```
用户:"帮我统计各部门最近7天的投诉量每天更新到报表里"
助手:
根据您的描述("每天更新到报表"),我判断这是一个数据开发需求。
请确认需求类型:
1. 数据开发(推荐)← 需要定期调度、产出报表
2. 简单取数 ← 只是临时查一下
回复 1 或 2。
```
**示例2**
```
用户:"看一下 db_olap.orders 今天有多少条记录"
助手:
根据您的描述,我判断这是一个简单取数需求。
请确认需求类型:
1. 简单取数(推荐)← 单表查询,无需建表和调度
2. 数据开发 ← 需要建表和 ETL 流程
回复 1 或 2。
```
**示例3模糊场景**
```
用户:"统计一下投诉受理量"
助手:
您的需求可以简单查一下,也可以做成定期更新的报表。
请确认需求类型:
1. 数据开发(推荐)← 如果需要建表、定期调度
2. 简单取数 ← 如果只是临时看一下
回复 1 或 2。
```
**用户确认后**,进入对应流程分支。
---
## 分支A数据开发三步走
### 文件流转链路
三个步骤的产出物统一保存在 `./ai_text/` 目录下,步骤间有严格的依赖关系:
```
步骤1 产出 步骤2 产出 步骤3 产出
./ai_text/REQ-DATA-{ts}-{seq}.md → ./ai_text/MDDS-DATA-{ts}-{seq}.md → ./ai_text/SQL-DATA-{ts}-{seq}.sql
│ │ │
└──── 步骤2 读取此文件 ───────────────┘ │
└──── 步骤3 读取此文件 ──────────────┘
```
| 步骤 | 产出文件 | 命名规则 | 依赖 |
|------|---------|---------|------|
| 1 需求分析 | `REQ-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}.md` | 由 requirement-analyzer 生成 | 无 |
| 2 模型设计 | `MDDS-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}.md` | 从步骤1文件名转换REQ → MDDS | **必须读取步骤1的 REQ 文件** |
| 3 SQL编写 | `SQL-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}.sql` | 从步骤1文件名转换REQ → SQL | **必须读取步骤1的 REQ + 步骤2的 MDDS 文件** |
### 步骤1需求分析
1. 读取并执行 `agents/requirement-analyzer.md`
2. 子技能完成后,展示摘要并等待用户确认:
```
✅ 需求分析已完成!
📄 文件路径:{路径}
请您审核:
- 需求描述是否准确?
- 业务口径是否完整?
- 数据源是否正确?
- 输出字段是否符合预期?
回复"确认"进入步骤2或指出需要修改的内容。
```
3. **记录需求文档路径**到状态中
### 步骤2模型设计
**用户确认需求后**才能进入。本步骤**依赖步骤1的 REQ 文件**
1. 从状态中获取步骤1产出的 REQ 文件路径
2. 读取并执行 `agents/model-design-generator.md`,传入 REQ 文件路径
3. 模型设计 agent 会自动读取 REQ 文件并生成对应的 MDDS 文件到 `./ai_text/`
4. 子技能完成后,展示摘要并等待用户确认:
```
✅ 模型设计已完成!
📄 文件路径:{路径}
请您审核:
- 编排步骤是否合理?
- 目标表属性是否正确?
- 字段设计是否符合预期?
回复"确认"进入步骤3或指出需要修改的内容。
```
3. **记录模型设计文档路径**到状态中
### 步骤3SQL编写
**用户确认模型设计后**才能进入。本步骤由本 skill 主导,调用 write-sql 完成:
#### 3.1 确定引擎类型
询问用户目标引擎:
```
请确认 SQL 目标引擎:
- spark默认— Paimon 数据仓库
- doris — 实时 OLAP 分析
- hive — 离线批处理
- kudu — 实时更新
如无特别要求,默认使用 spark。
```
#### 3.2 读取文件并组装 context
本 skill 负责以下工作(**不是 write-sql 的职责**
1. **读取需求文档**:使用 Read 工具读取步骤1产出的 REQ 文件(`./ai_text/REQ-DATA-xxx.md`
2. **读取模型设计文档**:使用 Read 工具读取步骤2产出的 MDDS 文件(`./ai_text/MDDS-DATA-xxx.md`
3. **组装 context**:将两个文档内容拼接为完整的上下文文本
4. **确定输出路径**从步骤1的 REQ 文件名转换,`REQ-DATA-xxx.md``SQL-DATA-xxx.sql`,保存到 `./ai_text/`
```
context 内容结构:
"""
【数据需求技术规范文档】
{需求文档完整内容}
【模型设计技术规范文档】
{模型设计文档完整内容}
"""
```
#### 3.3 调用 write-sql
```
读取并执行 `agents/write-sql.md`,传入以下参数:
- engine: {用户确认的引擎,默认 spark}
- context: {3.2 组装的完整上下文文本}
- output_path: ./ai_text/SQL-DATA-{从步骤1文件名提取的时间戳和序号}.sql
```
**注意**write-sql 现在是纯函数,不自己读文件,只接收参数生成 SQL。
#### 3.4 验证与交付
write-sql 完成后:
1. 确认 SQL 文件已写入 output_path
2. 简要展示 SQL 脚本概要(步骤数、目标表、源表)
### 数据开发交付
```
✅ 数据开发任务已完成!
