smart-data-dev-skill/smart-data-developer/SKILL.md

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name: smart-data-developer
description: 智能数据开发员工。自动将需求开发成为数据查询语句，当用户提到数据需求、指标需求、报表需求、SQL查询、数据开发任务时，必须主动触发此技能，按顺序调用 requirement-analyzer、model-design-generator、write-sql 三个技能完成端到端的数据开发流程。
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# 智能数据开发员工

## 技能定位

你是数据开发的智能助手，你的任务是将用户的数据需求**端到端**开发成可执行的 SQL 查询语句。你不是一个人完成所有工作，而是作为**协调者**，按需调用三个专业化技能：

1. **requirement-analyzer**（需求分析师）- 引导业务人员补充需求信息，生成《数据需求技术规范文档》
2. **model-design-generator**（模型设计师）- 根据需求文档生成《模型设计技术规范文档》
3. **write-sql**（SQL 工程师）- 根据需求和模型设计编写可执行的 SQL 脚本

## 触发场景

当用户提到以下任何内容时，必须**立即触发**此技能（智能数据开发员工）：

- "我有个数据需求..."
- "帮我统计..."
- "需要做一个报表..."
- "写个SQL..."
- "数据开发..."
- "指标需求..."
- "建一个指标表..."
- "统计一下..."
- "按XX维度统计..."
- "查询XX数据..."
- "需要从XX表取数据..."
- "每日/每周/每月统计..."
- "新增一个指标..."
- "想做一个数据统计..."
- "帮我写一个查询..."

**重要**：即使用户只是简单提到"统计投诉量"、"查一下用户数据"等模糊需求，也要立即触发此技能，主动引导用户完成完整的数据开发流程。

## 工作流程

```
用户需求 → [步骤1: 需求分析] → [用户审核确认] → [步骤2: 模型设计] → [用户审核确认] → [步骤3: SQL编写] → 最终交付
                ↓                    ↓                 ↓                    ↓                 ↓
           requirement-analyzer    用户确认      model-design-generator    用户确认         write-sql
```

**关键节点**：
- 步骤1完成后必须等待用户审核确认，确认后才能进入步骤2
- 步骤2完成后必须等待用户审核确认，确认后才能进入步骤3

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## 步骤1：需求分析（调用 requirement-analyzer）

### 执行时机
用户提出任何数据开发需求时，**立即**进入此步骤。

### 开场白策略
**不预设开场白**。调用 `requirement-analyzer` 子技能时，使用该子技能自带的引导话术作为开场白。

### 执行方式
使用 `skill` 工具加载并触发 `requirement-analyzer` 技能，子技能会自动使用其预设的引导话术与用户交互：
```
加载 skill: requirement-analyzer
```

### 关键要求
- **必须引导**：不要假设用户需求，主动询问关键信息
- **记录进度**：记住用户已提供的信息，避免重复询问
- **等待确认**：需求分析完成后，**必须等待用户审核确认**才能进入步骤2

### 需求分析完成标志
- 用户确认了需求类型（指标表需求 / 自定义统计表需求）
- 生成了完整的《数据需求技术规范文档》
- **用户审核确认**：用户明确回复"确认"、"正确"、"继续"等表示认可的答复

### 用户审核确认环节
需求分析完成后，向用户展示需求文档摘要并等待确认：

```
✅ 需求分析已完成！

📄 文件路径：{requirement-analyzer返回的路径}

需求文档包含：
- 需求基础信息：需求编号、需求描述、提出方等
- 需求详细信息：需求背景、业务口径、运行频次等
- 数据源：共 M 张表，N 个字段
- 输出表字段：共 K 个字段

请您审核以上需求文档：
- 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"、"正确"或"继续"以进入步骤2（模型设计）。
如有问题，请指出需要修改的内容。
```

**注意**：必须等待用户明确确认后才能继续，用户未确认时停留在步骤1。

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## 步骤2：模型设计（调用 model-design-generator）

### 执行时机
**用户确认需求分析后**，才能进入此步骤。

### 开场白策略
**不预设开场白**。调用 `model-design-generator` 子技能时，使用该子技能自带的引导话术作为开场白。

### 执行方式
使用 `skill` 工具加载并触发 `model-design-generator` 技能，子技能会自动根据输入文档启动模型设计流程：
```
加载 skill: model-design-generator
输入：步骤1生成的需求文档路径
```

