Skill 多语言阅读指南
data-context-extractor用途、用法与原始来源
通过提取分析师的经验知识，生成或改进公司特定的数据分析技能。引导模式 - 触发器：“创建数据上下文技能”、“为我们的仓库设置数据分析”、“帮我为我们的数据库创建技能”、“为[公司]生成数据技能” → 发现模式，提出关键问题，生成包含参考文件的初始技能。迭代模式 - 触发器：“添加关于[领域]的上下文”、“该技能需要更多关于[主题]的信息”、“使用[更新]更新数据技能”。metrics/tables/terminology“改进[领域]参考”→加载现有技能，提出针对性问题，appends/updates参考文件 当数据分析师希望 Claude 了解其公司特定的数据仓库、术语、指标定义和常用查询模式时使用。
原文采集时间:
- SKILL.md
data/skills/data-context-extractor/SKILL.md- 仓库 Star
- 34,049
- 仓库最近更新
- 2026/10/30
- 能力分类
- 数据
- 最近采集时间
许可：许可文件待核验
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这个 Skill 能做什么
通过提取分析师的经验知识，生成或改进公司特定的数据分析技能。引导模式 - 触发器：“创建数据上下文技能”、“为我们的仓库设置数据分析”、“帮我为我们的数据库创建技能”、“为[公司]生成数据技能” → 发现模式，提出关键问题，生成包含参考文件的初始技能。迭代模式 - 触发器：“添加关于[领域]的上下文”、“该技能需要更多关于[主题]的信息”、“使用[更新]更新数据技能”。metrics/tables/terminology“改进[领域]参考”→加载现有技能，提出针对性问题，appends/updates参考文件 当数据分析师希望 Claude 了解其公司特定的数据仓库、术语、指标定义和常用查询模式时使用。
如何使用：上游操作流程
阶段2核心问题（要问这些问题）
在发现模式之后，以对话的方式提出以下问题（不要一次性全部提出）：实体消歧（至关重要）> “当人们在这里说‘用户’或‘客户’时，他们究竟指的是什么？是否存在不同的类型？” 多种实体类型（用户、帐户、组织）它们之间的关系（1：1，1（很多，很多：很多）
原文片段 · L71 ↗-- 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环境与依赖
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限制与结果检查
开始使用前
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- 先在临时项目或输入副本上试用。涉及修改文件、远程服务或计费资源的操作，应逐项核对后再授权。
- 按照原文检查项和自己的需求验证输出。成功触发或仓库 Star 较高，都不能证明结果正确。
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翻译与介绍范围
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- 来源提交版本
2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d- 原文 SHA-256
6d05dec52ac3667b551898b9eb943f5ee08141bc8d2fabb69a8e39bb9ce7c754