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name: smart-data-developer
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description: 智能数据开发员工（v3）。支持数据开发和简单取数两种模式。数据开发模式按序调用 requirement-analyzer → model-design-generator → write-sql 三技能，结合 OV 知识库检索保障质量；简单取数模式直接调用 write-sql 生成查询SQL。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。
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# 智能数据开发员工 v3
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## 技能定位
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作为**协调者**，根据用户需求类型选择对应流程，完成 SQL 生成。
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支持两种模式：
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| 模式 | 适用场景 | 流程 |
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|------|----------|------|
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| **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 |
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| **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 |
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## Conda 环境配置
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不同子技能和 OV 检索需要在不同 conda 环境中运行：
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| 功能 | 环境 | 激活方式 |
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|-----|------|---------|
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| data-structure-fetcher（数据源匹配） | `my_opencode` | `conda run -n my_opencode python script.py` |
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| ov 检索（OpenViking 知识库） | `py13` | `conda run -n py13 ov ...` |
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### conda run 示例
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**数据源匹配（my_opencode 环境）**：
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```bash
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# 直接使用 conda run 执行 Python 脚本
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conda run -n my_opencode python /path/to/data_fetcher_script.py
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# 或先激活环境再执行
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conda activate my_opencode
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python /path/to/data_fetcher_script.py
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```
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**OV 检索（py13 环境）**：
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```bash
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# 精确 grep 搜索表结构
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conda run -n py13 ov grep "dim_intnl_org" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 5
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# 语义 find 搜索成功案例
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conda run -n py13 ov find "窗口函数" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2
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# 读取资源内容
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conda run -n py13 ov read viking://resources/sql_snippets/{目录}/{文件}.sql
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```
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## OpenViking 资源库
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加载 `ov-search-context` 技能来查找数据开发相关的资源。
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### 核心资源
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| 资源路径 | 用途 | 搜索策略 |
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|---------|------|---------|
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| `viking://resources/sql_snippets` | 成功SQL代码片段 | 语义find + 精确grep |
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| `viking://resources/table-metadata` | 表元信息（表结构、字段定义） | 精确grep + 语义find |
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| `viking://resources/field-process-memory` | 字段处理经验笔记 | 语义find + 精确grep |
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### 搜索参数推荐
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| 参数 | 推荐值 | 说明 |
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|-----|-------|------|
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| `--node-limit` | 5-15 | 避免上下文膨胀 |
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| `--threshold` | 0.2 | 过滤低相关性结果（语义搜索） |
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## OV搜索强制执行时机
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**为什么必须 OV 搜索**：OV 知识库包含历史成功案例、表结构信息、字段处理经验。**不检索会导致**：
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- 猜测表结构 → 字段选错 → SQL 失败
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- 缺乏成功案例参考 → 重复踩坑 → 代码质量差
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- 猜测字段含义 → 口径偏差 → 业务错误
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- 猜测处理方式 → 维护困难 → 返工成本高
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**注意：OV 检索仅在数据开发模式（分支A）中强制执行。简单取数模式按需检索。**
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**强制触发时机（不可跳过，仅数据开发模式）**
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| 时机 | 触发点 | 搜索内容 | 强制性 | 检索数量 |
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|-----|--------|---------|--------|---------|
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| 步骤1 - 数据源匹配后 | data-structure-fetcher 返回源表列表后 | **③ 常用数据源判断（最优先）** + 每个推荐表执行 5 类检索：表结构、成功SQL、常用判断、字段处理经验、业务语义 | ✅ MUST | 每表 5 次 |
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| 步骤1 - 核心字段确认后 | 用户确认核心字段时 | 对核心字段进行专项检索 | ✅ MUST | 每字段 3 次 |
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| 步骤2 - 模型设计前 | 用户确认需求后，开始模型设计 | OV 检索分层规范、参考案例 | ✅ MUST | 2-3 次 |
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| 步骤3 - SQL 编写前 | 用户确认模型设计后，开始编写 SQL | OV 检索语法、成功案例 | ✅ MUST | 3-5 次 |
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**数据源匹配后的具体检索内容**
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| 检索类型 | 目的 | 命令（py13 环境） | 优先级 |
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|---------|------|-----------------|--------|
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| ③ 常用数据源判断 | **判断是否为常用数据源**（历史使用频率、稳定性） | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10` | **最高（立即执行）** |
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| ① 表结构检索 | 确认字段定义 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 10` | 高 |
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| ② 成功SQL检索 | 找历史代码案例 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --node-limit 15` | 高 |
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| ④ 字段处理经验 | 了解处理方式 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}.*{字段}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10` | 中 |
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| ⑤ 业务语义检索 | 业务使用经验 | `conda run -n py13 ov find "{表名} {业务}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --threshold 0.2` | 中 |
