观远 BI · 马甲实战版（V3.1.3）

结构说明（V1.5.0 引入 progressive disclosure）：本文档是路由层 + 关键规则，详细操作手册下沉到 references/。每个 Part 的入口章节会指出"何时回到 references/ 查全表"。完整章节索引见末尾的 📚 References 目录。

🧭 Part 选择

作者：马甲（Part B/C/D/E 实证）+ 观远 CTO 张进（B-17 SmartETL 改写方法论 + Part C 自定义图表经验）+ OpenAI Codex（ExecPlan 规范） 版本：V3.1.3（2026-06-22）· 环境：Node ≥20 · 前置：官方全家桶 npm i -g @guandata/guanskill && guanskill install-skill（装齐 guancli / guanvis / guanetl / guanwf / guands + 各自 AI skill）· 认证：guancli auth login（全家桶共用一套 profile，本 skill 不再单独要 config.json）· 作用域：本地私有 BI 实例 安装：git clone https://github.com/maojiebc/majia-guanyuan.git，或 npx github:maojiebc/majia-guanyuan install 兼容工具：Claude Code · OpenClaw · Codex · Hermes (gbrain) · 任何支持 SKILL.md frontmatter 的 agent。详见 README · 兼容性 与 AGENTS.md。

🆕 V3.1.3 更新（2026-06-22）：官方全家桶 06-17 版本对齐——guanskill 0.1.6→0.1.7，子包对齐最新：guancli 1.0.34→1.0.35（login status 服务端 profile 校验登录态 + 数据集字段输出加 raw name/alias 误用提示，ETL/指标配置前排查字段引用）、guanvis 0.1.26→0.1.27（publish/upload 发布前不再对 Card 做额外导入探测，减少无权限/跨环境误拦截）、guanetl 0.1.15→0.1.16（save --dry-run 保存影响预览 + run 执行前提示上游数据集失败态 + preview 提示 LEFT JOIN 桥接列全空样本）、guands 0.1.15→0.1.16（dataset list 统一目录搜索接口）；guanwf 0.1.5 无变化。路由总表版本号 + 能力描述刷新；Part B 实测边界补 0.1.16 note；manifest/README/package 基线 pin 同步。同时滚入 rank9 保守去冗余（B-0.5/B-11 同行压指针，护城河零删减）。

🆕 V3.1.2 更新（2026-06-17）：专业 skill 评审团驱动的质量迭代（8 视角审 + 对抗校验 + 红队）——① 删除顺序矛盾实测定案：workshop513 真实独立 ETL 净零回归确认 ds-first 正确（先删输出数据集再删 ETL，两步皆成功不报 6001）、etl-first 撞 2002 输出数据集已存在；据此修正 B-0.5 line 219 + Part D 删除段两处把方向写反/错记 6001 的旧文，统一到 B-7.1。② page?force=true 级联删页纳入 B-7.0 安全闸（条件句：本地有 guanvis 源可重建才免对账）+ 红线括号补全。③ 事实性卫生：README 双语移除已下架 guanetl delete、AGENTS.md/marketplace.json 元数据 drift 修正、References 行数回填、description 瘦身、餐饮锚点死链修、config 死字段注释。纯 correctness+safety+hygiene，护城河零删减。

🆕 V3.1.1 更新（2026-06-17）：官方全家桶 06-15 版本对齐——guanskill 0.1.5→0.1.6，子包全部对齐最新：guancli 1.0.33→1.0.34（metric by-dataset 按数据集 ID 反查原子指标 + 沿血缘展开下游复合/衍生）、guanvis 0.1.24→0.1.26（资源包打包一致性校验 + 自定义排序 payload 修复）、guanetl 0.1.14→0.1.15（save 输出数据集保护增强 + 追加写入行结构校验）、guanwf 0.1.4→0.1.5（workflow.go DSL 统一 + 新增 Python 节点 DSL/本地校验 + 保存三方合并）、guands 0.1.14→0.1.15（新增 dataset update-fields 批量改字段展示名/注释 + import 增编码/分隔符参数 + refresh --overwrite）。路由总表版本号 + 能力描述刷新（guanwf 升级为「数据流 + Python 节点多节点 DAG」、guands 补 dataset update-fields）；Part B 实测边界补 0.1.15 note；manifest/README/package 基线 pin 同步。

