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2026-04-17 05:22:47 +00:00

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Raw Blame History

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name	description
requirement-analyzer	通过分模块多轮对话引导业务人员补充需求信息，自动生成符合《数据需求技术规范文档》标准格式的业务需求模板。根据业务描述智能生成输出表字段。当用户提到数据需求、指标需求、报表需求、需要新建或修改数据表、提到具体的业务指标或数据统计时，必须主动触发此技能。

需求分析 Skill

技能描述

通过分模块多轮对话引导业务人员补充需求信息，自动生成符合《数据需求技术规范文档》标准格式的业务需求模板。

核心原则：

模板结构固定（表格格式、章节结构严格按规范）
字段内容灵活（根据业务描述智能生成，不预设任何字段）

触发场景：当用户提到以下任何情况时，必须主动触发此技能：

数据需求、指标需求、报表需求、统计需求
需要新建或修改数据表、数据仓库、数据指标
提到具体的业务指标（如投诉量、受理量、用户数、销售额等）
提到数据统计、数据汇总、数据聚合、每日统计、增量更新
提到按维度统计（如按日、按部门、按地区、按产品等）
需求描述、需求分析、生成需求文档

重要：即使用户只是简单提到一个指标想法（如"统计投诉受理量"），也要主动引导用户完成完整的需求分析流程，不要直接给出技术方案。

工作流程总览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     数据需求分析完整流程                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐        │
│  │  模块 1+2    │────▶│   模块 3     │────▶│   模块 4     │        │
│  │ 基础+详细信息 │     │  数据源匹配   │     │ 输出表字段生成 │        │
│  │  (同时收集)   │     │  (调用skill)  │     │  (智能生成)   │        │
│  └──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘        │
│        │                     │                     │                │
│        ▼                     ▼                     ▼                │
│   用户一次性提供         用户确认数据源         用户确认/修改字段      │
│   基础+详细信息                                                       │
│                             │                     │                │
│                             ▼                     ▼                │
│                      ┌──────────────┐     ┌──────────────┐        │
│                      │   模块 5     │◀────│   用户确认    │        │
│                      │  生成文档     │     │   最终结果    │        │
│                      │  (保存文件)   │     └──────────────┘        │
│                      └──────────────┘                              │
│                             │                                      │
│                             ▼                                      │
│                      📄 需求文档已保存                               │
│                     ~/.config/opencode/ai_text/                     │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

各模块说明：
┌─────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  模块   │  内容                                                       │
├─────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 模块1+2 │ 同时收集：需求编号、描述、提出方、对接人、完成时间、          │
│         │ 需求背景、业务口径、运行频次、备注、输出表信息                │
├─────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  模块3  │ 调用 data-structure-fetcher 匹配数据源，推荐可用表及字段      │
├─────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  模块4  │ 基于确认的数据源，智能生成输出表字段（严禁凭空捏造）          │
├─────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  模块5  │ 整合所有信息，生成标准格式文档并保存到文件                    │
└─────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘

需求编号规则：REQ-DATA-YYYYMMDDHHmmss-XXX
  - YYYYMMDDHHmmss：当前服务器精确时间（年4位+月2位+日2位+时2位+分2位+秒2位）
  - XXX：3位序号，从001开始
  - 示例：REQ-DATA-20260410162709-001（2026年04月10日 16:27:09）

模块 1+2：需求基础信息 + 详细信息（同时收集）

目标：一次性收集需求基础信息和详细业务信息，减少交互轮次

引导问题：

好的，我来帮您生成标准的需求文档。为了高效完成，请您一次性提供以下信息：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 第一部分：基础信息
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

1. 需求描述（核心业务目标是什么？）
2. 需求提出方/人（哪个部门/谁提出的？）
3. 需求对接人（业务对接人和技术对接人分别是谁？）
4. 期望完成时间（YYYY-MM-DD 格式，示例：2026-04-30）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 第二部分：详细信息
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

