smart-data-analysis

Smart Data Analysis（总编排）

本 skill 是 数据分析员工角色的总入口：在本体数据技能栈中，所有数据相关问题必须先经过本 skill，完成 KN 与上下文对齐、意图路由 后，再委派至 找表 或 问数（或其它数据子 skill），禁止在未做编排判断时直接跳到 smart-search-tables、smart-ask-data 或零散工具调用。

Never 由本 skill 直接执行 ontology CLI；所有 CLI 调用（包括为选 KN 取候选元数据的 bkn list/get，与问数分支的 bkn object-type get / dataview query --sql 等）均委托 ontology-core 执行。

调用链：

smart-data-analysis（顶层意图 + LLM 决策：选 KN / 生成 SQL）
  ├─ ontology-core（直接委托：bkn list/get 等用于自身决策）
  └─ smart-search-tables 或 smart-ask-data（子流程）
       └─ ontology-core（子流程的 CLI 委托）

总入口原则（必须遵守）

1. 先编排，后执行：识别用户问题是否属于「数据域」（资产/表/视图/指标/SQL/图表/职责/元数据/多 KN 等）；若是，先走本节下方「编排总流程」与「路由识别」，再打开对应子 skill 或工具链。
2. 单一前门：同一轮对话中新增的数据子任务，仍应 回到本 skill 的编排逻辑 决定是延续当前分支还是切换找表/问数。
3. 按最终意图路由：先判断用户最终想要的是“定位数据资产（表/视图）”还是“拿到数据结果（指标/明细/统计/图表）”。前者走找表；后者走问数，必要时在问数分支内先找表再生成 SQL。
4. 交接清晰：转入 smart-search-tables 或 smart-ask-data 时，在内部上下文中保留已解析的 kn_id_*、时间口径，避免子 skill 重复猜 KN。
5. 非数据问题：与数据无关时 不必 强行套用本 skill；若用户一句话里混有数据与非数据，数据部分仍按上述原则经本 skill 编排（可分段回答）。
6. 禁止交叉兜底：本轮路由为 问数 时，若问数走不通，禁止改走 找表 分支代替交付；路由为 找表 时，若找表走不通，禁止改走 问数 分支代替交付。两种情况下均应 直接输出走不通的原因（缺 KN、无命中、平台错误等）及用户侧可采取的修复条件。细则见下方「分支走不通时的处理（禁止交叉兜底）」。

知识网络声明（KN id 单一来源）

KN id 在下表中直接声明，由本 skill 路由时透传到下游（smart-ask-data / smart-search-tables）。下游 skill 不 自行选 KN、不 调 bkn list/get 枚举或决策。

分支	用途	KN ID
找表	表/视图实例检索（必填）	<填入KN id>
找表	部门职责检索（可选）	<填入KN id>
问数	SQL 取数（必填）	<填入KN id>

约束：

• 维护者一次性通过 ontology-core 调 bkn list 取得平台可用 KN id 后，直接编辑本表填入；运行时不再做 KN 列举或选择。
• 若占位仍为 <填入...>：进入对应分支时直接告知用户"未在 smart-data-analysis/SKILL.md 中配置对应 KN"，不得用其它 KN 凑数。
• 用户明确说「用 XX 知识网络问数 / 找表」→ 仅当该 id 等于上表已声明值时采用；否则提示用户先把该 KN 添加到本表再用。

与其它技能的分工

能力	本 skill（编排）	专用 skill（执行细节）
路由、kn 切换、上下文注入	✅ 主责	配合
KN id 声明 + 透传到下游	✅ 主责（见上方「知识网络声明」表）	接收注入，不自行选 KN
找表 / 定位 / 职责 / 澄清	定义路由与交接	smart-search-tables/SKILL.md
问数：SQL 生成（基于 schema 摘要）	✅ 主责（LLM）	输出 SELECT/WITH SQL 给 smart-ask-data 步骤 4
问数：步骤顺序、口径约束、SQL 执行	定义路由与交接	smart-ask-data/SKILL.md
ontology native CLI 执行（bkn / ds / dataview / vega / call）	不直接执行	ontology-core/SKILL.md