🧭 路由层：标准活交给官方全家桶

V3.0.0 心法：观远官方已把"查数 / 建卡 / ETL / 数据流 / 数据源 / 截图 / 管理"做成公网全家桶（npm i -g @guandata/guanskill）。本 skill 不再自造这些轮子——标准活一律路由给官方，本 skill 专攻官方 DSL/命令覆盖不到的"业务实战 + 引擎级踩坑"（Part B–E + 方法论 + 公式库）。

⚠️ 跨 Part 通用工作原则

1. 所有数值计算必须跑代码 —— 禁止在思考里口算百分比、环比、除法、占比。
2. 必须确认数据范围 —— 用户没明确日期范围时必须追问（"看哪段时间？今天 / 本周 / 上月？"），不要自己假设。
3. 遇到意外错误立即落档 —— 把新坑写进对应章节（Part B 报错 → references/part-b-errors.md，Part C → references/part-c-payload-json.md）或 ExecPlan 的 Surprises & Discoveries（B-17.11）。格式：### [YYYY-MM-DD] 标题 + 场景 / 问题（含 task error 原文、payload 片段）/ 判断。
4. 写操作前先治理、删除前先对账 —— 见 Part B-〇 工作流 + B-7.0 删除安全闸。

官方全家桶 ↔ 本 skill 分工总表

前置：npm i -g @guandata/guanskill && guanskill install-skill（装齐 7 个命令 + AI skill）；认证 guancli auth login，全家桶共用一套 profile。

一句话路由：标准查数 → guancli；标准建卡/发布/截图 → guanvis；标准 ETL → guanetl；数据流 → guanwf；数据源/数据集 → guands。任何一个遇到官方 DSL/命令够不着的字段、报错、状态机、反向工程、业务口径——回到本 skill 对应 Part。

为什么还要本 skill：官方命令封装在"高层 DSL + 黑盒"那层，遇到 ① 整库治理的判断逻辑（砍哪张表/哪个字段）② BI 引擎运行期/语义报错（<> NULL 吞行、CTE 中文别名、UNION 列数）③ v7 草稿-发布状态机绕过 ④ custom chart 内部 dataView 联 selector ⑤ SuperApp 脚手架没暴露的 form 建表 / LLM 中转 bug ⑥ AI-native 的 schema 重搭判断 ⑦ 餐饮业务口径——官方都够不着，这就是本 skill 的地盘。

降歧义：5 个官方 skill + 本 skill 同时启用时，只读场景（查 dsId/ETL）可能在 guancli 与本 skill 间双触发。本 skill 不与官方抢只读——遇到纯查询/取数，直接路由 guancli，别自己拼 API。

🔄 官方全家桶更新 SOP（高频操作）

观远官方迭代节奏快（平均每周 1–2 次），本 skill 需要跟着对齐。以下是完整更新链路——从检查到落地，一条龙。

Step 0. 检查是否有新版本

# 看本机当前全家桶版本
guanskill version

# 看 npm 上最新聚合包版本
npm view @guandata/guanskill version

# 逐个看子包最新版本（聚合包可能滞后）
npm view @guandata/guancli version
npm view @guandata/guanvis version
npm view @guandata/guanetl version
npm view @guandata/guands version
npm view @guandata/guanwf version

如果 npm 版本 > 本机版本 → 继续 Step 1。否则无需更新。

Step 1. 升级 CLI（npm 聚合包）

# 升级到最新聚合包（装到你的 npm 全局 prefix —— 先 `npm prefix -g` 确认当前目标）
npm i -g @guandata/guanskill@latest

# 验证新版本
guanskill version

安装路径坑（双装滞后）：guanskill 的 forwarder 跟着 which guancli 解析到的 prefix 走。若曾用不同 node（如 Homebrew node 的 /opt/homebrew vs nvm/asdf/独立 ~/.local）装过两份，PATH 靠前那份会"赢"，而 npm i -g 只更新当前 prefix 的那份、另一份滞后 →「升了却没生效 / 本地副本常滞后」。排查：which -a guancli 看是否多份；统一到单一 prefix（多余的用 npm uninstall -g @guandata/guanskill --prefix <多余prefix> 删掉）。

Step 2. 升级 AI Skill（SKILL.md + references）

# install-skill 把每个子包的 SKILL.md + references/ 装到 ~/.agents/skills//
guanskill install-skill

落点：~/.agents/skills/{guancli,guanvis,guanetl,guands,guanwf}/。这些是 agent 路由用的 skill 定义，和 CLI 二进制分开更新。

