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找表/找数端到端编排：在元数据型知识网络下用 ontology bkn object-type query 检索表/视图实例， 再在职责型知识网络下检索相关部门职责与治理边界，最后汇总为中文结论 （候选表 + 职责要点 + 下一步）。当用户问「表在哪、哪个视图、数据资产归属、谁负责这类数据」时使用。 所有 ontology CLI 执行均委托 ontology-core 完成；本 skill 不直接执行 CLI。
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基于 SOC 职业分类
| name | smart-search-tables |
| version | 2.0.0 |
| user-invocable | true |
| description | 找表/找数端到端编排：在元数据型知识网络下用 ontology bkn object-type query 检索表/视图实例， 再在职责型知识网络下检索相关部门职责与治理边界，最后汇总为中文结论 （候选表 + 职责要点 + 下一步）。当用户问「表在哪、哪个视图、数据资产归属、谁负责这类数据」时使用。 所有 ontology CLI 执行均委托 ontology-core 完成；本 skill 不直接执行 CLI。 |
| argument-hint | ["找表/找数/资产定位类中文问题；可选 kn_id 覆盖"] |
本 skill 定义 固定先后顺序 的找表工具链，完全由 ontology native 子命令 实现：先在元数据型 KN 中检索表/视图实例，再在职责型 KN 中检索相关部门职责。
在数据分析员工体系中，本 skill 必须由 smart-data-analysis 总入口完成意图与 KN 编排后再进入执行；CLI 实际执行由 ontology-core 承担。
本 skill 涉及的所有数据/元数据检索 必须 通过 ontology native 子命令发起。
Never 由本 skill 直接执行 ontology CLI；所有 CLI 执行均委托 ontology-core 完成。调用链固定：
smart-data-analysis（顶层意图 + KN 编排 + LLM 决策）
└─ smart-search-tables（本 skill：描述要调的命令形态 + 顺序 + 总结口径）
└─ ontology-core（实际执行 ontology 命令，返回结果）
| 子技能 | 角色 | 返回 | 约束 |
|---|---|---|---|
| smart-data-analysis | 顶层意图路由与 KN 选定 | 进入本 skill 的上下文（kn_id / duty_kn_id / accountId / search 词） | Never 跳过 smart-data-analysis 直接接管流程 |
| ontology-core | smart-search-tables 的 CLI 委托 | 命令执行结果与回执 | Never 跳过 smart-search-tables 直接接管流程 |
本 skill 仅 描述 下列命令形态供 ontology-core 执行；本文档与 references 中 不出现 真实执行入口。
ontology --user-id <accountId> <command> [options]
具体 2 个检索步骤对应到 native 子命令：
| 步骤 | native 子命令 | 用途 |
|---|---|---|
| 1. 元数据 KN 检索 | bkn object-type query <kn_id> <ot-id> '<condition-json>' [--limit n] | 在元数据型 KN 下用语义/精确条件检索表/视图等实例 |
| 2. 职责 KN 检索 | bkn object-type query <duty_kn_id> <ot-id> '<condition-json>' [--limit n] | 在职责型 KN 下检索相关部门职责实例或概念 |
| —（辅助） | bkn object-type list <kn-id> | 在不确定 ot-id 时先列出对象类或语义定位 |
--user-id <accountId>：必传（顶层选项，写在子命令之前；详见 ontology-core SKILL）。--base-url / ONTOLOGY_BASE_URL）由 ontology-core 侧承担，本 skill 不出现该参数。ontology CLI 无须 token；命令体内 不出现 --token / auth.token / Authorization。-bd bd_public：默认即 bd_public，可省。| 步骤 | 说明 | Reference |
|---|---|---|
| 1 | 元数据 KN 实例检索（找表/视图） | references/metadata-search.md |
| 2 | 职责 KN 检索（相关部门职责） | references/duty-search.md |
| — | 端到端顺序示例 | references/tool-examples.md |
复制进度：
找表进度：
- [ ] 1. 元数据 KN 检索：bkn object-type query <kn_id> <ot-id> '<condition-json>'，得到表/视图候选与部门/主题线索