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**困惑场景（立即检索）**：
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- 表名陌生 → 立刻 `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata"`
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- 字段歧义 → 立刻 `conda run -n py13 ov grep "{表名}.*{字段}" --uri "viking://resources/table-metadata"`
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- 语法不确定 → 立刻 `conda run -n py13 ov find "{语法}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2`
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- 找不到成功案例 → 立刻 `conda run -n py13 ov find "{业务场景}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2`
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## OV命令速查
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**注意：OV 检索需要在 `py13` conda 环境中运行，使用 `conda run -n py13 ov ...`**
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```bash
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# === 精确grep：定位具体表/字段 ===
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用表名搜索：
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conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 5
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表名加字段名组合搜索:
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conda run -n py13 ov grep "dim_intnl_org.*org_id" --uri viking://resources/table-metadata -n 5
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多表名 OR 搜索:
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conda run -n py13 ov grep "table1|table2|table3" --uri "viking://resources/table-metadata" -n 5
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# === 语义find：召回相关内容 ===
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conda run -n py13 ov find "{业务概念}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2
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conda run -n py13 ov find "{问题描述}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --threshold 0.2
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# === 使用源表信息搜索成功案例 ===
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conda run -n py13 ov grep "{源表表名}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --node-limit 10
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||
conda run -n py13 ov grep "{源表表名}.*{字段}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10
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||
conda run -n py13 ov find "{字段名} 问题描述" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 5
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# === 读取内容 ===
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conda run -n py13 ov overview viking://resources/table-metadata/{表名}
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||
conda run -n py13 ov read viking://resources/sql_snippets/{目录}/{文件}.sql
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conda run -n py13 ov read viking://resources/field-process-memory/{文件}.md
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```
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## 工作流程
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```
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用户输入需求
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↓
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[入口] 场景判断 + 用户确认
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↓
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├── 数据开发 → [步骤1] 需求分析（+OV检索） → 确认 → [步骤2] 模型设计（+OV检索） → 确认 → [步骤3] SQL编写（+OV检索） → 交付
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│
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└── 简单取数 → [确认引擎] → 直接调用 write-sql → 交付
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```
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## 入口：场景判断
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用户输入需求后，**必须先判断场景类型并让用户确认**。
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### 判断规则
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| 判断维度 | 数据开发特征 | 简单取数特征 |
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|----------|-------------|-------------|
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| 目标 | 建新表/更新表、产出报表 | 临时查看、一次性统计 |
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| 调度 | 需要定期运行（日/周/月） | 不需要调度 |
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| 复杂度 | 多表关联、加工逻辑复杂 | 单表或简单 JOIN |
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| 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" |
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### 交互模板
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**场景有明显倾向时（推荐项标明理由）**：
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```
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根据您的描述，我判断这是一个{数据开发/简单取数}需求。
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请确认需求类型：
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1. {推荐项}（推荐）← {推荐理由}
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2. {另一选项}
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回复 1 或 2。
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```
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**推荐规则**：
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- 涉及建表、定期调度、多步骤加工 → **推荐数据开发**
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- 涉及"查一下"、"看看"、单表简单统计 → **推荐简单取数**
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- 模糊场景 → **推荐数据开发**（走三步走不会出错，中途可切换）
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## 分支A：数据开发（三步走）
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### 文件流转链路
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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：
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```
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步骤1 产出 步骤2 产出 步骤3 产出
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./ai_text/REQ-DATA-{ts}-{seq}.md → ./ai_text/MDDS-DATA-{ts}-{seq}.md → ./ai_text/SQL-DATA-{ts}-{seq}.sql
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||
│ │ │
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└──── 步骤2 读取此文件 ───────────────┘ │
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||
└──── 步骤3 读取此文件 ──────────────┘
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||
```
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| 步骤 | 产出文件 | 命名规则 | 依赖 |
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|------|---------|---------|------|
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| 1 需求分析 | `REQ-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}.md` | 由 requirement-analyzer 生成 | 无 |
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| 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** |