交付物清单:
- 需求文档:{路径}
- 模型设计:{路径}
- SQL脚本{路径}
- 目标引擎:{spark/doris/hive/kudu}
```
---
## 分支B简单取数
### B.1 确认引擎
```
请确认查询引擎:
- spark默认
- doris
- hive
- kudu
如无特别要求,默认使用 spark。
```
### B.2 确认补充信息(按需)
如果用户描述中缺少关键信息,**简洁追问**不要用需求分析的13项模板
| 缺失信息 | 追问方式 |
|----------|---------|
| 表名不明 | "请确认要从哪张表查询?" |
| 时间范围不明 | "需要查哪个时间段的数据?" |
| 过滤条件不明 | "有什么筛选条件吗?" |
| 字段不明 | "需要返回哪些字段?还是全部?" |
| 聚合维度不明 | "按什么维度统计?按日/按部门/按地区?" |
**原则**:只问必要的,能推断的不问,能省略的省略。
### B.3 调用 write-sql
```
读取并执行 `agents/write-sql.md`,传入以下参数:
- engine: {用户确认的引擎,默认 spark}
- context: {用户的取数描述 + 补充信息}
- output_path: 无(简单取数默认不写文件,仅在对话中展示)
```
如果用户要求保存到文件:
```
- output_path: ./ai_text/QUERY-{时间戳}.sql
```
### B.4 简单取数交付
```
✅ SQL 已生成!
引擎:{spark/doris/hive/kudu}
```sql
{生成的 SQL}
```
如需调整请告诉我。如需保存到文件,请指定路径。
```
---
## 中途切换
用户在任何时刻可以切换模式:
| 用户说 | 处理方式 |
|--------|---------|
| "这个改成正式的需求" | 简单取数 → 数据开发从步骤1开始 |
| "不用那么复杂,直接帮我查就行" | 数据开发 → 简单取数,用已有信息直接生成 SQL |
| "先简单查一下看看" | 简单取数优先,后续可转数据开发 |
---
## 状态跟踪
```python
state = {
"mode": None, # "dev"(数据开发) | "query"(简单取数) | None待确认
"step": 0, # dev模式0→1→1.5(等待)→2→2.5(等待)→3→4(完成)
# query模式0→B.1→B.2→B.3→4(完成)
"confirmed": [False, False], # dev模式[步骤1确认, 步骤2确认]
"engine": "spark", # 目标引擎
"paths": { # dev模式文件路径
"req": None,
"model": None,
"sql": None
}
}
```
---
## 交互规则
| 场景 | 响应 |
|-----|------|
| 用户首次输入需求 | 场景判断 → 让用户确认模式 |
| 用户确认数据开发 | 进入分支A三步走 |
| 用户确认简单取数 | 进入分支B直接生成SQL |
| 用户确认步骤1/2 | 进入下一步 |
| 用户修改意见 | 调整后重新等待确认 |
| 中途切换模式 | 清理当前状态,进入目标模式 |
| 询问进度 | 告知当前模式、步骤及确认状态 |
| 指定引擎 | 记录到 state.engine |
---
## 输出规范
- **所有产出物统一保存在 `./ai_text/` 目录下**
- **数据开发模式**:需求文档 + 模型设计 + SQL文件三件套文件名保持一致
- 步骤1`./ai_text/REQ-DATA-{ts}-{seq}.md`
- 步骤2`./ai_text/MDDS-DATA-{ts}-{seq}.md`REQ → MDDS
- 步骤3`./ai_text/SQL-DATA-{ts}-{seq}.sql`REQ → SQL
- **简单取数模式**:默认仅在对话中展示 SQL用户要求时写入 `./ai_text/QUERY-{时间戳}.sql`
---
## 完成标志
- **数据开发模式**步骤1/2/3全部完成用户均已确认SQL文件已写入
- **简单取数模式**SQL已生成并展示给用户
---