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Aqueduct 数据开发自动化框架调用入口。 DO trigger when 用户提到"数据开发"、"SQL开发"、"数仓开发"、"数据管道"、 "表结构设计"、"数据质量测试"、"DA设计"、"aqueduct"、"需求转SQL"、"ETL开发"。 默认路由到 /data-developer（插件直接生成模式），除非用户明确要求 CLI 管道模式。 Do NOT trigger for 仅查询数据血缘/上下游依赖、仅查询现有API/数据源/离线任务详情、 讨论非数仓相关的通用编程问题。
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SOC 職業分類に基づく
Aqueduct 数据开发自动化全流程执行技能（默认模式）。 从需求文档出发，在单次对话中自动完成需求澄清、表结构设计、ETL SQL开发、 代码审查、DQC质量保障、交付沉淀六步闭环。 DO trigger when 用户提供需求文档要求开发SQL（默认首选此技能）、 自然语言描述数据开发需求（如"帮我开发这个需求"、"从需求生成SQL"、 "数据开发"、"SQL开发"、"ETL开发"、"需求转SQL"）、 发送需求文档路径。 DO NOT trigger when 用户明确要求 CLI/管道模式（此时用 /aqueduct-dev）、 仅查询表结构/血缘/API、仅做SQL规范校验、通用编程问题。
Aqueduct CLI 管道启动入口。仅在用户明确要求 CLI/管道模式时触发。 DO trigger when 用户明确提到"CLI"、"管道"、"pipeline"、"aqueduct dev"命令、 "走一遍管道"、"跑 CLI"、"用项目代码跑"、"用我的SQL跑一遍"、"我有现成的SQL"。 DO NOT trigger when 用户只是自然语言描述数据开发需求（此时应由 /data-developer 处理）。 如果用户提供了 SQL 文件且要求走管道，使用 `--sql-file` 参数跳过 LLM 生成。 Do NOT trigger for 仅查询表结构/血缘/API、仅做SQL规范校验、 通用编程问题、变更管理（使用 /change-management）。
Aqueduct SQL 审查模式启动入口。 DO trigger when 用户要求审查 SQL 变更、对比线上 SQL 和变更版本、 提到"审查 SQL"、"对比线上版本"、"review SQL"、"aqueduct review"、 "SQL 变更校验"。 Do NOT trigger for 从需求文档开发新 SQL（使用 /data-developer）、 交付后的需求变更（使用 /change-management）、仅校验 SQL 规范（使用 aqueduct validate）。
需求变更管理技能。管理数据开发交付后的需求变更，确保变更可追溯、可审查、可回滚。 DO trigger when 业务方提出新增字段、修改逻辑、删除字段等需求变更， 用户提及"变更"、"新增字段"、"改逻辑"、"加指标"、"需求变了"、"CR"等关键词， 或对比新旧需求文档发现差异时。 Do NOT trigger for 首次开发（使用 data-developer）、仅审查已有SQL（使用审查模式）。
| name | aqueduct |
| description | Aqueduct 数据开发自动化框架调用入口。 DO trigger when 用户提到"数据开发"、"SQL开发"、"数仓开发"、"数据管道"、 "表结构设计"、"数据质量测试"、"DA设计"、"aqueduct"、"需求转SQL"、"ETL开发"。 默认路由到 /data-developer（插件直接生成模式），除非用户明确要求 CLI 管道模式。 Do NOT trigger for 仅查询数据血缘/上下游依赖、仅查询现有API/数据源/离线任务详情、 讨论非数仓相关的通用编程问题。 |
| allowed-tools | ["Read","Grep","Glob","Bash(python -m aqueduct *)","Bash(aqueduct *)","Bash(python -m src.aqueduct.tools.*)","mcp__dp-asset-mcp__*"] |
| tags | ["data-engineering","etl","sql","code-generation","data-warehouse"] |
| version | 0.3.0 |
用于调用 aqueduct Python 框架，执行数据仓库开发全流程。
本 Skill 是 Claude Code 与 aqueduct 框架的桥接层。 所有实际工作（DAG 编排、校验引擎、模板生成、数据模型）由 aqueduct Python 代码完成。 Claude Code 提供：LLM 智能、MCP 工具（查表结构）、文件读写能力。
| 模式 | 触发方式 | 流程 |
|---|---|---|
| 开发模式 | aqueduct dev 需求文档 | Phase 1→6 全流程 |
| 审查模式 | aqueduct review 线上.sql 变更.sql | Phase 4.5→6 |
| 单步校验 | aqueduct validate SQL文件 | 仅校验 SQL 规范 |
详细工作流请参考 /data-developer 技能，或直接执行：
# 开发模式 — 从需求文档到完整交付
aqueduct dev <requirement.md>
# 审查模式 — 校验 SQL 变更
aqueduct review <online.sql> <changed.sql>
# 单步校验 — 检查 SQL 规范
aqueduct validate <sql_file> [--strict]
# 项目状态
aqueduct status
| 组件 | 职责 | 文件 |
|---|---|---|
| LLM 层 | 多模型路由（Haiku/Sonnet/Opus 三档分工） | src/aqueduct/llm/ |
| Tools 层 | 9 个原子工具（校验、血缘、成本、DQC 等） | src/aqueduct/tools/ |
| Skills 层 | 7 大业务 Skill + Prompt 模板解耦 | src/aqueduct/skills/ |
| Engine 层 | DAG 工作流（开发/审查双模式） | src/aqueduct/engine/ |
| Memory 层 | 本体模型知识库 + 自动召回 | src/aqueduct/memory/ |
| MCP 层 | 标准 MCP 接口（可对接任何数据平台） | src/aqueduct/mcp/ |
| 文件 | 用途 | 阶段 |
|---|---|---|
| Phase1-需求理解摘要.md | 需求解析与问题清单 | Phase 1 |
| Phase2-设计方案.md | 取数逻辑与字段映射 | Phase 2 |
| Phase3-表结构.sql | 目标表 DDL 定义 | Phase 3 |
| Phase4-{需求名}.sql | 核心 ETL 逻辑 | Phase 4 |
| Phase4-SQL校验报告.md | SQL 语法/逻辑/场景覆盖校验 | Phase 4 |
| Phase4-成本预警.md | 数据量预估与优化建议 | Phase 4 |
| Phase4-字段级血缘图.md | Mermaid 血缘拓扑图 | Phase 4 |
| Phase5-{需求名}_审查报告.md | 代码审查结果 | Phase 4.5 |
| Phase5-数据质量测试.sql | DQC 测试用例 | Phase 5 |
| Phase5-质量仪表盘.md | 数据质量测试结果看板 | Phase 5 |
| Phase5-DQC执行报告.md | DQC 测试执行结果报告 | Phase 5 |
| Phase6-Design.md | 完整设计文档 | Phase 6 |
| Phase6-交付总报告.md | 项目交付总报告 | Phase 6 |
| Phase6-知识沉淀.md | 业务规则与编码约定沉淀 | Phase 6 |
| knowledge/domains/{domain_id}.json | 语义模型（新业务域时创建） | Phase 6 |
用户通过 .mcp.json 配置自己的数据平台，无需修改代码。