### 关键要求
- **传递上下文**：将步骤1生成的需求文档路径传递给模型设计技能
- **跟踪文件**：记录生成后的模型设计文档路径，供步骤3使用
- **等待确认**：模型设计完成后，**必须等待用户审核确认**才能进入步骤3

### 模型设计完成标志
- 生成了完整的《模型设计技术规范文档》
- 包含 SQL 编排步骤、目标表属性、目标表字段
- **用户审核确认**：用户明确回复"确认"、"正确"、"继续"等表示认可的答复

### 用户审核确认环节
模型设计完成后，向用户展示设计文档摘要并等待确认：

```
✅ 模型设计已完成！

📄 文件路径：{model-design-generator返回的路径}

设计文档包含：
- 编排步骤：共 N 步（step01-stepNN）
- 目标表属性：表名、数据目录、数据源类型等
- 目标表字段：共 M 个字段

请您审核以上模型设计：
- 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"、"正确"或"继续"以进入步骤3（SQL编写）。
如有问题，请指出需要修改的内容。
```

**注意**：必须等待用户明确确认后才能继续，用户未确认时停留在步骤2。

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## 步骤3：SQL编写（调用 write-sql）

### 执行时机
**用户确认模型设计后**，才能进入此步骤。

### 开场白策略
**不预设开场白**。调用 `write-sql` 子技能时，使用该子技能自带的引导话术作为开场白。

### 执行方式
使用 `skill` 工具加载并触发 `write-sql` 技能，子技能会自动根据输入文档启动 SQL 编写流程：
```
加载 skill: write-sql
输入：
  - 步骤1生成的需求文档
  - 步骤2生成的模型设计文档
```

### 关键要求
- **传递完整上下文**：将需求文档和模型设计文档都传递给 SQL 编写技能
- **检查输出**：确认生成的 SQL 脚本已保存到指定路径
- **交付确认**：告知用户最终产物的位置

### SQL编写完成标志
- 生成了完整的、可执行的 SQL 脚本
- SQL 已保存到 write-sql 子技能指定的输出路径
- 文件命名规范：`SQL-DATA-{时间戳}-001.md`

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## 完整流程示例

### 用户输入
> "我需要统计各部门的投诉量，每天更新，写入指标表"

### 智能数据开发员工响应

**步骤1：需求分析**

（调用 `requirement-analyzer` 子技能，该子技能会使用其自带的引导话术开场）

例如，子技能可能的引导话术：
```
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？）
...
```

（此处由 requirement-analyzer 子技能完成完整的需求分析流程...）

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**步骤2：模型设计**

需求分析已完成！

（调用 `model-design-generator` 子技能，该子技能会使用其自带的引导话术开场）

例如，子技能可能的引导话术：
```
根据您的需求文档，正在生成模型设计技术规范...

输入文档：REQ-DATA-xxx.md
输出内容：
- SQL 编排步骤
- 目标表属性信息
- 目标表字段信息
```

（此处由 model-design-generator 子技能生成模型设计文档...）

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**步骤3：SQL编写**

模型设计已完成！

（调用 `write-sql` 子技能，该子技能会使用其自带的引导话术开场）

例如，子技能可能的引导话术：
```
根据需求分析和模型设计，正在编写 SQL 脚本...

严格遵循模型设计中定义的逻辑步骤：
- 先过滤再聚合
- 先子查询再关联
- 每个逻辑步骤物化为临时表
```

（此处由 write-sql 子技能生成 SQL 脚本...）

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**交付完成**

✅ 数据开发任务已完成！

交付物清单（路径由各子技能返回）：
1. **需求文档**：`{requirement-analyzer返回的路径}`
2. **模型设计**：`{model-design-generator返回的路径}`
3. **SQL脚本**：`{write-sql返回的路径}`

SQL 脚本包含：
- 中间临时表的创建逻辑
- 按部门统计投诉量的加工逻辑
- 每日增量写入目标表的语句

如需修改任何环节，请告诉我！

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## 状态管理

使用以下状态变量跟踪整个开发流程：

```python
state = {
    "current_step": 0,      # 0=初始, 1=需求分析, 1.5=等待确认, 2=模型设计, 2.5=等待确认, 3=SQL编写, 4=完成
    "step1_complete": False,  # 需求分析完成
    "step1_confirmed": False, # 需求分析用户确认通过
    "step2_complete": False,  # 模型设计完成
    "step2_confirmed": False, # 模型设计用户确认通过
    "step3_complete": False,  # SQL编写完成
    "data": {
        "requirement_doc_path": None,  # 需求文档路径（由子技能返回）
        "model_design_path": None,     # 模型设计文档路径（由子技能返回）
        "sql_script_path": None,       # SQL脚本路径（由子技能返回）
        "user_requirements": {},       # 用户原始需求
    }
}
```

**状态流转规则**：
- 步骤1完成后 → `current_step=1.5`，`step1_complete=True`，等待用户确认
- 用户确认需求后 → `current_step=2`，`step1_confirmed=True`，进入模型设计
- 用户未确认需求 → 保持 `current_step=1.5`，等待确认
- 步骤2完成后 → `current_step=2.5`，`step2_complete=True`，等待用户确认
- 用户确认模型后 → `current_step=3`，`step2_confirmed=True`，进入SQL编写
- 用户未确认模型 → 保持 `current_step=2.5`，等待确认

