Skill 多語言閱讀指南
data-context-extractor用途、用法與原始來源
透過提取分析師的經驗知識，產生或改進公司特定的資料分析技能。引導模式 - 觸發器：「建立資料上下文技能」、「為我們的倉庫設定資料分析」、「幫我為我們的資料庫建立技能」、「為[公司]產生資料技能」 → 發現模式，提出關鍵問題，產生包含參考文件的初始技能。迭代模式 - 觸發器：「新增關於[領域]的上下文」、「此技能需要更多關於[主題]的資訊」、「使用[更新]更新資料技能」。metrics/tables/terminology「改進[領域]參考」→載入現有技能，提出針對性問題，appends/updates參考文件 當資料分析師希望 Claude 了解其公司特定的資料倉儲、術語、指標定義和常用查詢模式時使用。
原文擷取時間:
- SKILL.md
data/skills/data-context-extractor/SKILL.md- 儲存庫 Star
- 34,049
- 儲存庫最近更新
- 2026-10-30
- 能力分類
- 數據
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這個 Skill 能做什麼
透過提取分析師的經驗知識，產生或改進公司特定的資料分析技能。引導模式 - 觸發器：「建立資料上下文技能」、「為我們的倉庫設定資料分析」、「幫我為我們的資料庫建立技能」、「為[公司]產生資料技能」 → 發現模式，提出關鍵問題，產生包含參考文件的初始技能。迭代模式 - 觸發器：「新增關於[領域]的上下文」、「此技能需要更多關於[主題]的資訊」、「使用[更新]更新資料技能」。metrics/tables/terminology「改進[領域]參考」→載入現有技能，提出針對性問題，appends/updates參考文件 當資料分析師希望 Claude 了解其公司特定的資料倉儲、術語、指標定義和常用查詢模式時使用。
如何使用：上游操作流程
階段2核心問題（要問這些問題）
在發現模式之後，以對話的方式提出以下問題（不要一次全部提出）：實體消歧（至關重要）> 「當人們在這裡說『使用者』或『客戶』時，他們究竟指的是什麼？是否存在不同的類型？」多種實體類型（使用者、帳戶、組織）它們之間的關係（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環境與相依需求
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2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d- 原文 SHA-256
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