Step 3. 读 Changelog，摘要变更

# 各子包 CHANGELOG.md 在 npm 包目录下
GUANSKILL_DIR=$(npm root -g)/@guandata/guanskill/node_modules/@guandata
for pkg in guancli guanvis guanetl guands guanwf; do
  echo "=== $pkg ===" && head -30 "$GUANSKILL_DIR/$pkg/CHANGELOG.md" 2>/dev/null && echo
done

重点关注：新增/移除命令、DSL 新组件、bug 修复（尤其影响 B-0.5 / Part C / Part D 的）、breaking change。

Step 4. 迭代 majia-guanyuan

按 changelog 摘要，更新以下位置（有改动的才改）：

版本号规则：官方对齐 = patch；影响 skill 自身逻辑（如 B-0.5 降级）= minor。

Step 5. 同步 + 发布

# 同步到已安装 skill 目录
cp SKILL.md CHANGELOG.md ~/.agents/skills/majia-guanyuan/

# commit + push（或走 /majia-ota-skill 完整发布链）

快速一键检查（日常用）

# 一行看完「本机 vs npm 最新」差异
echo "LOCAL:" && guanskill version && echo "---" && echo "NPM latest:" && npm view @guandata/guanskill version

通用错误码处理

🅱️ Part B：ETL 治理与写入（V1.0）

基于 @guandata/guancli@1.0.35 的实证记录。所有 API 路径、payload 字段、报错信息、治理判断维度均来自真实跑通的请求。覆盖整库治理扫描 + 60+ 张 ETL 创建/重构/修复/删除的实战。

⚠️ 官方全家桶已把 BI 写操作拆成兄弟 skill 并全部公网化（2026-06-03，npm i -g @guandata/guanskill）：标准 ETL 写入有 guanetl、工作流数据流有 guanwf、数据源/数据集有 guands。但 Part B 这套基于 guancli fetch + payload 的实战手册仍是底层事实源——直接命中 API 路径 / payload 字段 / 报错码 / 治理判断的部分官方命令封装不到。遇到标准化 ETL 写入可路由到 guanetl，但整库治理扫描、direct-save、payload_json、SmartETL 全链路重写、10 类报错速查继续走本 skill。

🧪 实测边界（2026-06-04 · workshop513 · BI 8.2.1-hf6）：guanetl edit 的 base→etl.go 逆向在 0.1.12 / 0.1.13 完全失效（空 return []Node{}，5/5 ETL 全复现、-v 无报错）；save 的输出绑定 guard 也误触发。0.1.14 两个 bug 均已修复（2026-06-09 workshop513 实测：ads_会员经营任务池 6 节点 edit→export→lint→save 全链路通过）。改现有 ETL 现在可以走 guanetl edit 正常路径了。B-0.5 绕过方案仍保留作 fallback 参考（万一其他 BI 版本 / 节点类型仍触发）。

⚡ 0.1.14 修复确认（2026-06-09 复测）：① edit 空 etl.go（Wall 1）→ ✅ 已修，6 节点完整逆向为 BasicInputDataset×4 + BasicSqlScript + BasicOutputDatasetInDir；② save 输出绑定 guard 误触发（Wall 2）→ ✅ 已修，save 直接成功不再拦截。另：0.1.14 移除了 delete 命令，删 ETL 改走 BI UI 或直接 DELETE /api/etl/ API。0.1.15（2026-06-15）进一步增强 save 输出数据集保护（保留级联相关配置）+ 对追加写入场景的行数据结构提前校验——改 ETL 走 guanetl edit 正常路径更稳。0.1.16（2026-06-17）再加 save --dry-run 保存影响预览 + run 执行前提示上游数据集失败态 + preview 提示 LEFT JOIN 桥接列全空样本，改 ETL 前可先 --dry-run 看影响面。

B-0.5 guanetl edit 失效时的绕过方案（0.1.12–0.1.13 历史；0.1.14 已修复，保留作 fallback）

0.1.14 已修复 edit 空 etl.go + save 输出绑定 guard 两 bug（确认详见上方 Part B 实测边界段），正常直接用 guanetl edit；以下绕过方案保留为 fallback——特定 BI 版本 / 节点类型仍触发时用。