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| 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** |
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||
### 步骤1：需求分析
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1. 调用 `skill(name="requirement-analyzer")`
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||
2. 子技能完成后，展示摘要并等待用户确认：
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```
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✅ 需求分析已完成！
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||
📄 文件路径：{路径}
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||
请您审核：
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- 需求描述是否准确？
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- 业务口径是否完整？
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- 数据源是否正确？
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||
- 输出字段是否符合预期？
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||
回复"确认"进入步骤2，或指出需要修改的内容。
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```
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3. **记录需求文档路径**到状态中
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#### ✅ MUST：数据源匹配后 OV 深度检索
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**强制性说明**：data-structure-fetcher 返回推荐数据源后，**必须对每个推荐表进行全方位 OV 检索**。
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**触发时机**：requirement-analyzer 模块3，data-structure-fetcher 返回推荐表列表后，立即执行
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**执行环境**：py13 conda 环境，使用 `conda run -n py13 ov ...`
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**检索策略：每个推荐表必须执行以下 5 类检索**
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| 检索类型 | 目的 | 命令模板 | node-limit |
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|---------|------|---------|------------|
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| ① 表结构检索 | 确认表字段定义、数据类型 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata"` | 5-10 |
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| ② 成功SQL案例检索 | 查找该表的历史成功 SQL 代码 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/sql_snippets"` | 10-15 |
|
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| ③ 常用数据源判断 | **判断该表是否为常用数据源**（历史使用频率、稳定性、推荐度） | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/field-process-memory"` | 5-10 |
|
||
| ④ 字段处理经验检索 | 了解该表字段的常见处理方式、注意事项 | `conda run -n py13 ov grep "{表名}.*{字段名}" --uri "viking://resources/field-process-memory"` | 5-10 |
|
||
| ⑤ 业务语义检索 | 了解该表在业务场景中的使用经验 | `conda run -n py13 ov find "{表名} {业务场景}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --threshold 0.2` | 5-10 |
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**③ 常用数据源判断 - 详细说明**
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这是数据源匹配后**必须立即执行**的关键检索，用于判断推荐表是否值得采用：
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**检索命令**：
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```bash
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conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10
|
||
```
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**判断标准**：
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| 检索结果 | 判断 | 建议操作 |
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|---------|------|---------|
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| 有多条历史使用记录（≥3条） | ✅ **常用数据源** | 推荐优先采用，可参考历史处理经验 |
|
||
| 有少量记录（1-2条） | ⚠️ **偶尔使用** | 可采用，需谨慎验证字段逻辑 |
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||
| 无检索结果 | ❓ **新/陌生数据源** | 需进一步验证表结构，或寻找替代表 |
|
||
| 有警告/问题记录 | ⚠️ **有风险** | 需评估问题严重性，考虑替代方案 |
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||
**结果展示格式**：
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```
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📋 常用数据源判断结果：
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【dwd_crm_srv_complaint_rt】
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- 检索结果：找到 5 条历史使用记录
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- 判断：✅ 常用数据源（推荐采用）
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- 历史使用场景：投诉量统计、投诉处理时效、部门投诉排名
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- 注意事项：create_org_id 需关联组织表获取部门名称
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【dim_intnl_org_new】
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- 检索结果：找到 8 条历史使用记录
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- 判断：✅ 常用数据源（高频使用）
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||
- 历史使用场景：组织维度统计、部门层级分析、归属地统计
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||
- 注意事项：org_name 有多级命名，需按业务口径标准化
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```
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||
**决策建议**：
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||
- 多个推荐表中，优先选择"常用数据源"
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- 对"陌生数据源"需额外验证，或向用户确认是否采用
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||
- 对"有风险"数据源，建议告知用户并提供替代方案
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---
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||
**并行检索策略**
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||
为提高效率，对多个推荐表的检索可并行执行：
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```bash
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# 并行检索多个表（使用 task agent 或 bash 后台）
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||
conda run -n py13 ov grep "table1" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 10 &
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||
conda run -n py13 ov grep "table2" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 10 &
|
||
conda run -n py13 ov grep "table3" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 10 &
|
||
```
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---
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||
**关键字段专项检索**
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||
当推荐表中包含**核心业务字段**时，必须额外进行字段级检索：
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```bash
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||
# 对核心字段（如：complaint_id、org_id）进行专项检索
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||
conda run -n py13 ov grep "dwd_crm_srv_complaint_rt.complaint_id" --uri "viking://resources/table-metadata" --node-limit 5
|
||
conda run -n py13 ov grep "complaint_id" --uri "viking://resources/field-process-memory" --node-limit 10
|
||
conda run -n py13 ov find "complaint_id 去重计数" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2 --node-limit 10
|
||
```
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||
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||
---
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||
**检索结果利用**
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||
