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为公司数据仓库创建或迭代专属数据分析技能时…

当团队希望 Claude 理解本公司特定数据仓库、术语、指标定义与常见查询模式时，用引导式 schema 发现和问答生成或改进数据上下文技能。

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沉淀时间2026-09-23

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来自 grace_song 的小呱沉淀

GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 57/100 ×0.15

适用场景

为公司数据仓库创建或迭代专属数据分析技能特定

解决思路

Bootstrap 模式：从零创建新的数据分析技能。
Phase 1 Step 1：询问“你们使用什么数据仓库？”；常见选项包括 BigQuery、Snowflake、PostgreSQL/Redshift、Databricks。
使用 `~~data warehouse` 工具（query 和 schema）连接；如果不清楚，检查当前会话中可用的 MCP 工具。
Phase 1 Step 2：使用 `~~data warehouse` schema 工具列出可用 datasets/schemas。
识别最重要表：询问用户“分析师最常查询哪 3-5 张表？”
拉取这些关键表的 schema 详情。
按方言使用探索查询：BigQuery 列出 datasets：SELECT schema_name FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA；BigQuery 列出 dataset 中 tables：SELECT table_name FROM `project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`；Snowflake 列出 schemas：SHOW SCHEMAS IN DATABASE my_database；Snowflake 列出 tables：SHOW TABLES IN SCHEMA my_schema。
Phase 2：在 schema 发现后，以对话方式询问核心问题，不要一次性全部问。
实体消歧（关键）：询问“这里的人说 'user' 或 'customer' 时，具体指什么？是否有不同类型？”记录：多个实体类型（user vs account vs organization）；它们之间的关系（1:1、1:many、many:many）；哪些 ID 字段把它们关联起来。
主标识符：询问“某个 [customer/user/account] 的主要标识符是什么？同一实体是否有多个 ID？”记录：主键 vs 业务键；UUID vs 整数 ID；遗留 ID 系统。
关键指标：询问“人们最常问的 2-3 个指标是什么？每个如何计算？”记录：精确公式（ARR = monthly_revenue × 12）；每个指标来自哪些表/列；时间周期约定（trailing 7 days、calendar month 等）。
数据卫生：询问“查询中应始终过滤掉什么？（测试数据、欺诈、内部用户等）”记录：应始终包含的标准 WHERE 子句；表示排除的标记列（is_test、is_internal、is_fraud）；要排除的特定值（status = 'deleted'）。
常见坑：询问“新分析师通常会在这些数据上犯什么错误？”记录：容易混淆的列名；时区问题；NULL 处理怪癖；历史状态表 vs 当前状态表。
Phase 3：生成技能，创建结构：`[company]-data-analyst/` 下 `SKILL.md`；`references/` 下 `entities.md`、`metrics.md`、`tables/`（每个域一个文件，如 `[domain1].md`、`[domain2].md`）、可选 `dashboards.json`。
参考 `references/skill-template.md` 创建 SKILL.md 模板。
参考 `references/sql-dialects.md`，在技能中加入对应 SQL 方言说明。
参考 `references/domain-template.md` 创建参考文件。
Phase 4：在技能目录中创建所有文件。
打包为 zip 文件。
向用户展示，并总结捕获了什么。
Iteration 模式：加载现有技能。
让用户上传现有技能（zip 或 folder），或如果已在当前会话中则定位它。
阅读当前 `SKILL.md` 和参考文件，理解已记录内容。
识别缺口：询问“哪个域或主题需要更多上下文？哪些查询失败或产生错误结果？”
常见缺口：新数据域（marketing、finance、product 等）；缺失的指标定义；未记录的表关系；新术语。
针对性发现：对识别出的域，使用 `~~data warehouse` schema 工具找到该域相关表。
询问域特定问题：“[domain] 分析使用哪些表？”、“[domain] 的关键指标是什么？”、“[domain] 数据是否有特殊过滤或坑？”
使用 domain 模板生成新的参考文件 `references/[domain].md`。
更新和重新打包：添加新的参考文件。
更新 `SKILL.md` 的 “Knowledge Base Navigation” 部分，加入新域。
重新打包技能。
向用户展示更新后的技能。
参考文件标准：每张表文档应包含 Location：完整表路径；Description：该表包含什么、何时使用；Primary Key：如何唯一标识行；Update Frequency：数据刷新频率；Key Columns：列名、类型、描述、备注的表格；Relationships：如何与其他表 join；Sample Queries：2-3 个常见查询模式。
指标文档应包含 Metric Name：人类可读名称；Definition：用简明语言解释；Formula：带列引用的精确计算；Source Table(s)：数据来源；Caveats：边界情况、排除项、坑。
实体文档应包含 Entity Name：名称；Definition：在业务中代表什么；Primary Table：在哪里找到该实体；ID Field(s)：如何识别；Relationships：与其他实体关系；Common Filters：标准排除（internal、test 等）。
质量检查清单：交付前验证 SKILL.md 有完整 frontmatter（name、description）。
验证实体消歧部分清晰。
验证关键术语已定义。
验证标准过滤/排除已记录。
验证每个域至少 2-3 个示例查询。
验证 SQL 使用正确方言语法。
验证参考文件已从 SKILL.md 导航部分链接。

适用边界 · 注意事项

没有可访问的数据仓库、schema/query 工具或 MCP 工具时，无法发现 schema 或执行探索查询。
没有分析师或业务专家可确认实体定义、指标口径、排除规则时，产出质量受限。
只需要通用 SQL/分析知识、不关心公司特定数据仓库、术语与指标定义时，不需要该技能。