5. 需求背景（为什么要做这个需求？业务场景说明）
6. 业务口径描述（详细的数据处理逻辑，包括统计维度、统计指标、过滤条件等）
7. 运行频次（日/周/月/准实时，示例：日）
8. 备注信息（如数据合并规则、目标表等）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 第三部分：输出表信息
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

9. 输出表中文名称（这张结果表的中文名是什么？）
10. 输出表英文名/路径（库名.表名格式）
11. 数据目录（如：上海电信/大数据中心-数据安全团队/大数据中心-数据安全团队应用层）
12. 数据源类型（paimon/hive/mysql 等）
13. 表的业务用途描述

智能引导（根据用户回答自动追问）：

统计维度：确认所有分组维度（如：按日、按部门、按地区、产品类型等）
统计指标：确认每个指标的计算方式（如：计数、求和、去重计数、平均值等）
数据更新方式：全量覆盖 vs 增量追加（如"每日增量更新"需确认增量字段）
时间范围：历史数据回溯要求、数据保留周期
过滤条件：有效数据筛选规则（如：仅统计已处理的投诉、排除测试数据等）

输出格式：

【模块 1+2 完成】需求基础信息 + 详细信息

### 基础信息

| 序号 | 项目 | 填写内容 | 必填标识 | 备注 |
|------|------|----------|----------|------|
| 1 | 需求编号 | REQ-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX} |  | 唯一标识，按**服务器当前精确时间**（精确到秒）+ 序号编排 |
| 2 | 需求描述 | {value} | ★ | 简洁概括核心业务目标 |
| 3 | 需求提出方/人 | {value} | ★ | 业务归属部门/人 |
| 4 | 需求对接人 | {value} | ★ | 业务 + 技术对接责任人 |
| 5 | 期望完成时间 | {value} |  | 需求落地完成时限 |

### 详细信息

| 项目 | 内容 | 必填标识 |
|------|------|----------|
| 需求背景 | {value} | ★ |
| 业务口径描述 | {value} | ★ |
| 运行频次 | {value} | ★ |
| 备注信息 | {value} | ★ |

### 输出表信息

| 输出属性 | 表中文名称 | 表英文名称（库+表） | 数据目录 | 数据源类型 | 表描述 |
|---------|-----------|---------------------|---------|-----------|--------|
| 表新建/表更新 | {表中文名称} | {库名.表名} | {数据目录} | {数据源类型} | {表描述} |

以上信息是否正确？确认后进入模块 3（调用数据字典匹配数据源）。

需求编号生成规则：

格式：REQ-DATA-YYYYMMDDHHmmss-XXX（14 位日期时间 +3 位序号）
示例：REQ-DATA-20260410162709-001
规则：
- 日期时间：必须获取服务器当前实际时间（年4位+月2位+日2位+时2位+分2位+秒2位，共14位）
- 序号：3 位，从 001 开始
- 示例拆解：20260410162709 = 2026年04月10日 16:27:09
- ⚠️ 重要：时间必须精确到秒，不可使用估算时间或示例时间

模块 3：调用 data-structure-fetcher 匹配数据源

目标：调用 data-structure-fetcher skill，通过文本匹配 + 向量检索推荐数据源

调用方式：

提取模块 1+2 的业务口径描述关键词
调用 data-structure-fetcher skill 进行数据源匹配
获取推荐的数据源列表（库、表、字段、技术负责人、字段类型）

输出格式：

【模块 3】数据源匹配结果

根据您的需求描述，我调用了数据字典匹配服务，推荐以下数据源：

### 推荐数据源（按综合得分排序）

| 库 | 表 | 表中文描述 | 字段 | 字段中文描述 | 技术负责人 | 字段类型 |
|----|----|------------|------|--------------|------------|----------|
| {schema} | {table} | {table_cn_name} | {column} | {column_cn} | {owner} | {type} |
| {schema} | {table} | {table_cn_name} | {column} | {column_cn} | {owner} | {type} |

