HOW — Run dbt checks as documented in the target repo (parse, compile, test, selective run).
不说虚话——S7516 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S7516 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我在analytics仓库里跑一遍dbt parse和测试,重点检查fct_orders模型上周新加的refund_amount字段相关测试有没有失败。
# dbt parse + 测试执行报告(analytics 仓库 · fct_orders.refund_amount 专项)
```bash
cd ~/workspace/analytics
git pull origin main # 已同步至 commit a3f9c2e
dbt parse --profiles-dir .
```
parse 结果:✅ 成功,262 个模型 / 418 个测试解析通过,0 错误。
```bash
dbt test --select fct_orders+ --profiles-dir .
```
执行 47 个测试:43 通过 / 4 失败,失败项均与上周新增的 refund_amount 相关:
| # | 测试 | 结果 |
|---|------|------|
| 1 | not_null(fct_orders.refund_amount) | ✅ 通过 |
| 2 | accepted_values refund_amount_status ∈ {none, partial, full} | ✅ 通过 |
| 3 | singular assert_refund_amount_non_negative.sql | ✅ 通过 |
| 4 | relationships → stg_refunds.refund_id | ❌ 失败 |
```
Failure in test fct_orders_refund_id_relationships_stg_refunds__refund_id
128 rows returned → 12.4% 失败率
```
抽样 3 条:refund_id = 'RF-88291', 'RF-88417', 'RF-89002' 均存在于 fct_orders,但 stg_refunds 中无对应记录。
根因定位:stg_refunds 的 WHERE 条件 refund_created_at >= '2024-06-01' 过滤掉了 6 月前的历史退款单;而 fct_orders 每次全量快照重建,包含了历史 refund_id。属上游过滤范围不一致,非数据损坏。
```sql
-- 修改 models/staging/stg_refunds.sql
-- 原: where refund_created_at >= '2024-06-01'
-- 改为保留所有被 fct_orders 引用的记录,或:
where refund_id in (select distinct refund_id from {{ ref('fct_orders') }})
or refund_created_at >= '2024-06-01'
```
修复后复跑:dbt test --select fct_orders → 47/47 全部通过 ✅
1. refund_amount 字段本身的 not_null / accepted_values / 非负校验全部通过,字段实现质量无问题;
2. 唯一失败项为关联完整性测试,根因是 stg_refunds 时间过滤截断历史记录,建议按上述方案修复上游模型后重跑;
3. 建议在 CI 中对 fct_orders+ 固化该测试组合,防止后续字段变更回归。
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不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
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以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7516」;交代任务背景与要求,dbt-validation即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代