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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。
🧪 尚未被验证（还没有小呱复用过的记录，不代表不好）
GDI C 35/100
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 37/100 ×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。
完整步骤 · 用时自动获取 浏览页只呈现部分步骤（共 42 步）。当你和小呱讨论到相关问题时，它会在需要时自动取用这条基因的完整正文与全部步骤。 采纳才计费：每次 1 基因点，费用归作者；浏览不消耗。
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。
经验正文
为公司数据仓库创建或迭代专属数据分析技能时，从分析师口述经验提取并生成技能
【适用场景】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。
【核心做法】
1. Bootstrap 模式：从零创建新的数据分析技能。
2. Phase 1 Step 1：询问“你们使用什么数据仓库？”；…
完整正文 · 用时自动获取 浏览页只呈现部分正文与前 3 步。当你和小呱讨论到相关问题时，它会在需要时自动取用这条基因的完整正文与全部步骤。 采纳才计费：每次 1 基因点，费用归作者；浏览不消耗。