将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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MaxCompute(ODPS)只读 SELECT 写法与执行纪律。**以下场景必须立即加载**:生成、改写或提交任何 ODPS / MaxCompute SQL(SELECT、WITH、JOIN、子查询、nl2sql);覆盖方言、分区、结构纪律、优化、字面量取值、执行纪律与失败回退。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
MaxCompute 只读 SELECT 的域规则:怎么写对 SQL、怎么优化、怎么自检、怎么执行、失败如何回退。
禁止:直连 PyODPS;绕过标准执行通道自写 CSV。
| 场景 | 读 |
|---|---|
| 写 SQL(方言) | references/dialect-rules.md |
| 分区 / MAX_PT | references/partition-semantics.md |
| SELECT 结构 | references/sql-correctness.md |
| 性能 / 扫描 | references/performance.md |
| 业务字面量 → 库内值 | references/value-discovery.md |
| 失败回退 | references/error-recovery.md |
value-discovery.md。涉及 JOIN 时同理:写 ON 之前先对齐左右两边的连接键——列名是否同一实体、类型是否一致、格式是否同口径(如 user_id 是否都带前缀、ds 是 yyyyMMdd 还是 yyyy-MM-dd、STRING 是否需 TRIM/CAST);禁止在未核实键格式时直接拼 JOIN。cm_tmp_*),应拆成可快速校验的小步:探针 / 单表过滤 / 中间结果落表 → 再基于临时表做下一步。禁止 一次性提交超大、多表深 JOIN、长窗口的「一步到位」SQL;一旦口径或 JOIN 键有误,会等非常久才失败,用户无法及时发现问题。references/performance.md(分区必过滤、列裁剪、先聚合再 JOIN 等);定稿后再对照 performance.md、partition-semantics.md 等 references 自检,明显违规 不得执行。ODPS 按扫描量计费,忽视此项会导致超时或严重资源浪费。truncated 须在回复中说明;禁止把超大结果全量贴进对话。まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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通过量化历史数据的自然波动幅度,自适应计算判定阈值。当需要从数据本身确定阈值(如波动阈值、影响度阈值等)、而非使用固定值时调用。仅适用于日/周粒度阈值确定。
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基于阈值检测时间序列中的显著异常波动点。当需要找出指标异常波动日期、识别数据异动时调用。
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计算各维度(组)值对指标变动的贡献度,支持可加型量值指标和加权平均型/率值指标。当需要计算贡献度、解释指标"为什么涨/跌"时调用。
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从运营周报、活动文档、对话输入或文档工具 API 中提取业务事件,与指标异常时间窗口对齐,生成有证据支撑的因果归因假设并排序。当已知指标存在异常波动、需要从外部文档证据中解释"为什么"时调用。
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对用户、产品等业务对象做分群:用波士顿矩阵法做象限分群,或用分层聚类、K-means、DBSCAN 等聚类技术分群。当需要做客群/产品分群、象限策略、画像或密度型子结构发现时调用。触发条件:当对话中出现“分群”、“分类”、“聚类”、“不同类型”、“不同场景”等体现分群分析词语时触发。
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