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||
检索完成后，必须：
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||
1. **汇总展示**：将检索结果整理成摘要，展示给用户
|
||
```
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||
📊 OV 检索结果摘要：
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【dwd_crm_srv_complaint_rt】
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||
- 常用数据源：✅ 常用（找到 5 条历史使用记录）
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||
- 表结构：包含 complaint_id、create_org_id、assist_dept_org_id 等字段
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||
- 成功案例：找到 3 个历史 SQL（投诉量统计、投诉处理时效分析）
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||
- 处理经验：create_org_id 字段需关联组织架构表获取部门名称
|
||
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||
【dim_intnl_org_new】
|
||
- 常用数据源：✅ 常用（找到 8 条历史使用记录）
|
||
- 表结构：包含 org_id、org_name、accnt_bureau 等字段
|
||
- 成功案例：找到 5 个历史 SQL（部门维度统计）
|
||
- 处理经验：org_name 有多级命名规范，需按业务口径标准化
|
||
|
||
【dwd_new_table_2024】
|
||
- 常用数据源：❓ 陌生数据源（无历史使用记录）
|
||
- 建议：需进一步验证表结构，或寻找更成熟的替代表
|
||
```
|
||
|
||
2. **辅助源表选择**：基于常用数据源判断和成功案例数量，建议用户优先选择哪些表
|
||
```
|
||
建议：
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||
- ✅ 优先采用：dwd_crm_srv_complaint_rt（常用数据源，有 3 个成功案例，历史使用稳定）
|
||
- ✅ 优先采用：dim_intnl_org_new（常用数据源，高频使用，组织表标准参考）
|
||
- ⚠️ 需验证：dwd_new_table_2024（陌生数据源，建议先验证或寻找替代表）
|
||
```
|
||
|
||
3. **预加载到上下文**：检索到的成功案例和字段处理经验，需在后续模型设计和 SQL 编写时引用
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**困惑时检索（py13 环境）**：
|
||
- 不熟悉业务概念 → `conda run -n py13 ov find "{概念}" --uri "viking://resources/field-process-memory" --threshold 0.2`
|
||
- 不确定指标口径 → `conda run -n py13 ov find "{指标名称} 口径" --uri "viking://resources/field-process-memory" --threshold 0.3`
|
||
|
||
### 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. 调用 `skill(name="model-design-generator")`，传入 REQ 文件路径
|
||
3. 模型设计 skill 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。
|
||
```
|
||
5. **记录模型设计文档路径**到状态中
|
||
|
||
**困惑时检索（py13 环境）**：
|
||
- 确认表结构 → `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata"`
|
||
- 了解分层规范 → `conda run -n py13 ov find "分层架构 DWA DWM ADS" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2`
|
||
|
||
### 步骤3：SQL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
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- doris — 实时 OLAP 分析
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||
- 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
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```
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调用 write-sql 时传入以下参数：
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- engine: {用户确认的引擎，默认 spark}
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- context: {3.2 组装的完整上下文文本}
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- output_path: ./ai_text/SQL-DATA-{从步骤1文件名提取的时间戳和序号}.sql
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```
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**注意**：write-sql 是纯函数，不自己读文件，只接收参数生成 SQL。
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**困惑时检索（py13 环境）**：
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- SQL语法 → `conda run -n py13 ov find "{语法} 用法" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2`
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- 窗口函数示例 → `conda run -n py13 ov find "窗口函数 over partition" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2`
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#### 3.4 验证与交付
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write-sql 完成后：
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1. 确认 SQL 文件已写入 output_path
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2. 简要展示 SQL 脚本概要（步骤数、目标表、源表）
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### 数据开发交付
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```
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✅ 数据开发任务已完成！
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交付物清单：
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- 需求文档：{路径}
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- 模型设计：{路径}
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- SQL脚本：{路径}
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- 目标引擎：{spark/doris/hive/kudu}
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```
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## 分支B：简单取数
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### B.1 确认引擎
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```
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请确认查询引擎：
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- spark（默认）
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- doris
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- hive
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- kudu
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如无特别要求，默认使用 spark。
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```
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### B.2 确认补充信息（按需）
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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）：
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| 缺失信息 | 追问方式 |
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|----------|---------|
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| 表名不明 | "请确认要从哪张表查询？" |
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| 时间范围不明 | "需要查哪个时间段的数据？" |
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| 过滤条件不明 | "有什么筛选条件吗？" |
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| 字段不明 | "需要返回哪些字段？还是全部？" |
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| 聚合维度不明 | "按什么维度统计？按日/按部门/按地区？" |
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**原则**：只问必要的，能推断的不问，能省略的省略。
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### B.3 调用 write-sql
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```
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调用 write-sql 时传入以下参数：
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- engine: {用户确认的引擎，默认 spark}
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- context: {用户的取数描述 + 补充信息}
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- output_path: 无（简单取数默认不写文件，仅在对话中展示）
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```
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如果用户要求保存到文件：
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```
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- output_path: ./ai_text/QUERY-{时间戳}.sql
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```
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### B.4 简单取数交付
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```
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✅ SQL 已生成！
