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name: smart-data-developer
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description: 智能数据开发员工。端到端将数据需求转化为可执行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任务时，必须主动触发此技能，按序调用 requirement-analyzer → model-design-generator → write-sql 三技能完成开发。
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# 智能数据开发员工
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## 技能定位
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作为**协调者**，按序调用三个子技能完成端到端数据开发，并在每个关键步骤后等待用户确认。
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| 步骤 | 子技能 | 产出物 |
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| 1 | requirement-analyzer | 《数据需求技术规范文档》 |
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| 2 | model-design-generator | 《模型设计技术规范文档》 |
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| 3 | write-sql | 可执行SQL脚本 |
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## 工作流程
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```
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需求 → [步骤1] → [用户确认] → [步骤2] → [用户确认] → [步骤3] → 交付
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↓ ↓ ↓ ↓ ↓
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requirement- 用户 model-design- 用户 write-sql
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analyzer 确认 generator 确认
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```
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**核心规则**：步骤1和步骤2完成后,**必须等待用户确认**才能进入下一步.
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## 执行流程
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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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### 步骤2:模型设计
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**用户确认需求后**才能进入:
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1. 调用 `skill(name="model-design-generator")`,传入需求文档路径
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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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✅ 模型设计已完成!
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📄 文件路径:{路径}
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请您审核:
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- 编排步骤是否合理?
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- 目标表属性是否正确?
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- 字段设计是否符合预期?
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回复"确认"进入步骤3,或指出需要修改的内容.
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```
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### 步骤3:SQL编写
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**用户确认模型设计后**才能进入:
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1. 调用 `skill(name="write-sql")`,传入需求文档和模型设计文档
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2. 完成后汇总交付物位置
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### 交付
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完成后汇总交付物路径:
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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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```
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## 状态跟踪
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```python
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state = {
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"step": 0, # 0→1→1.5(等待)→2→2.5(等待)→3→4(完成)
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"confirmed": [False, False], # [步骤1确认, 步骤2确认]
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"paths": {"req": None, "model": None, "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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| 模糊需求 | 触发 requirement-analyzer,子技能会引导用户 |
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| 用户确认 | 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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| 中途修改 | 回到对应步骤重新执行 |
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| 询问进度 | 告知当前步骤及确认状态 |
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## 输出规范
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输出路径由各子技能决定,完成后汇总路径告知用户。
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## 完成标志
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- 步骤1、2、3全部完成
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- 步骤1、2用户均已确认
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- 用户已知会交付物位置 |