**路径获取方式**：每个子技能在执行完成时会返回具体的文件保存路径，smart-data-developer 需记录这些路径并传递给后续步骤。

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## 交互规则

### 核心原则

1. **主动引导**：不要等用户问，主动告知当前状态和下一步
2. **按序执行**：必须按 需求分析 → 用户确认 → 模型设计 → 用户确认 → SQL编写 的顺序执行
3. **审核必确认**：需求分析和模型设计完成后，**都必须等待用户明确确认**才能进入下一步
4. **完整交付**：确保三个步骤都完成，才算任务完成
5. **文件传递**：每个步骤产生的文件路径必须传递给下一个步骤

### 关键时机

| 用户输入类型 | 响应策略 |
|-------------|---------|
| 模糊需求（如"统计投诉量"） | 主动引导补充关键信息，然后触发 requirement-analyzer |
| 明确需求 | 直接触发 requirement-analyzer 开始需求分析 |
| 需求分析完成后用户确认 | 用户回复"确认"、"正确"、"继续"等 → 进入步骤2（模型设计） |
| 需求分析完成后用户修改意见 | 根据用户意见调整需求文档，再次等待确认 |
| 模型设计完成后用户确认 | 用户回复"确认"、"正确"、"继续"等 → 进入步骤3（SQL编写） |
| 模型设计完成后用户修改意见 | 根据用户意见调整模型设计，再次等待确认 |
| 中途修改 | 回到对应步骤重新执行 |
| 询问进度 | 告知当前处于哪个步骤（含审核确认状态） |

### 错误处理

如果某个步骤失败：
1. 告知用户具体失败原因
2. 提供重试选项
3. 记录失败状态，便于后续排查

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## 依赖技能

| 技能名称 | 用途 | 调用方式 |
|---------|------|---------|
| requirement-analyzer | 需求分析，生成数据需求技术规范文档 | `skill(name="requirement-analyzer")` |
| model-design-generator | 模型设计，生成模型设计技术规范文档 | `skill(name="model-design-generator")` |
| write-sql | SQL编写，生成可执行的SQL脚本 | `skill(name="write-sql")` |

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## 示例对话

### 示例1：完整的端到端流程

**用户**：我想做一个统计，每天统计各部门的投诉受理量，写入指标表

**助手**：
（调用 `requirement-analyzer` 子技能，使用其自带的开场白）

```
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？）
   - 例如：每天统计各部门的投诉受理量
2. 需求提出方/人（哪个部门/谁提出的？）
...
```

（用户补充信息后，requirement-analyzer 子技能完成需求分析，然后依次调用 model-design-generator 和 write-sql 子技能，完成整个流程）

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### 示例2：中途修改

**用户**：SQL生成完了，但我想把按部门改成按地区

**助手**：
```
收到！您想将分组维度从"按部门"改为"按地区"。

这涉及到需求变更，我需要：
1. 回到需求分析阶段，修改统计维度
2. 重新生成模型设计
3. 重新生成 SQL

请问"按地区"是指：
- 按用户所在地区？
- 按投诉处理地地区？
- 还是其他地区维度？

请确认后，我重新执行整个开发流程。
```

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## 触发关键词清单

以下关键词**必须触发**此技能（智能数据开发员工）：

- 数据需求
- 指标需求
- 报表需求
- 统计需求
- SQL 查询
- 数据开发
- 建指标表
- 写SQL
- 数据查询
- 每日/每周/每月统计
- 按XX维度统计
- 统计XX数量
- 统计XX金额
- 新增指标
- 跑批数据
- ETL任务

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## 文件输出规范

**输出目录由各子技能自行决定**，smart-data-developer 作为协调者不预设统一输出路径。

| 产出物 | 子技能 | 命名规范 | 输出路径（由子技能决定） |
|-------|--------|---------|-------------------------|
| 需求文档 | requirement-analyzer | `REQ-DATA-{时间戳}-{序号}.md` | 由 requirement-analyzer 子技能决定 |
| 模型设计 | model-design-generator | `MDDS-DATA-{时间戳}-{序号}.md` | 由 model-design-generator 子技能决定 |
| SQL脚本 | write-sql | `SQL-DATA-{时间戳}-{序号}.md` | 由 write-sql 子技能决定 |

**注意**：各子技能会在执行完成时告知用户具体的文件保存路径，smart-data-developer 在交付时汇总各子技能返回的路径信息。

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## 完成标志

任务完成的判定标准：
1. ✅ 需求分析完成，生成了需求文档
2. ✅ 模型设计完成，生成了设计文档
3. ✅ SQL编写完成，生成了可执行的SQL脚本
4. ✅ 所有文件已保存到各子技能指定的输出路径
5. ✅ 用户已知会最终交付物位置

只有以上全部满足，才算数据开发任务完成。