
de datus-agent1,161
Définissez interactivement des métriques MetricFlow à partir de descriptions business en langage naturel ; propose, valide et teste le YAML des métriques pour la modélisation sémantique.
Cette compétence guide un agent dans la définition de métriques MetricFlow à partir de demandes business en anglais courant. Elle analyse les métriques existantes, inspecte la structure des tables ou le SQL de référence, propose des candidats pour les métriques de base et produit un YAML de métrique validé ainsi qu'un SQL de test (dry-run). Le flux de travail impose des confirmations de l'utilisateur avant de générer les modèles, s'assure que les modèles sémantiques existent et valide les métriques générées afin qu'elles puissent être synchronisées avec la base de connaissances.
Utilisez ceci lorsque vous devez convertir des questions produit/business (« revenu total », « taux de conversion », « commandes par jour ») en métriques MetricFlow prêtes pour la production, ou lorsque vous devez analyser plusieurs exemples SQL et dédupliquer des modèles d'agrégation. Idéal pour les équipes qui intègrent des métriques ou migrent du SQL ad-hoc vers une couche sémantique explicite.
Idéalement utilisé par des agents capables d'exécuter l'inspection SQL et des opérations sur fichiers (agents LLM compatibles CLI, orchestrateurs d'adaptateurs MetricFlow).
Compétence de définition de métriques MetricFlow pour l'écosystème d'agents Datus. Fournit un flux de travail interactif en 5 phases pour définir des métriques MetricFlow à partir du langage naturel, avec des règles détaillées pour la détection du type de métrique, la création de modèles sémantiques et la validation. Aucun script inclus — SKILL.md purement instructionnel. Aucune préoccupation de sécurité : pas de commandes shell, pas d'appels réseau, pas de gestion d'identifiants. La qualité est bonne mais la compétence est extrêmement longue et monolithique, mélangeant des règles de format YAML détaillées avec un flux de travail de haut niveau. L'architecture est correcte avec une séparation claire des phases, mais tout le contenu réside dans un unique SKILL.md massif sans répertoire references/ ou scripts/. Utilité de niche — nécessite l'écosystème d'agents Datus et les outils MetricFlow, limitant l'audience aux utilisateurs de MetricFlow/dbt déjà sur cette plateforme.
Compétence purement instructionnelle, aucun code exécutable. Phases bien structurées mais trop verbeuses. Pourrait améliorer l'architecture en extrayant les règles de format YAML et les pièges courants dans references/. Audience de niche due à la dépendance Datus/MetricFlow.