原三道墙（guanetl 0.1.12–0.1.13，0.1.14 已全部修复）：

1. edit 的 base→etl.go 逆向出空 → 0.1.14 已修
2. save 撞输出绑定 guard 误触发 → 0.1.14 已修
3. save 的合并对「身份字段」base 优先（改 ETL 名 / 节点名被覆盖）+ 输出 dsId churn → 未验证是否修复，改名仍建议走 guands dataset rename / alias

→ Fallback 路径（仅在 guanetl edit 仍有问题时使用）：

• 纯改名 / 字段展示名 → 别碰 ETL 图，直接 guands dataset rename / guands dataset alias。
• 改逻辑 / 改结构（加节点、改 SQL） → 不可变重建（最稳）：读 _base_etl.json 拿旧定义 → guanetl create 写一份新 outputDsName 的新 ETL → export/lint/save/verify → 旧 ETL 退役。
• 高级逃生（仅在没法重建时）：手工构造 _exported.json = fresh _base 的 actions + 保留 output dataSource.dsId + 你的逻辑改动，再 guanetl save。
• 认证别绕：BI API 是 cookie/session 认证——写操作一律走 guanetl save / guands（它们持有正确会话）。

清理坑：guanetl delete --cascade（0.1.14 起无 delete 命令）。删 ETL + 孤儿输出集走 DELETE API，顺序必须先删输出数据集、再删 ETL（与 B-7.1 一致）；反过来先删 ETL → 2002 输出数据集已存在 失败。2026-06-17 · workshop513 实测定案（独立 DATAFLOW ETL，净零回归）：DELETE /api/data-source/<输出dsId>（ETL 还在）→ DataSource deleted 成功、不报 6001；再 DELETE /api/etl/ → 成功。churn 出的中间绑定是另一回事——删 ETL 后多为 NOT_FOUND 幽灵（ds get=1002 但 ds delete=6001，不可见、无害）。

B-〇. 推荐工作流（先治理再重建）

1. 治理扫描     ← 批量抓全部 ETL 原始 JSON，分析依赖、循环、复杂度
2. 决策保留     ← 用 8 维 ETL + 4 维字段判断：保留 / 合并 / 降级 / 删除
3. 设计分层     ← 按 ODS/DIM/DWD/DWS/APP 重新分配
4. 字段审计     ← 双源（page + etl）扫字段使用度，确定砍字段范围
5. 新建目录     ← v2 目录与旧目录并行，不动旧链路
6. 写入 ETL     ← 三节点骨架 INPUT→SQL→OUTPUT，本地编译 payload
7. 预览节点     ← etl preview 先看 OUTPUT 节点能不能出数据
8. 执行落表     ← execute + task get 轮询 + 拿 result.error
9. 对账切流     ← 新旧并行验证，下游看板/ETL 逐张迁移
10. 清理旧链路  ← 先 DELETE data-source，再 DELETE etl（顺序不能反）

跳过治理直接动手 = 把同样混乱重做一遍。第 1–4 步是写 ETL 之前最值钱的活。

B-1. API 全图（11 个已实测 endpoint）

🔧 写入类（POST）
POST /api/directory                  ← 建目录（dirType=ETL 或 DATA_SET）
POST /api/etl/direct-save --stdin    ← 创建/更新 ETL（payload 有 dataFlowId 即更新）
POST /api/etl/execute                ← 触发执行 {"dataFlowId":"..."} → taskId

📖 读取类（GET）
GET  /api/etl/                   ← ETL 完整定义（含 actions/sql/relativeFieldAlias）
GET  /api/directory/ETL/authorized-tree       ← ETL 目录树
GET  /api/directory/DATA_SET/authorized-tree  ← 数据集目录树
GET  /api/task/              ← 任务状态 + 错误详情（关键修 bug 入口）

🗑️ 删除类（DELETE）
DELETE /api/data-source/       ← 删数据集（必须先于 etl 删）
DELETE /api/etl/                 ← 删 ETL（输出数据集还在 → 失败）

🔍 探测类（OPTIONS）
OPTIONS /api/              ← 返回 Allow 头，反推支持的 method

B-1.1 反推未知 endpoint 的方法

# 步骤 1：探 method 集合（最高效）
guancli fetch OPTIONS /api/
# Allow: POST,GET,HEAD,DELETE,OPTIONS

# 步骤 2：盲发 POST，根据错误类型判断
# - "No static resource X"               → endpoint 不存在
# - "Request method 'X' is not supported" → endpoint 存在但方法不对
# - "InvalidJSON" / "missing field"       → endpoint 对，body 不对（开始迭代）
# - "ResourceId(...) ResourceNotExist"    → endpoint 模式错误

