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需要用 SQL 查询数据仓库回答业务问题时：按缓存优先…

适用于需要从数据仓库获取计数、指标、趋势、聚合、跨表连接、数据查找或临时 SQL 分析来回答业务问题的场景。

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来自 fanella 的小呱沉淀
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

需要用 SQL 查询数据仓库回答业务问题特定

解决思路

  1. 在运行任何 `scripts/cli.py` 命令前，先 `cd` 到包含本 SKILL.md 的技能目录；所有 CLI 命令均相对于该目录。
  2. 首次调用 `exec` 时内核会自动启动。
  3. 模式查找：运行 `uv run scripts/cli.py pattern lookup "<user's question>"` 查询缓存查询策略；若存在则按其策略执行。
  4. 执行后记录结果：`uv run scripts/cli.py pattern record <name> --success` 或 `uv run scripts/cli.py pattern record <name> --failure`。
  5. 概念查找：运行 `uv run scripts/cli.py concept lookup <concept>` 查找已知表映射。
  6. 表发现：若缓存未命中，用 `Grep pattern="<concept>" glob="**/*.sql"` 搜索代码库，或查询 `INFORMATION_SCHEMA`；详见 `reference/discovery-warehouse.md`。
  7. 执行查询：`uv run scripts/cli.py exec "df = run_sql('SELECT ...')"`，再 `uv run scripts/cli.py exec "print(df)"`。
  8. 缓存学习：在展示结果前总是先缓存：概念→表映射用 `uv run scripts/cli.py concept learn <concept> <TABLE> -k <KEY_COL>`；若需要发现过程，用 `uv run scripts/cli.py pattern learn <name> -q "question" -s "step" -t "TABLE" -g "gotcha"`。
  9. 展示发现给用户。
  10. 内核函数：`run_sql(query, limit=100)` 返回 Polars DataFrame；`run_sql_pandas(query, limit=100)` 返回 Pandas DataFrame；`run_sql_many(queries, limit=100)` 返回每个查询一个 Polars DataFrame 的列表；`pl`（Polars）和 `pd`（Pandas）已预导入。
  11. 用 `run_sql_many` 一起运行相互独立的查询，它们会并发执行（Snowflake async / 连接池 fan-out），而不是逐个执行：`uv run scripts/cli.py exec "dfs = run_sql_many(['SELECT ...', 'SELECT ...']); print(dfs[0])"`。
  12. `run_sql_many` 是 fail-fast：任一查询出错则调用抛错，已成功查询的结果也会被丢弃；若需要部分结果，改用分开的 `run_sql` 调用。
  13. 超时：`exec` 默认最多等待 120s，然后中断查询并返回 "client stopped waiting" 消息（查询可能仍在服务端完成）；对已知长查询用 `-t 600` 提高超时：`uv run scripts/cli.py exec "..." -t 600`。
  14. 空闲内核：内核空闲 2h 后自终止（在此之前保留状态）；可用 `ASTRO_KERNEL_IDLE_TIMEOUT`（秒；`0` 禁用）覆盖。
  15. CLI 内核命令：`uv run scripts/cli.py warehouse list` 列出仓库；`uv run scripts/cli.py start [-w name]` 启动内核（可指定仓库）；`uv run scripts/cli.py exec "..."` 执行 Python 代码；`uv run scripts/cli.py status` 查看内核状态；`uv run scripts/cli.py restart` 重启内核；`uv run scripts/cli.py stop` 停止内核；`uv run scripts/cli.py install <pkg>` 安装包。
  16. Concept Cache 命令：`uv run scripts/cli.py concept lookup <name>` 查找；`uv run scripts/cli.py concept learn <name> <TABLE> -k <KEY_COL>` 学习；`uv run scripts/cli.py concept list` 列出全部；`uv run scripts/cli.py concept import -p /path/to/warehouse.md` 批量导入。
  17. Pattern Cache 命令：`uv run scripts/cli.py pattern lookup "question"` 查找；`uv run scripts/cli.py pattern learn <name> -q "..." -s "..." -t "TABLE" -g "gotcha"` 学习；`uv run scripts/cli.py pattern record <name> --success` 记录成功；`uv run scripts/cli.py pattern list` 列出全部；`uv run scripts/cli.py pattern delete <name>` 删除。
  18. Table Schema Cache 命令：`uv run scripts/cli.py table lookup <TABLE>` 查找 schema；`uv run scripts/cli.py table cache <TABLE> -c '[...]'` 缓存 schema；`uv run scripts/cli.py table list` 列出已缓存；`uv run scripts/cli.py table delete <TABLE>` 删除。
  19. Cache Management 命令：`uv run scripts/cli.py cache status` 查看统计；`uv run scripts/cli.py cache clear [--stale-only]` 清理缓存。
  20. 参考文档：`reference/discovery-warehouse.md`（大表处理、仓库探索、INFORMATION_SCHEMA 查询）；`reference/common-patterns.md`（趋势、对比、Top-N、分布、队列的 SQL 模板）。

适用边界 · 注意事项