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2026-06-22 10:36:30 +08:00

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pyspark-sql-pipeline 当需要把业务需求一路编排到"已被评审过、可执行的 SQL 字符串"时使用。触发词包括"完整跑一遍取数流程"、"生成 SQL 并 review"、"end-to-end 取数"、"full pipeline"、"从头到尾"、"数据需求到 SQL"。把 requirements-analysis → metadata-validator → logic-planner → sql-context-builder → pyspark-sql-guardrails → sql-review 串成一条确定性流水线,阶段之间用显式的用户确认关口隔开。**不执行 SQL** — 只把流水线驱动到一条被评审过的 SQL 字符串。

PySpark SQL Pipeline(PySpark SQL 流水线)

概述(Overview)

把一份业务数据需求一路编排到"已评审"SQL 字符串的端到端协调器。每个阶段有固定的输入/输出契约;任意两阶段之间,当上游状态不是绿色时,都设有用户确认关口

核心原则:绝不跳阶段,也绝不让任何阶段悄无声息地越过它自己的 NEED_USER_CONFIRMATION 流水线是一连串交接,不是某个 agent 的内心独白。

何时使用(When to Use)

使用场景:

  • 用户给出一个数据需求,希望端到端生成 SQL(例如"统计近 30 天各城市贷款总额及客户数")
  • 用户要求"跑完整流水线"或"从需求到 SQL 一条龙"
  • 一个非平凡的 SQL 改动会同时触碰多个 skill 的契约

不要使用场景:

  • 用户只需要其中一个阶段(例如"评审这条 SQL" → 直接用 sql-review)
  • 用户明确说"跳过校验"或"快点给我 SQL"— 主动说明风险并确认一次;若用户确认,可以合并阶段,但仍必须应用 pyspark-sql-guardrailssql-review

流水线(The Pipeline)

digraph pipeline {
    "1. requirements-analysis" [shape=box];
    "2. metadata-validator" [shape=box];
    "3. logic-planner" [shape=box];
    "4. sql-context-builder" [shape=box];
    "5. SQL generation" [shape=box];
    "6. pyspark-sql-guardrails" [shape=box];
    "7. sql-review" [shape=box];

    "1. requirements-analysis" -> "2. metadata-validator" [label="status=READY_FOR_VALIDATION"];
    "2. metadata-validator" -> "3. logic-planner" [label="status=VALIDATED"];
    "3. logic-planner" -> "4. sql-context-builder" [label="status=PLANNED"];
    "4. sql-context-builder" -> "5. SQL generation" [label="status=READY"];
    "5. SQL generation" -> "6. pyspark-sql-guardrails" [label="SQL 字符串"];
    "6. pyspark-sql-guardrails" -> "7. sql-review" [label="guardrail pass"];
}

每条箭头都是契约边界。前序阶段没产出预期状态时,绝不允许下游阶段启动。

阶段契约(Stage Contracts)

# 阶段 Skill 输入 绿色输出状态 停止状态
1 需求 requirements-analysis 用户消息 READY_FOR_VALIDATION NEED_USER_CONFIRMATION
2 元数据 metadata-validator requirements_output + 工作区 VALIDATED NEED_USER_CONFIRMATION
3 逻辑 logic-planner validation_result PLANNED NEED_USER_CONFIRMATION
4 上下文 sql-context-builder logic_plan + field_mapping READY NEED_USER_CONFIRMATION
5 生成 (无独立 skill — 见下文"SQL 生成") sql_context SQL 字符串 n/a
6 防护栏 pyspark-sql-guardrails SQL 字符串 pass fail(抛错)
7 评审 sql-review SQL 字符串 + sql_context verdict: PASS verdict: FAIL

关口规则(Gate Rules,务必细读)

返回停止状态的阶段不能被下一阶段跟随。要做的:

  1. 把该阶段的 pending_questions 暴露给用户
  2. 停下流水线
  3. 等用户回答后,从同一个阶段重跑(不是从头跑),把用户的新回答作为额外输入
  4. 一旦该阶段产出绿色状态,推进到下一阶段

阶段是幂等的。同一份输入重跑必须产出同样的输出;新输入则必须产出能覆盖旧输出的新输出。所有前置的 field_mappingvalidation_resultlogic_plansql_context 必须作为流水线的持久化产物一路带下来。

SQL 生成(阶段 5)

本步没有独立的 skill。流水线直接执行,约束如下:

  • sql_context 是字段名、alias、join key 的唯一来源
  • logic_plan.steps 的顺序组装 SQL:sourcefilterjointransformdedupewindowaggregateoutput
  • 输出中每个 <alias>.<column> 都必须出现在 sql_context.fields
  • 生成的 SQL 必须能在 pyspark-sql-guardrails.safe_spark_sql 中不修改地跑过

用户确认消息(User-Confirmation Messages)

每个关口应产出一条结构化消息,格式如下:

## Pipeline paused at: <stage name>
**Status:** NEED_USER_CONFIRMATION
**Open questions:**
1. <question 1>
2. <question 2>
**Pending options:** A / B / C / other
**To resume:** answer the questions above, then say "继续" (continue).

不要把某个阶段的输出当作最终结果,如果它的状态是停止状态。不要把 pending_questions 埋在冗长叙述里。

失败处理(Failure Handling)

  • 防护栏失败(pyspark-sql-guardrails) — 不要用同一条 SQL 重试。回到阶段 5 重新生成,这一次遵守防护栏
  • 评审结论为 FAIL 且有 HIGH 风险 — 回到阶段 5(或更早,如果是 context 类的发现,就回到阶段 4)。不要"打个补丁"让发现项闭嘴;要解决根因
  • 评审结论为 FAIL 但只有 MEDIUM/LOW — 把发现项暴露给用户,由用户决定上线还是改
  • 阶段间不一致(例如 SQL 引用了 sql_context 里没有的列) — 视为阶段 5 的 bug;SQL 在生成时没遵守 context。重新生成,不要修补

禁止行为(Forbidden Behaviors)

自我说服 现实
"用户要 SQL 快点,关口跳过" 关口存在的原因就是跳过它们会让数字变错。先问一次;如果用户确认,可以只合并相邻的非校验阶段。永远不能跳过防护栏或评审。
"只一个阶段失败,不必问" 每一个停止状态都是要问用户的问题。永远要问。
"我把校验内联到 SQL 生成里" 阶段分开是为了能独立重跑,内联会把它们耦合死。
"评审只发现 MEDIUM,直接上线" 把发现项暴露给用户,决定权在用户,不在 agent。
"字段映射太显然,跳过校验器" 字段映射就是校验器的工作。绕过它就是幻觉字段名的头号原因。
"状态一样,直接继续" 状态名是固定字符串。重读实际状态文本,不要凭记忆做模式匹配。

完成判定(Completion Criteria)

流水线完成需要全部满足:

  • 7 个阶段按序都跑过
  • sql-review.verdictPASS(或用户已显式接受剩余的 MEDIUM/LOW 发现)
  • 同一份回复里同时向用户交付:最终 SQL 字符串、sql_contextlogic_planvalidation_resultrequirements_output

如果用户后续修改了需求,从阶段 1 重新开始 — 不要打补丁修下游产物。