# 步骤 3：根据错误反推 schema

血泪经验：BI 内部 endpoint 命名不一致——data-source（带连字符）、dataflow（无连字符）、etl（无连字符）、directory/ETL（驼峰大写）混用。靠 OPTIONS 探测比盲发 POST 高效 10 倍。

B-2. 治理扫描：判断 ETL/字段去留

B-2.1 为什么扫描

观远 BI 用久了的常见症状：核心表互相循环引用、同份业务规则散落多张计算列、维表混入下游经营字段、大量已创建未运行的废弃 ETL、名实不符。不扫一遍直接动手，重建出来还是一团乱麻。

B-2.2 扫描 3 步走

# Step 1：列出范围
guancli etl tree                                       # 全库
guancli etl search '' -d  --raw     # 按目录缩范围

# Step 2：批量抓原始定义（--raw 关键，不带就只输出阉割版）
mkdir -p raw
jq -r '.response.contents[].dataFlowId' etl-list.json | while read id; do
  guancli --raw etl get $id > raw/$id.json
done

# Step 3：本地脚本聚合分析
node analyze.mjs raw/ > analysis.json

B-2.3 分析脚本要算的 10 个指标

构建依赖图（节点 = ETL，边 = "本 ETL 输入了另一个 ETL 的输出表"），DFS 三色标记找循环组，计算 fanIn/fanOut。

B-2.4 ETL 去留判断（8 维）

B-2.5 字段去留判断（4 维）

详细双源审计方法见 B-10。

B-2.6 ODS/DIM/DWD/DWS/APP 分层

调度按层推进 ODS → DIM → DWD → DWS → APP。

核心反模式：维表（DIM）混入了下游经营结果字段——比如门店维表里塞了"近 90 天订单数"。这是循环依赖最常见的根源。

B-2.7 输出物建议

• analysis.json：机器可读分析结果（summaries / cycleGroups / highComplexity / nodeTypes）
• governance-report.md：人类可读治理报告（核心结论 + 循环组 + 合并主题域 + 清理对象 + 目标架构 + 实施路线）
• migration-plan.json：每个旧 ETL → v2 的对应表（score / targetName / status）

B-3. 第一步：新建目录

B-3.1 不要试这些路径（全部 5001 失败）

POST /api/directory/create
POST /api/directory/ETL/create
POST /api/directory/ETL/add
POST /api/directory/add
GET  /api/directory                  ← Method 'GET' is not supported
GET  /api/etl/tree                   ← ResourceId(tree)/ResourceKind(DataFlow) ResourceNotExist
POST /api/etl/dir                    ← Method 'POST' is not supported
POST /api/resource-atlas/dir         ← 'resourceTypeName missing'

合法 dirType 只有 ETL 和 DATA_SET（不要写 DATA_PROCESS_ETL SMART_ETL DATAFLOW DATA_FLOW）。

B-3.2 正确做法

ETL 树和数据集树是两棵独立的树：

guancli fetch GET /api/directory/ETL/authorized-tree
guancli fetch GET /api/directory/DATA_SET/authorized-tree

分别建（同名也得建两次）：

# ETL 目录
guancli fetch POST /api/directory 
  '{"name":"warehouse_v2","parentDirId":"","dirType":"ETL"}'

# 数据集目录
guancli fetch POST /api/directory 
  '{"name":"warehouse_v2","parentDirId":"","dirType":"DATA_SET"}'

记住返回的两个 dirId，写 ETL payload 时两个都要用：

• ETL 目录 id → ETL 自身的顶层 parentDirId
• 数据集目录 id → OUTPUT_DATASET 节点的 parentDirId + dataSource.parentDirId

B-4. 第二步：构造 ETL payload（速查）

最小骨架 = 3 节点：

INPUT_DATASET → SQL_SCRIPT → OUTPUT_DATASET

最关键的字段坑（详细见 references）：

• ⚠️ SQL 节点字段名是 sql，不是 sqlScript。写错时 direct-save 不报错，但 SQL 不生效（最隐蔽 bug）。
• ⚠️ SQL 里 input1/input2/... 是位置式索引对应 sources[]，删除 INPUT 节点会让索引前移，改 input 节点必须同时改 SQL。
• ⚠️ INPUT_DATASET 的 relativeFieldAlias 决定 SQL 里能引用什么字段名，必须读了再写 SQL。
• ⚠️ OUTPUT_DATASET 的 parentDirId 是数据集目录 id，不是 ETL 目录 id（错填→"保存路径无效"）。