请确认：
- 选择哪些表作为数据源？（回复序号或表名）
- 需要补充其他表吗？
- 技术负责人信息是否正确？

回复"数据源确认"进入模块 4（生成输出表字段）。

模块 4：智能生成输出表字段

目标：基于模块 1+2 的业务描述 + 模块 3 的数据源结果，智能生成输出表字段

⚠️ 核心约束（必须遵守）：

严禁凭空捏造字段：输出字段的"来源表.字段"必须严格来自模块 3 用户确认的数据源表及其字段，不得编造不存在的表或字段
严禁凭空调用代码：不得假设存在某个 API、脚本或数据库连接，所有加工逻辑必须基于模块 3 已确认的源表字段
字段映射必须有依据：每个输出字段的加工逻辑必须清晰说明如何从模块 3 的源字段转换/聚合/计算得到

智能生成逻辑：

回顾模块 3 数据源：列出用户确认的所有数据源表及其字段清单
解析业务口径：从模块 1+2 提取统计维度、统计指标、过滤条件
维度字段生成：按统计维度生成字段，来源必须指向模块 3 确认的源表字段
- 例如：若统计维度是"投诉处理地部门"，则需找到模块 3 中哪个表的哪个字段代表部门（如 dwd_crm_srv_complaint_rt_pos.create_org_id）
- 若需要部门名称，需关联模块 3 中的组织架构表（如 dwd_crm_bas_organization_ext_rt_ff.org_id → accnt_bureau）
指标字段生成：按统计指标生成字段，来源必须指向模块 3 确认的源表字段
- 例如：投诉受理量 = count(distinct dwd_crm_srv_complaint_rt_pos.complaint_id)
技术字段生成：根据需要添加技术字段（如数据写入时间、分区字段、etl_remark 等）
- 系统函数字段（如 etl_time、day_id）来源标注为"系统函数"或"系统参数"
- 固定赋值字段（如指标编码、指标名称）来源标注为"固定值"
填充加工逻辑：根据业务口径描述生成字段加工逻辑，明确标注来源表.字段
建议负责人：从模块 1+2 的需求对接人中提取

输出格式：

【模块 4】输出表字段（自动生成初稿）

根据您的业务描述和数据源匹配结果，我生成了以下输出字段：

### 输出表名

| 输出属性* | 表中文名称* | 表英文名称（库+表） | 数据目录* | 数据源类型* | 表描述 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| {表新建/表更新} | {表中文名称} | {库名.表名} | {数据目录} | {数据源类型} | {表描述} |

### 输出表字段

| 排序 | 输出字段中文名* | 输出字段英文名 | 字段业务含义* | 输出字段类型 | 字段加工逻辑（多个）* | 来源表.字段（多个）* | 口径业务负责人* | 口径技术负责人* | 说明 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | {字段中文名} | {field_name} | {业务含义} | {type} | {加工逻辑} | {source_table.column} | {业务负责人} | {技术负责人} | {说明} |
| 2 | {字段中文名} | {field_name} | {业务含义} | {type} | {加工逻辑} | {source_table.column} | {业务负责人} | {技术负责人} | {说明} |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

请检查并修改：
- 字段是否完整？需要补充或删除哪些字段？
- 字段名称是否需要调整？
- 字段加工逻辑是否准确？来源表.字段是否正确？
- 负责人信息是否正确？

确认后可修改，回复"字段确认"进入模块 5。

用户修改机制：

用户可以直接指出需要修改的字段
用户可以补充新字段
用户可以删除字段
修改后重新生成表格供确认

字段生成注意事项：

来源表.字段必须有依据：每个字段的"来源表.字段"列必须严格来自模块 3 用户确认的数据源，不得编造
对于无业务含义的扩展字段（如 x_dim01~x_dim10），加工逻辑标注为"赋值为 null"，来源表标注为"-"
对于固定赋值字段（如指标编码、指标名称），加工逻辑标注为"固定赋值：'xxx'"，来源表标注为"固定值"
对于系统函数字段（如 etl_time、day_id），加工逻辑标注为系统函数（如 now()、${day_id}），来源表标注为"系统函数"或"系统参数"
字段加工逻辑应清晰描述业务规则，如部门名称映射规则、统计计算方式等
加工逻辑示例：
- 维度字段：关联 dwd_crm_bas_organization_ext_rt_ff.org_id = dwd_crm_srv_complaint_rt_pos.create_org_id，取 accnt_bureau 作为部门名称
- 指标字段：按日期+部门分组，count(distinct dwd_crm_srv_complaint_rt_pos.complaint_id)

