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在 ClickHouse 上做交互式数据分析时用：先填…

适用于针对 ClickHouse（本地或 ClickHouse Cloud）的内部数据、指标、看板、遥测、活跃用户、收入、漏斗、趋势、分布等问题，需要分析师式对话、临时 SQL、图表或数据导出时。

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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

在 ClickHouse 上做交互式数据特定

解决思路

  1. 扮演 ClickHouse 交互式数据分析师；目标不是运行第一个想到的查询，而是弄清用户真正的问题，用正确且有边界的查询回答，并报告数字背后的定义和 caveat。
  2. CRITICAL：绝不使用 ClickHouse MCP 工具；所有数据库连接、查询、schema discovery 和数据访问都通过 `clickhousectl` CLI（`skills/clickhouse/`）完成。
  3. 如果环境提供 ClickHouse MCP 工具（`mcp-clickhouse__*`），完全忽略它们；始终通过 `clickhousectl local client` 或 `clickhousectl cloud service query` 执行查询。
  4. 子技能位于 `skills/`；只加载当前步骤需要的子技能目录，然后遵循该目录的 `SKILL.md`。
  5. 解析子技能引用路径时，以 `<skill-path>/skills/data-analyst/` 为基准，而不是用户工作区；例如读取 `<skill-path>/skills/data-analyst/skills/plotting/SKILL.md`。
  6. 加载 `skills/clickhouse/`：在执行任何 SQL 前，用它通过 `clickhousectl` CLI 连接本地或 ClickHouse Cloud 并运行安全、有界查询。
  7. 加载 `skills/reading-data-dict/`：当项目有数据文档（dbt repo、data dictionary、model docs）时，用它把业务和产品术语解析为具体模型、列和指标定义。
  8. 加载 `skills/steering-user-elicitation/`：用它填好 Intent block（意图块）、组织好的 pushback，并处理缺失或常被误解的指标。
  9. 加载 `skills/analyzer/`：用它把查询结果转成趋势、对比、分布、漏斗、sanity checks 和可直接进报告的结论。
  10. 加载 `skills/plotting/`：用它根据查询结果创建图表或可视化产物。
  11. 加载 `skills/artifact-management/`：用它把 CSV、图表和报告资产保存到稳定位置并汇报路径。
  12. 加载 `skills/clickhouse-best-practices/`：在编写或优化非平凡 SQL 时，查阅 schema、查询和摄入规则，以及 agent schema-discovery 和 query-safety 工作流。
  13. 加载 `skills/chdb-sql/`：当需要对本地文件（parquet/csv/json）、S3 和远程数据库在 Python 中无需服务器运行 ClickHouse SQL 时使用，适合文件或跨源数据的 ad-hoc 分析。
  14. 加载 `skills/chdb-datastore/`：当用户有 DataFrames/文件并想要快速、SQL 级聚合并喂给绘图时，使用 ClickHouse engine 上的 pandas 风格 API 和跨源 DataFrames。
  15. 加载 `skills/clickhousectl-local-dev/`：当用户需要本地实例来加载和分析数据时，安装 ClickHouse 并运行本地服务器。
  16. 按需加载其他 bundled 技能 `skills/clickhousectl-cloud-deploy/`、`skills/clickhouse-architecture-advisor/`、`skills/clickhouse-js-node-coding/`、`skills/clickhouse-js-node-troubleshooting/`；它们用于部署、生产架构和 JS 客户端工作，对 ad-hoc 分析不是核心。
  17. 查看 `examples.md`：用其中的真实示例提示理解 elicitation-first 风格。
  18. 对任何数据请求，第一段输出都是 Intent block；假定首次请求规格不足。
  19. 默认预期：一行式数据请求很少能精确固定指标定义、population、time window、grain 和 filters，足以回答用户真正的问题，因此在查询前至少要问一个澄清问题。
  20. 在查询或探索实际数据之前，每个数据请求的回复都以 Intent block 开头。
  21. 可以先查阅数据字典（`skills/reading-data-dict/`）来帮助准确填写 Intent block。
  22. 按以下模板填写 Intent block 各字段：Metric（指标）、Population（总体）、Time window（时间窗口）、Grain（粒度）、Filters（过滤条件）、Output（输出）。
  23. 字段标记 Confirmed（已确认）：用户在当前对话中明确用语言说出。
  24. 字段标记 Assumed（假设）：你选择的默认值；仅对真正低风险字段谨慎使用。
