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Guia de leitura localizado

data-context-extractorFinalidade, utilização e fonte

Gere ou aprimore uma habilidade de análise de dados específica da empresa, extraindo conhecimento tácito dos analistas. MODO INICIALIZAÇÃO - Gatilhos: "Criar uma habilidade de contexto de dados", "Configurar análise de dados para nosso data warehouse", "Ajude-me a criar uma habilidade para nosso banco de dados", "Gerar uma habilidade de dados para [empresa]" → Descobre esquemas, faz perguntas-chave, gera a habilidade inicial com arquivos de referência. MODO DE ITERAÇÃO - Gatilhos: "Adicionar contexto sobre [domínio]", "A habilidade precisa de mais informações sobre [tópico]", "Atualizar a habilidade de dados com [metrics/tables/terminology]", "Aprimorar a referência [do domínio]" → Carrega habilidades existentes, faz perguntas direcionadas,appends/updatesArquivos de referência: Utilize quando os analistas de dados desejarem que Claude compreenda o data warehouse específico da empresa, a terminologia, as definições de métricas e os padrões de consulta comuns.

Fonte recuperada:

Repositório de origem
anthropics/knowledge-work-plugins
SKILL.md
data/skills/data-context-extractor/SKILL.md
Estrelas do repositório
34,049
Atualização do repositório
2026-10-30
Classificação de Habilidades
Dados
Última coleta

Licença: Arquivo de licença pendente de verificação

Os trechos do fluxo de trabalho são auxiliares de leitura e não instruções executáveis ​​do Codez. Nenhuma Skill de terceiros foi executada para gerar esta página.

Os trechos abaixo, que descrevem o propósito e o fluxo de trabalho, são material original, organizado e traduzido para facilitar a leitura. Eles são distintos da análise editorial da Codez, que possui uma etiqueta separada.

O que esta habilidade faz

Gere ou aprimore uma habilidade de análise de dados específica da empresa, extraindo conhecimento tácito dos analistas. MODO INICIALIZAÇÃO - Gatilhos: "Criar uma habilidade de contexto de dados", "Configurar análise de dados para nosso data warehouse", "Ajude-me a criar uma habilidade para nosso banco de dados", "Gerar uma habilidade de dados para [empresa]" → Descobre esquemas, faz perguntas-chave, gera a habilidade inicial com arquivos de referência. MODO DE ITERAÇÃO - Gatilhos: "Adicionar contexto sobre [domínio]", "A habilidade precisa de mais informações sobre [tópico]", "Atualizar a habilidade de dados com [metrics/tables/terminology]", "Aprimorar a referência [do domínio]" → Carrega habilidades existentes, faz perguntas direcionadas,appends/updatesArquivos de referência: Utilize quando os analistas de dados desejarem que Claude compreenda o data warehouse específico da empresa, a terminologia, as definições de métricas e os padrões de consulta comuns.

Como funciona o fluxo de trabalho upstream

Fase2Perguntas Essenciais (Faça Estas Perguntas)

Após a descoberta do esquema, faça estas perguntas de forma conversacional (não todas de uma vez): Desambiguação de Entidades (Crítica) > "Quando as pessoas aqui dizem 'usuário' ou 'cliente', o que exatamente elas querem dizer? Existem tipos diferentes?" Vários tipos de entidade (usuário vs. conta vs. organização) Relacionamentos entre eles (1:1,1:muitos, muitos:muitos)

Passagem a montante · L71 ↗

Etapa1Carregar habilidade existente

Peça ao usuário para carregar sua skill existente (arquivo zip ou pasta) ou localizá-la, caso já esteja na sessão. Leia o status atual.SKILL.mde arquivos de referência para entender o que já está documentado.

Passagem a montante · L150 ↗

Etapa2Identificar a lacuna

Pergunte: "Qual domínio ou tópico precisa de mais contexto? Quais consultas estão falhando ou produzindo resultados incorretos?" Um novo domínio de dados (marketing, finanças, produto, etc.) Definições de métricas ausentes Relações de tabelas não documentadas

Passagem a montante · L156 ↗
Passagem a montante · sql ↗
-- BigQuery: List datasets
SELECT schema_name FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA

-- BigQuery: List tables in a dataset
SELECT table_name FROM `project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`

-- Snowflake: List schemas
SHOW SCHEMAS IN DATABASE my_database

-- Snowflake: List tables
SHOW TABLES IN SCHEMA my_schema

Requisitos e configuração

Nenhuma passagem de requisitos resumida foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill não tenha dependências. Verifique as instruções de configuração do repositório e os arquivos referenciados.

Limites e verificações de qualidade

Lista de verificação de qualidade

Antes de entregar uma habilidade gerada, verifique: [ ]SKILL.mdPossui frontmatter completo (nome, descrição)

Passagem a montante · L217 ↗

Comece com um teste seguro.

  1. Verifique o host compatível e as instruções de instalação do repositório. Mantenha o diretório Skill e seus scripts, recursos e documentação referenciados juntos;SKILL.mdsozinho pode omitir dependências.
  2. Forneça ao agente suas entradas reais, a saída desejada e os critérios de aceitação. A sintaxe de invocação e as ferramentas disponíveis dependem do host; este site não pressupõe um comando de instalação universal.
  3. Teste o fluxo de trabalho original em um projeto descartável ou em uma cópia. Analise as operações que alteram arquivos, serviços remotos ou recursos faturáveis ​​antes de permiti-las.
  4. Valide o resultado comparando-o com as verificações de qualidade da fonte e com seus próprios requisitos. Um gatilho bem-sucedido ou uma alta contagem de estrelas no repositório não garantem um resultado correto.

Especificação de formato e diretório de habilidades ↗

Leia mais na fonte.

Tradução e escopo

Este guia de leitura seleciona trechos do texto fixado a montante.SKILL.mdA tradução foi feita com auxílio de ferramentas. Este não é um manual completo nem garante compatibilidade comprovada. Leia o original e os arquivos referenciados antes de usar.

Esta introdução refere-se à versão fixada abaixo; a atividade atual do repositório e o tempo de coleta são mostrados separadamente.

Fonte recuperada
Commit de origem
2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d
Fonte SHA-256
6d05dec52ac3667b551898b9eb943f5ee08141bc8d2fabb69a8e39bb9ce7c754
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