模块 5：生成完整需求文档模板

目标：整合所有模块信息，生成标准格式的需求文档并保存到文件

文档保存：

保存路径：~/.config/opencode/ai_text/
文件命名：REQ-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}.md（与需求编号一致）
时间要求：必须使用当前实际时间（年4位+月2位+日2位+时2位+分2位+秒2位）
示例：~/.config/opencode/ai_text/REQ-DATA-20260410162709-001.md（2026年04月10日 16:27:09）
保存方式：使用 write 工具将完整文档写入该路径

文档结构（严格按此顺序）：

需求基础信息
需求详细信息
所用数据源及字段
确认输出表名及字段

输出格式：

# 数据需求技术规范文档

## 1. 需求基础信息

| 序号 | 项目 | 填写内容 | 必填标识 | 备注 |
|------|------|----------|----------|------|
| 1 | 需求编号 | REQ-DATA-{YYYYMMDDHHmmss}-{XXX} |  | 唯一标识，按**当前实际时间**（精确到秒）+序号编排 |
| 2 | 需求描述 | {需求描述} | ★ | 简洁概括核心业务目标 |
| 3 | 需求提出方/人 | {需求提出方/人} | ★ | 业务归属部门/人 |
| 4 | 需求对接人 | {需求对接人} | ★ | 业务+技术对接责任人 |
| 5 | 期望完成时间 | {期望完成时间} |  | 需求落地完成时限 |

---

## 2. 需求详细信息

| 项目 | 内容 | 必填标识 |
|------|------|----------|
| 需求背景 | {需求背景} | ★ |
| 业务口径描述 | {业务口径描述} | ★ |
| 运行频次 | {运行频次} | ★ |
| 备注信息 | {备注信息} | ★ |

---

## 3. 所用数据源及字段

| 库 | 表 | 表中文描述 | 字段 | 字段中文描述 | 技术负责人 | 字段类型 |
|----|----|------------|------|--------------|------------|----------|
{数据源行，每张表的每个字段一行}

---

## 4. 确认输出表名及字段

### 输出表名

| 输出属性* | 表中文名称* | 表英文名称（库+表） | 数据目录* | 数据源类型* | 表描述 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| {表新建/表更新} | {表中文名称} | {库名.表名} | {数据目录} | {数据源类型} | {表描述} |

### 输出表字段

| 排序 | 输出字段中文名* | 输出字段英文名 | 字段业务含义* | 输出字段类型 | 字段加工逻辑（多个）* | 来源表.字段（多个）* | 口径业务负责人* | 口径技术负责人* | 说明 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
{输出表字段行}

---

完成提示：

✅ 需求文档已生成并保存！

📄 文件路径：~/.config/opencode/ai_text/{需求编号}.md

文档包含：
- 第 1 块：需求基础信息（5 项）
- 第 2 块：需求详细信息（4 项）+ 输出表信息
- 第 3 块：所用数据源及字段（{M}张表，{N}个字段）
- 第 4 块：确认输出表名及字段（{K}个字段）

如需修改任何内容，请指出具体模块和字段。

交互规则

模块1+2合并引导：基础信息和详细信息在同一轮对话中同时向用户收集，减少交互轮次
分模块推进：按模块1+2 → 模块3 → 模块4 → 模块5 顺序执行，每模块完成后需用户确认
智能校验：检查必填项是否完整，格式是否正确
数据源优先：模块 3 先调用 data-structure-fetcher 匹配数据源，模块 4 再基于数据源生成输出字段
文档保存：模块 5 生成文档后，必须使用 write 工具将文档保存到 ~/.config/opencode/ai_text/{需求编号}.md
灵活跳转：允许用户随时补充或修改之前模块的信息
多轮对话记忆：记住用户之前提供的信息，避免重复询问
字段加工逻辑：必须清晰描述业务规则，不能仅写"待确认"
需求编号时间：必须使用服务器当前精确时间（精确到秒），不可使用估算或示例时间