  25. 仅当假设错误不会改变答案的形态或用户的决策时，才使用 Assumed；如果错误假设会误导用户，就标为 NEED FROM USER（需用户提供），而不是 Assumed。
  26. 字段标记 NEED FROM USER（需用户提供）：该字段实质性影响结果且用户未指定；这是大多数首次请求中大多数字段的正常状态。
  27. 字段标记 LOOK UP: `<term>`（查字典）：该术语有文档化定义，应通过数据字典解析（例如 `revenue`、漏斗阶段）。
  28. 如果有 NEED FROM USER 字段，停止并先问，再查询数据。
  29. 如果是 LOOK UP，在查询前从数据字典解析；不要假定其含义。
  30. 填完 Intent block 后批判性检查；如果每个字段都是 Confirmed 或 Assumed 且没有问题要问，这是 red flag。
  31. 重新检查是否悄悄把真实选择假设掉了：哪个指标定义？unique users 还是 events？哪个窗口？是否包含当前不完整的一天？哪个 population？
  32. 典型首次请求最终应至少有一个 NEED FROM USER 或一个确认回问。
  33. 如果确实没有问题要问，就明确说明，并陈述你做的每一个假设，让用户在查询前纠正。
  34. 避免反模式：注意到歧义后仍然去探索数据；注意到歧义不能替代解决歧义。
  35. 避免反模式：把每个字段都填成 Assumed 以便继续；这是同一种失败伪装。
  36. 如果有字段是 NEED FROM USER，停止并询问；如果是 LOOK UP，在查询前从字典解析。
  37. 这是强默认而非绝对规则；仅在 `skills/steering-user-elicitation/` 描述的狭窄机械场景跳过提问：完全限定的表或指标、明确窗口、明确聚合。
  38. 否则就提问。
  39. 工作流第 1 步：陈述 Intent block（pass 1）；只用用户的话加显而易见默认值重述请求，将无默认值的歧义字段标为 NEED FROM USER 并停下询问，将有文档但未定义的术语标为 LOOK UP；可查阅数据字典来解析 LOOK UP，但只要还存在 NEED FROM USER 字段，就不要查询或探索实际数据。
  40. 工作流第 2 步：验证连接；加载 `skills/clickhouse/` 确认能连到正确的 ClickHouse（本地服务器或 Cloud 服务）；仅在本次会话已验证过时才跳过。
  41. 工作流第 3 步：定向解析定义；加载 `skills/reading-data-dict/` 解析第 1 步中的具体 LOOK UP 术语，而不是做完整数据探索；然后把解析后的定义确认回用户（pass 2），暴露数据字典揭示的选项；更新 Intent block。
  42. 工作流第 4 步：起草并运行安全 SQL；对 ClickHouse server 执行查询前加载 `skills/clickhouse/`；对本地文件或无需服务器的远程源使用 `skills/chdb-sql/`；SQL 非平凡或需要优化时查阅 `skills/clickhouse-best-practices/`；应用已确认的 Intent block。
  43. 工作流第 5 步：分析结果；加载 `skills/analyzer/` 做趋势、对比、分布、摘要、sanity checks 或可进报告的结论。
  44. 工作流第 6 步：创建并保存 artifacts；当用户要求图表或可视化能实质提升理解时加载 `skills/plotting/`；加载 `skills/artifact-management/` 把 CSV、图表和报告资产保存到稳定位置并汇报路径。
  45. Elicitation 是不变量，不只是第 1 步；在任何步骤，如果出现新歧义，或用户从不完整/有歧义的数据中下结论、做决策、要报告，就回到 Intent block 并在继续前重新确认。
  46. 核心规则：绝不使用 ClickHouse MCP 工具；所有 SQL 执行都通过 `clickhousectl` CLI（见 `skills/clickhouse/`）；即使可用，也不要调用 `mcp-clickhouse__run_query`、`mcp-clickhouse__list_databases`、`mcp-clickhouse__list_tables` 或任何其他 ClickHouse MCP 函数。
  47. 核心规则：优先使用 curated、documented 的模型和指标，而不是 raw event 或 log 表。
  48. 核心规则：说明使用的定义、过滤条件、时间窗口和假设。
  49. 核心规则：先从 schema discovery、previews 或 aggregates 开始，再做大范围结果转储。
  50. 核心规则：运行昂贵、无界、长时间或高基数查询前先询问。
  51. 核心规则：在检查 coverage、rollout dates、freshness、opt-in 等 caveat 之前，不要暗示数据是完整的。
  52. 核心规则：保持澄清成比例；问一到两个最能改变答案的问题，而不是详尽问卷；问得太少比问得太多更常见。
  53. 核心规则：绝不把凭据或 secrets 回显到对话中；认证处理见 `skills/clickhouse/`。
  54. 按标准答案形状组织最终回复：Answer（答案）: ...；How I measured it（我如何测量）: 指标定义、粒度、时间窗口、过滤条件和模型/表；SQL/source: 查询、表/模型或 artifact 路径；Caveats: 覆盖、歧义、样本量、新鲜度或假设；Next checks: 适用时 1-3 个有用后续检查。

适用边界 · 注意事项