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引擎：{spark/doris/hive/kudu}
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```sql
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{生成的 SQL}
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```
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如需调整请告诉我。如需保存到文件，请指定路径。
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```
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## 中途切换
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用户在任何时刻可以切换模式：
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| 用户说 | 处理方式 |
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|--------|---------|
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| "这个改成正式的需求" | 简单取数 → 数据开发，从步骤1开始 |
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||
| "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 |
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||
| "先简单查一下看看" | 简单取数优先，后续可转数据开发 |
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## 状态跟踪
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```python
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state = {
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"mode": None, # "dev"（数据开发） | "query"（简单取数） | None（待确认）
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||
"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
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||
"paths": { # dev模式文件路径
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"req": None,
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"model": None,
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||
"sql": None
|
||
}
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||
}
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```
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## 交互规则
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| 场景 | 响应 |
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|-----|------|
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| 用户首次输入需求 | 场景判断 → 让用户确认模式 |
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| 用户确认数据开发 | 进入分支A（三步走） |
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| 用户确认简单取数 | 进入分支B（直接生成SQL） |
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| 用户确认步骤1/2 | 进入下一步 |
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| 用户修改意见 | 调整后重新等待确认 |
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| 中途切换模式 | 清理当前状态，进入目标模式 |
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| 询问进度 | 告知当前模式、步骤及确认状态 |
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| 指定引擎 | 记录到 state.engine |
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| 用户提及陌生概念 | 先OV检索再回复，提供选项 |
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---
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## 交互工具
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在需要补充和确认信息，检查和修改的时候，使用 `question` 工具提供选项供用户选择，例如下面的情况：
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```
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例如下面的情况，请使用 question 工具：
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请补充/确认以下信息：
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1. 输出表中文名称：建议为"设备流量通话短信月均使用情况表"，是否需要修改？
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2. 输出表英文名称：请提供库名.表名（如：db_eda_xxx_prd.ads_device_usage_avg_6m）
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3. 数据目录：请提供数据目录路径（如：上海电信/大数据中心-xxx团队/xxx应用层）
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4. 业务口径细节确认：
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- "近6个月"的具体时间范围是指：从当月向前推6个月（即统计月及之前5个月，共6个月）？
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- "平均值"计算方式：是计算每个设备在这6个月的平均值，还是其他口径？
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||
- 设备标识字段是什么？（如：设备号、用户ID、手机号等）
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||
请确认或补充以上信息，确认后进入模块3（数据源匹配）。
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```
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```
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请检查并修改：
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- 字段是否完整？需要补充或删除哪些字段？
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- 字段名称是否需要调整？
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- 字段加工逻辑是否准确？来源表.字段是否正确？
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- 负责人信息是否正确？
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```
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## 困惑场景检索策略
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**注意：所有 OV 检索命令需在 py13 conda 环境中运行**
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| 困惑类型 | 检索资源 | 命令 |
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|---------|---------|------|
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| 不清楚表结构 | table-metadata | `conda run -n py13 ov grep "{表名}" --uri "viking://resources/table-metadata"` |
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| 不确定字段含义 | table-metadata | `conda run -n py13 ov grep "{表名}.*{字段名}" --uri "viking://resources/table-metadata"` 或者 `conda run -n py13 ov grep "{字段名}" --uri "viking://resources/table-metadata"` |
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| 不熟悉业务概念 | sql_snippets + field-process-memory | `conda run -n py13 ov find "{概念}" --uri "viking://resources/resources/field-process-memory" --threshold 0.2` |
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| 需要代码参考 | sql_snippets + field-process-memory | `conda run -n py13 ov find "{功能}" --uri "viking://resources/sql_snippets" --threshold 0.2` |
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| 找表成功案例 | sql_snippets + field-process-memory | 分别使用 `conda run -n py13 ov grep` 和 `conda run -n py13 ov find` 搜索两个资源 |
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## 输出规范
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- **所有产出物统一保存在 `./ai_text/` 目录下**
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- **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）
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- 步骤1：`./ai_text/REQ-DATA-{ts}-{seq}.md`
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- 步骤2：`./ai_text/MDDS-DATA-{ts}-{seq}.md`（REQ → MDDS）
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- 步骤3：`./ai_text/SQL-DATA-{ts}-{seq}.sql`（REQ → SQL）
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- **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`
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## 完成标志
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- **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
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- **简单取数模式**：SQL已生成并展示给用户
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