📖 references/part-b-payload.md — 完整 payload 模板（含 dataSource.dirPath）+ 三种节点的字段速查表 + 9 种已知节点类型 + dataFlowId 控制 create vs update + B-8 复用模板：从扫描到落表的完整 4 阶段脚本（治理扫描 → 建目录 → 写入执行 → 删除旧链）。

B-5. 第三步：执行 + 拿真实错误

B-5.1 触发执行（status 字段误导）

guancli fetch POST /api/etl/execute '{"dataFlowId":""}'
# => {"taskId":"","status":"FINISHED"}

⚠️ status 字段误导最坑：返回的 status:"FINISHED" 是任务触发结果，不是 ETL 执行结果。

B-5.2 查任务详情（修 bug 必经路径）

guancli fetch GET /api/task/
# => {"response":{"taskId":"...","status":"FAILED","result":{"error":"..."},"messages":""}}

response.result.error 才是 BI 引擎给的真实错误（SQL 报错、字段找不到等）。

B-5.3 错误定位三步走

# Step 1：触发 execute 拿 taskId
taskId=$(guancli fetch POST /api/etl/execute "{"dataFlowId":"$DFID"}" 
  | jq -r '.response.taskId')

# Step 2：等几秒再查 task error
sleep 4
guancli fetch GET "/api/task/$taskId" | jq '.response.result.error'

# Step 3：根据 error 类型对照 references/part-b-errors.md 修复手册

B-5.4 异步轮询写法

TASK_ID=""
for i in $(seq 1 30); do
  st=$(guancli task get $TASK_ID --raw | jq -r '.response.status')
  echo "[$i] $st"
  [ "$st" = "FINISHED" ] || [ "$st" = "FAILED" ] && break
  sleep 10
done

复杂表给 5 分钟（30×10s）一般够。

B-6. 第四步：校验工具集

# 1. ETL 视角
guancli etl search  -d  --raw 
  | jq '.response.contents[0] | {dataFlowId,name,status,lastExecution,outputs}'

# 2. 节点级预览（不用 execute 也能看任意节点输出 — 修 bug 利器）
guancli etl preview   --limit 5 --timeout 120

# 3. 数据集视角
guancli ds search  --raw

# 4. 实际数据预览
guancli ds preview  --limit 10

# 5. 行列数对账
guancli ds get  --brief

⚠️ 保存后 OUTPUT 节点 ID 会变成 id___out，preview 时用新 id：

guancli etl get  --raw 
  | jq -r '.data.actions[] | select(.type=="OUTPUT_DATASET") | .id'

B-7. 第五步：删除拓扑

⛔ B-7.0 删除前的硬性安全闸（V1.3.1 新增）

Agent 在执行任何 DELETE /api/data-source/ 或 DELETE /api/etl/ 前必须满足以下全部条件，否则拒绝执行：

1. 用户已逐项明确确认：列出本次将删除的所有 dsId / etlId（含 ETL 名 + 输出表名 + 路径），用户回复"确认删除"或等价明确指令。模糊回复（如"嗯"、"可以"、"清理一下"）不算确认。
2. 下游引用已切流：通过 guancli ds get --assoc 或 B-10 双源审计验证目标 ds 的下游 ETL 与看板（page）已切到 v2，无任何活跃引用。
3. 新链路对账通过：v2 对应 ETL status:FINISHED，行数与 v1 差异 <1%，关键字段一致（参考 B-7.3 checklist）。
4. 批量删除分批确认：单次删除 ≤ 5 张表；超过 5 张必须分批，每批单独走步骤 1。

Agent 默认行为：在 ETL 治理 / 重写 / 字段裁剪等任务里，永远不要主动建议删除。把待删清单作为 governance-report.md / migration-status.md 的一节产出给用户审阅，由用户主动指令"删 X / 删这一批"才执行。新旧并行是默认终态，不是过渡态——除非用户明确要求收敛。