- [ ] 2. 职责 KN 检索：基于第 1 步线索构造 query 或 condition，调 bkn object-type query <duty_kn_id> <ot-id>
- [ ] 3. 总结：候选表（business_name 全称 + technical_name）+ 职责要点 + 下一步建议；不暴露完整调试 URL
kn_id，由 smart-data-analysis 选定）；第 2 步用职责型 KN（duty_kn_id，同样由上游指定）。两者由 smart-data-analysis 用 bkn list/get + LLM 决策选定，不在本 skill 内做 KN 选择。technical_name 与表业务名 business_name（若缺失则标注"暂无"）；展示时以 business_name 为主，且必须使用完整全称，禁止截断、省略或缩写。view_tech_name 等价于 table_tech_name（统一为 technical_name），view_business_name 等价于 table_business_name（统一为 business_name）。search：把用户「找表 / 找数」问题提炼为短语，包含业务对象 + 主题域 + 名称片段（避免代词、避免单字）。condition-json：参见 metadata-search.md 的样例；字段名、嵌套层级、布尔字面量保持同构，仅替换值。limit：默认拉 50–100；过宽时下调，命中过少时改写 search 或放宽 condition。search / 换 KN / 二次澄清。由 smart-data-analysis 路由到本 skill 时，主意图为 找表/定位。其需向本 skill 提供：
accountId（→ --user-id，必传）kn_id（元数据型 KN）与 duty_kn_id（职责型 KN，可选——若未提供则跳过第 2 步并在总结中注明"未检索职责"）<ot-id>（每个 KN 内用于实例检索的对象类 id；不明确时上游应先用 bkn object-type list <kn-id> 取候选并 LLM 选定）网关（ONTOLOGY_BASE_URL）由 ontology-core 侧统一承担；本部署 ontology CLI 无须 token，本 skill 与 smart-data-analysis 均不持有任何凭证。
用户后续要 指标与 SQL 取数 → 转 smart-ask-data。
pipeline：2 步检索 + 1 步总结的顺序与对应 ontology 子命令的声明runtime_contract：accountId / 网关 / 认证 / KN 入参的来源契约base_url / 端点 url_path / defaults.user_id：均由 ontology-core 侧环境变量或运行时入参承担/smart-search-tables 采购订单相关宽表在哪个库、叫什么，谁在数据治理里负责？
/smart-search-tables 销售域 KPI 用哪张汇总表，对应部门职责怎么说
文档解析技能，用于解析PDF文档和图片（jpg/png/jpeg）并将其转换为Markdown格式输出。支持标题层级、表格（HTML格式）、公式（LaTeX格式）、图片（链接形式）等复杂内容的解析。当用户提到"解析PDF"、"文档解析"、"PDF转Markdown"、"提取PDF内容"、"解析文档"、"文档内容提取"、"PDF内容识别"、"图片解析"、"图片转文字"、"识别图片内容"等场景时使用此技能。即使用户只是要求读取或查看PDF/图片文件内容，也应考虑使用此技能。
智能数据采集技能，用于从图片或文档（PDF、Word、Excel）中提取结构化数据，基于知识网络完成字段映射，生成SQL并写入数据库。当用户提到"数据采集"、"从文档提取数据"、"图片转数据"、"数据导入"、"文档数据入库"、"批量数据提取"或需要从非结构化文件中提取结构化数据并存储时，自动使用此技能。
操作 知识网络（BKN）— 构建知识网络、查询 Schema/实例、语义搜索、执行 Action。 操作数据源与数据视图 — 数据源连接与查询、原子/自定义视图浏览与 SQL 查询。 操作 Vega 可观测平台 — 查询 Catalog/资源/连接器类型、健康巡检。 当用户提到"知识网络"、"知识图谱"、"查询对象类"、"执行 Action"、 "数据源"、"数据视图"、"原子视图"、"Catalog"、"Vega"、 "健康检查"、"巡检"等意图时自动使用。
问数端到端编排（native CLI 版）：从候选 KN 选定知识网络，用 bkn object-type 发现对象类与字段， 由编排层 LLM 生成 SQL，再由 ontology dataview query 执行取数； 最后输出中文结论与口径说明。 当用户需要指标、统计、趋势、SQL 取数或数据查询时使用。
数据分析员工（Data Analyst Agent）的唯一总入口：凡与数据资产、取数、指标、表/视图、 治理职责、知识网络、统计或分析相关的问题，必须先经本 skill 做编排与路由，再进入找表或问数等子流程。 负责 kn 分域、上下文注入（accountId / date）、多候选 KN 时的 LLM 决策、 问数分支的 SQL 生成；与 smart-search-tables / smart-ask-data / ontology-core 的交接。 当用户提出任何数据类自然语言任务、或需在多条业务 KN 间切换时使用； 所有 ontology CLI 执行均委托 ontology-core 完成，本 skill 不直接执行 CLI。
将 MCP Server 的工具列表转换为 Skill 格式的结构化 Markdown 文档