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通过 Metabase 导出的 YAML…

当需要读取、编辑或理解由 @metabase/database-metadata 生成的 .metadata/databases YAML 元数据树，或借助它推理项目数据库 schema 时使用。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

通过 Metabase 导出的 YAML特定

解决思路

  1. 把 .metadata/databases/ 下的 YAML 树作为权威数据源：读取这些文件来了解 schema、列、类型和外键关系。
  2. 永远不要打开、grep 或把 .metadata/table_metadata.json 传给工具——它是从 Metabase 导出的原始 JSON，可能达到数 MB 甚至数 GB，仅作为提取器的输入存在。
  3. 确认 .metadata/ 已被 gitignore：读取仓库的 .gitignore，若未列出则先询问用户再修改（元数据可能达 GB 级，提交会让仓库难以使用）。
  4. 仅在用户明确要求获取元数据、搭建工作流，或请求明显需要数据库 schema 知识时才触发首次设置，不要在会话开始时主动执行。
  5. 通过向 Metabase 实例调用 POST /api/ee/serialization/metadata/export 获取 table_metadata.json 并写入 .metadata/table_metadata.json；该端点接受 with-databases、with-tables、with-fields 三个布尔查询参数，默认均为 false，必须显式设置所需部分（典型完整导出三者都设为 true）。
  6. 使用用户提供的 base URL 和 API key（例如通过 METABASE_URL 和 METABASE_API_KEY 环境变量）执行导出，例如：mkdir -p .metadata && curl -sf -X POST "$METABASE_URL/api/ee/serialization/metadata/export?with-databases=true&with-tables=true&with-fields=true" -H "X-API-Key: $METABASE_API_KEY" -o .metadata/table_metadata.json；若用户未提供凭据，先询问再运行。
  7. 提取 YAML 树：先 rm -rf .metadata/databases，再运行 npx @metabase/database-metadata extract-table-metadata .metadata/table_metadata.json .metadata/databases，然后读取 .metadata/databases/ 下的 YAML 树来回答用户问题。
  8. 会话开始时不要运行任何抓取命令，只观察磁盘内容：若 .metadata/table_metadata.json 和 .metadata/databases/ 同时存在，就假定树足够新并直接使用，不要重新抓取；若树缺失或不完整，则等到用户提出需要它的请求时再进入首次设置流程。
  9. 使用过程中若发现树看起来过期或不一致，告知用户并让其决定是否重新抓取，绝不静默刷新。
  10. 仅在用户明确要求刷新元数据时，重新运行导出调用覆盖 .metadata/table_metadata.json，再重新运行提取步骤；重新提取前务必先删除 .metadata/databases，以免残留过期文件。
  11. 按实体类型定位文件：Database 位于 .metadata/databases/{db}/{db}.yaml；Table 位于 .metadata/databases/{db}/schemas/{schema}/tables/{table}.yaml（无 schema 的数据库为 .../tables/{table}.yaml），其 fields 数组内联包含所有列；Field 嵌套在 Table YAML 中，没有单独文件，包含 base_type、database_type，以及可选的 effective_type、semantic_type、coercion_strategy、parent_id、fk_target_field_id。
  12. 理解外键使用自然键元组而非数字 ID：Database 外键是数据库名字符串（如 "Sample Database"）；Table 外键是 [database, schema_or_null, table]（如 ["Sample Database", "PUBLIC", "ORDERS"]）；Field 外键是 [database, schema_or_null, table, field, ...nested_field_names]（如 JSON 展开列 DATA.user.name 对应 ["Sample Database", "PUBLIC", "EVENTS", "DATA", "user", "name"]）；字段级外键表现为 parent_id（嵌套字段父级）和 fk_target_field_id（外键列引用的主键）。
  13. 理解字段类型属性：database_type 是驱动返回的原生类型字符串（BIGINT、VARCHAR、JSONB 等，因数据库而异）；base_type 是匹配原生类型的 Metabase 类型（type/BigInteger、type/Text、type/Structured 等）；effective_type 是 Metabase 在查询时对待该列的类型，仅当与 base_type 不同（即配置了强制转换）时才输出；coercion_strategy 是从 base_type 产生 effective_type 的规则（如 Coercion/ISO8601->DateTime、Coercion/UNIXMilliSeconds->DateTime）；semantic_type 是业务域标签（type/PK、type/FK、type/Email、type/Category、type/Latitude 等），驱动 UI 和部分分析行为。
  14. 按需阅读随技能附带的 spec.md，不要一上来就读：仅当需要 SKILL.md 摘要之外的细节（如完整的 base-type / semantic-type 层级、全部 coercion strategy 列表、精确的文件夹路径规则）时才打开；不要在会话开始时打开，也不要为与元数据树无关的任务打开。
  15. 若附带的 spec.md 看起来与上游包不同步，按技能自带 README.md 中记录的 extract-spec 方法刷新它。

适用边界 · 注意事项