这条闸跟 B-13 红线、B-17.10 完成标准里的"对账确认后再处理旧表"一脉相承。误删一张被看板用着的 ds，恢复成本高过保留旧链一年。

B-7.1 关键约束：先 ds 后 etl

✅ 2026-06-17 · workshop513 实测复核（净零回归）：独立 DATAFLOW ETL 两个方向各测一次——etl-first 撞 2002 输出数据集已存在 失败；ds-first（先 DELETE /api/data-source/<输出dsId>，后 DELETE /api/etl/）两步皆 ok、不报 6001。本约束适用所有「ETL + 其输出数据集」清理。6001 依赖于该数据集 不出现在这里，它只属于删输入数据集（ETL 仍读它）或 churn NOT_FOUND 幽灵场景（见 B-0.5 清理坑）。

guancli fetch DELETE /api/etl/
# => {"error":{"status":2002,"message":"输出数据集已存在"}}  ← 失败！

正确顺序：

# Step 1：先删数据集
guancli fetch DELETE /api/data-source/

# Step 2：再删 ETL
guancli fetch DELETE /api/etl/

B-7.2 数据集 endpoint 反推血泪史

DELETE /api/dataset/     ← No static resource dataset/...
DELETE /api/datasource/  ← No static resource datasource/...
DELETE /api/ds/          ← No static resource ds/...
DELETE /api/dataflow/    ← No static resource dataflow/...
✅ 正确：
DELETE /api/data-source/

B-7.3 删除前 checklist

• v3 对应 ETL Status = FINISHED
• v3 输出数据集行数 vs v2 行数（差异 < 1%）
• v3 输出字段集 = v2 字段集 - 设计砍掉的
• 看板（page）依赖 v2 数据集的，已先切到 v3
• 下游 ETL 依赖 v2 输出的，已先切到 v3

B-9. 报错修复手册（10 类真坑 · 速查）

每条只列触发现象 + 一句根因 + 一句修复方向；完整修复方案 + SQL 示例 + 升级版坑见 references/part-b-errors.md。

B-10. 字段使用度审计（双源扫描）

B-10.1 方法论

字段裁剪不能只看看板（page）—— 下游 ETL 也消费字段。双源 0 引用才能安全裁。

# 1. 拉数据集所有下游
guancli ds get  --assoc
# 输出 N 个下游：M 个 ETL + K 个 PAGE

# 2. 批量 page get + etl get 落本地
for id in ; do
  guancli page get $id > pages/$id.txt
  guancli etl get $id > etls/$id.txt
done

# 3. 对每个字段做 grep 双源统计
for fld in ; do
  page_cnt=$(grep -c "$fld" pages/*.txt)
  etl_cnt=$(grep -c "$fld" etls/*.txt)
  if [ "$page_cnt" = "0" ] && [ "$etl_cnt" = "0" ]; then
    echo "🟥 $fld → 真 0 引用，可裁"
  fi
done

B-10.2 实测对照（必看）

某千万级订单明细表：43 字段、5GB
全量扫描：29 page + 14 etl
仅看板抽样：17 个 0 引用候选
双源全扫描：仅 2 个真 0 引用
误删任何一个 → 下游 ETL 跑挂

只看看板会高估 8 倍可裁字段，必须 page+etl 双源。

B-11. v2 → v3 批量改造 SDK（速查）

v3_sdk.mjs 三个核心 API：

transformV2ToV3({ v2PayloadFile, v3Name, removeInputs, newSql, inputMap, description })
pushAndExecute(v3Name, payloadPath)   // direct-save → execute
checkStatus(v3Name)                    // guancli etl search → parse Status

transformV2ToV3 有 4 个关键陷阱，头号坑是 SQL 字段名是 sql 不是 sqlScript（写错不报错、SQL 静默不生效）；完整 4 条清单见下方 reference。

📖 references/part-b-sdk.md — 完整 7 步实现 + 时间窗口缩减实战（v2 近 3 月 → v3 昨日窗口的 regex 替换样板）。

B-12. 批量迁移工程经验（30+ 表实战）

1. 先治理后写入：跳过治理直接写 = 把混乱重做一遍。
2. payload 全部本地生成：写编译器把每个旧 ETL 的 meta 编译成三段式 payload，存 payloads/.json。
3. 分批保存：一次 5–10 张 direct-save，避免单次失败影响整批。
4. 预览先于执行：保存完先 etl preview 看 OUTPUT 节点能不能出数据；能出来再 execute。
5. 节点 ID 重映射：保存后 OUTPUT 节点 ID 变成 id___ou