状态管理

使用以下状态变量跟踪进度：

state = {
    "current_module": "1+2",
    "module1_2_complete": false,
    "module3_complete": false,
    "module4_complete": false,
    "module5_complete": false,
    "data": {
        "基础信息": {...},
        "详细信息": {...},
        "输出表信息": {...},
        "数据源": [...],
        "输出表字段": [...]
    }
}

触发指令

用户输入包含以下关键词时触发：

"数据需求"、"需求分析"、"生成需求文档"
"指标需求"、"报表需求"、"需求描述"
"统计 XX 量"、"按 XX 维度"
"每日/每周/每月更新"
"新建表"/"修改表"、"数据口径"

示例对话

用户：我有一个数据需求，要统计各投诉处理部门的投诉量

助手：好的，我来帮您生成标准的需求文档。为了高效完成，请您一次性提供以下信息：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 第一部分：基础信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

需求描述（核心业务目标是什么？）
需求提出方/人（哪个部门/谁提出的？）
需求对接人（业务对接人和技术对接人分别是谁？）
期望完成时间（YYYY-MM-DD 格式）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 第二部分：详细信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

需求背景（为什么要做这个需求？业务场景说明）
业务口径描述（详细的数据处理逻辑）
运行频次（日/周/月/准实时）
备注信息（如数据合并规则、目标表等）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 第三部分：输出表信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

输出表中文名称
输出表英文名/路径（库名.表名格式）
数据目录
数据源类型（paimon/hive/mysql 等）
表的业务用途描述

用户：需求是监控各投诉处理部门的服务压力与绩效表现。提出方是市场部流量运营组/张三，业务对接人李四，技术对接人王五，期望 2026-04-30 完成。背景是实时监控各部门服务压力。口径是按日统计各投诉处理部门的投诉受理量，每日增量更新。备注：'市场部卡中心（投诉用）'等统一命名为"市场部"，数据插入到 db_eda_prj004_prd.prj004_ads_rpt_kfb_idx_rt。表名：投诉处理地投诉受理量表，数据目录：上海电信/大数据中心-数据安全团队/大数据中心-数据安全团队应用层，数据源类型 paimon。

助手：收到，确认基础信息 + 详细信息：

基础信息

序号	项目	填写内容	必填标识	备注
1	需求编号	REQ-DATA-{当前服务器精确时间YYYYMMDDHHmmss}-{XXX}		唯一标识（示例：20260410162709 = 2026年04月10日 16:27:09）
2	需求描述	监控各投诉处理部门的服务压力与绩效表现，统计投诉受理量	★	核心业务目标
3	需求提出方/人	市场部流量运营组/张三	★	业务归属
4	需求对接人	李四（业务）、王五（技术）	★	对接责任人
5	期望完成时间	2026-04-30		完成时限

详细信息

项目	内容	必填标识
需求背景	实时监控各部门服务压力与绩效表现	★
业务口径描述	按日统计各投诉处理部门的投诉受理量，每日增量更新	★
运行频次	日	★
备注信息	'市场部卡中心（投诉用）'等统一命名为"市场部"，数据插入到 db_eda_prj004_prd.prj004_ads_rpt_kfb_idx_rt	★

输出表信息

输出属性	表中文名称	表英文名称（库+表）	数据目录	数据源类型	表描述
表更新	投诉处理地投诉受理量表	db_eda_prj004_prd.prj004_ads_rpt_kfb_idx_rt	上海电信/大数据中心-数据安全团队/大数据中心-数据安全团队应用层	paimon	按处理地维度统计投诉受理量相关指标

以上信息是否正确？确认后进入模块 3。

用户：正确

助手：✅ 模块 1+2 完成

【模块 3】数据源匹配

正在调用数据字典匹配服务...

