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可信 AI 数据查询

场景：当 AI 直接负责业务语义、SQL 生成和执行时，查询边界、复核过程与结果证据容易混在一次模型回答里。

做法：在 Agent 与数据库之间加入 Registry、确定性 SQL 编译、只读与范围检查、人工复核、Evidence 和 Audit，把候选查询送入可拒绝的受控链路。

验证：公开仓库披露架构、支持边界、兼容性检查与评测方法，并明确标注项目仍处早期阶段、适合受控评估。

• 语义 Registry
• SQL 编译
• 执行约束
• 审核与证据

把数据工作方法写成 Agent Skills

场景：需求澄清、指标口径、SQL 审查和事故复盘等高频工作，需要比一段通用提示词更明确的输入、步骤与质量边界。

做法：把数据开发、治理、分析、汇报与复盘动作整理为独立技能，并配套上下文模板、快速开始、技能索引和输入输出示例。

验证：公开仓库可逐项检查技能的适用场景、输入信息、工作流程、输出格式、质量标准和示例。

• 数据工作流
• Agent Skills
• 上下文设计
• 质量标准

H&M 中国 CDP 数据中台

参与客户、订单、会员及营销活动的数据口径梳理、客户数据模型、质量规则、测试与上线验证。

• 客户数据模型
• 口径梳理
• 质量规则
• 上线验证

国际奥组委中国区数据中台

参与运营活动数据调研、指标口径整理、模型开发、测试跟踪和活动复盘报表验收。

• 业务调研
• 指标口径
• 模型开发
• 报表验收

福耀集团合同履约数据中台

参与业务主题域划分、数据模型设计、开发协同、测试部署和跨部门数据视图支持。

• 主题域划分
• 模型设计
• 测试部署
• 跨部门协同

BesTV 数据治理项目

清点数据资产，逆向梳理数据字典、指标口径和质量问题，设计关键指标测试与监控方案。

• 资产盘点
• 数据字典
• 指标治理
• 质量监控