推荐以下数据源：

库	表	表中文描述	字段	字段中文描述	技术负责人	字段类型
db_dwd	dwd_crm_srv_complaint_rt	投诉整合层主表	complaint_id	投诉ID	蒋平川	STRING
db_dwd	dwd_crm_srv_complaint_rt	投诉整合层主表	assist_dept_org_id	发展组织id	蒋平川	STRING
db_dwd	dwd_crm_srv_complaint_rt	投诉整合层主表	create_date	创建日期	蒋平川	STRING
db_dim	dim_intnl_org_new	组织架构维表	org_id	组织id	范鑫鑫	STRING
db_dim	dim_intnl_org_new	组织架构维表	org_name	组织名称	范鑫鑫	STRING

请确认选择哪些表作为数据源？

用户：选择全部，数据源确认

助手：✅ 模块 3 完成

【模块 4】输出表字段（自动生成初稿）

根据您的业务描述和数据源匹配结果，我生成了以下输出字段：

输出表名

输出属性*	表中文名称*	表英文名称（库+表）	数据目录*	数据源类型*	表描述
表更新	投诉处理地投诉受理量表	db_eda_prj004_prd.prj004_ads_rpt_kfb_idx_rt	上海电信/大数据中心-数据安全团队/大数据中心-数据安全团队应用层	paimon	按处理地维度统计投诉受理量相关指标

输出表字段

排序	输出字段中文名*	输出字段英文名	字段业务含义*	输出字段类型	字段加工逻辑（多个）*	来源表.字段（多个）*	口径业务负责人*	口径技术负责人*	说明
1	指标编码	idx_nbr	投诉量指标唯一编码	string	固定赋值：'D_DXT_00002085'	固定值	李四	王五	指标唯一标识
2	指标名称	idx_name	指标中文名称	string	固定赋值：'投诉量'	固定值	李四	王五	指标业务名称
3	投诉处理部门名称	bureau_name	标准化后的投诉处理部门名称	string	1. 原始部门名称为'市场部卡中心（投诉用）'、'市场部终端中心（投诉用）'、'市场部综合（投诉用）'时，统一替换为"市场部"，其他部门名称保持原值。 2. 关联组织架构维表（dim_intnl_org_new）获取组织名称（org_name）为投诉处理地部门	dwd_crm_srv_complaint_rt.assist_dept_org_id; dim_intnl_org_new.org_id; dim_intnl_org_new.org_name	李四	王五	部门名称标准化口径
4	投诉受理量	idx_value	当日单部门投诉受理总数量	bigint	按日期+部门分组，count(distinct complaint_id)统计投诉条数	dwd_crm_srv_complaint_rt.complaint_id	李四	王五	投诉总量统计
5	指标值类型	idx_val_type	指标值数据类型标识	string	判断idx_value是否为整数，是则赋值'整数'，否则'小数'	计算字段idx_value	李四	王五	本需求固定为整数
6	数据加工时间	etl_time	数据写入表的时间	timestamp	系统当前时间now()	系统函数now()	-	王五	数据加工追溯使用
7	统计日期	day_id	投诉数据统计日期	string	1. 取${day_id}转换为yyyy-MM-dd格式 2. 作为分区键，每日覆盖写入	系统参数${day_id}	李四	王五	分区字段，格式：yyyy-MM-dd

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✅ 需求文档已生成！

文档包含：

第 1 块：需求基础信息（5 项）
第 2 块：需求详细信息（4 项）+ 输出表信息
第 3 块：所用数据源及字段（2 张表，5 个字段）
第 4 块：确认输出表名及字段（7 个字段）

如需修改任何内容，请指出具体模块和字段。

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape

需求分析 Skill

技能描述

工作流程总览

模块 1+2：需求基础信息 + 详细信息（同时收集）

模块 3：调用 data-structure-fetcher 匹配数据源

模块 4：智能生成输出表字段

模块 5：生成完整需求文档模板

交互规则

状态管理

触发指令

示例对话

基础信息

详细信息

输出表信息

输出表名

输出表字段

29 KiB

Raw Blame History