data-analytics

data-analytics 技能概覽

data-analytics 技能可協助你產生分析系統的 PlantUML 圖表：ETL 流程、data lake、warehouse、串流管線、log analytics，以及 BI 儀表板。當你需要一份 data-analytics 指南，把粗略架構整理成清楚的圖，並搭配 AWS analytics 與 database 圖示庫，而不只是單純列出元件名稱的泛用提示詞時，這個技能最適合。

如果你想要的是能快速讀懂的 data analysis workflows 圖，而且重點在 pipeline 順序——source、ingest、transform、store、visualize——就適合使用這個 data-analytics 技能。當你需要呈現治理、staging、cataloging，或跨系統近即時資料流動時，它尤其有用。

最適合 pipeline 與 warehouse 圖

這個技能最擅長的是傳達資料如何流動，而不只是有哪些工具。包含 ETL/ELT、CDC、lakehouse 風格配置、以 Redshift 為核心的 warehouse，以及從營運系統交接到分析系統的流程。如果你的目標是做一張 data-analytics for Data Analysis 圖，讓利害關係人能快速掃過理解，這個技能很合適。

這個技能的差異在哪裡

這個 repository 對圖表結構與語法有明確主張：它期待 PlantUML fences、@startuml / @enduml、由左到右的流程，以及 mxgraph.aws4.* 圖示。這讓輸出的圖比自由發揮的提示詞更一致，也能減少在圖示選擇與版面安排上的猜測。

什麼情況不該用它

不要把 data-analytics 用在一般軟體架構、UML class diagrams，或廣泛的雲端基礎架構總覽圖。如果主要要表達的是 application components，而不是資料流動，換別的技能通常會得到更好的結果，也比較少需要修改。

如何使用 data-analytics 技能

安裝並驗證技能脈絡

在一般的 data-analytics install 流程中，先從 repo 安裝這個技能，接著先檢查最上層的指令檔：

1. 使用 npx skills add markdown-viewer/skills --skill data-analytics 安裝。
2. 開啟 SKILL.md，確認圖表規則。
3. 在自己開始下提示詞前，先看 examples/ 裡的範例檔。

這個技能本身很精簡，所以範例比長篇規則更重要。它們會直接展示模型應遵循的實際語法模式。

先從工作流程下手，不要只列工具清單

一個好的 data-analytics usage 需求，會用階段來描述資料故事，而不是把 AWS 服務名單一股腦丟出去。舉例來說，不要只說「做一張有 Redshift 和 Glue 的 warehouse 圖」，而應該用提示詞明確寫出：

• sources：RDS、S3、Kafka、DynamoDB
• ingest path：batch、streaming、CDC，或排程 ETL
• transforms：validation、schema mapping、enrichment
• destination：S3 lake、Redshift、Athena，或 OpenSearch
• consumers：dashboards、analysts、ML features，或 alerts

這樣的結構能幫技能選對圖示與箭頭。

先讀對範例

要最快上手，建議依序預覽這些檔案：

• SKILL.md
• examples/etl-pipeline.md
• examples/data-lake.md
• examples/data-warehouse.md
• examples/real-time-streaming.md
• examples/multi-source-bi.md

如果你的情境比較特殊，也建議再看 examples/cdc-pipeline.md、examples/log-analytics.md，或 examples/ml-feature-pipeline.md。這些範例會示範 data-analytics 技能如何處理非同步流程、warehouse loading，以及 feature engineering 這類邊界情境。

能提升輸出品質的提示技巧

這個技能的好提示詞，會提供足夠的領域細節，避免產出過於泛化的圖。請包含 source systems、流程是 batch 還是 streaming，以及資料的「完成」代表什麼。例如，「show daily orders from PostgreSQL into S3 Parquet, then Glue ETL into Redshift for QuickSight reporting」就比「draw an analytics pipeline」好得多。

如果你想要更精準的結果，就直接指定希望哪些階段要顯示、哪些階段要省略。這樣可以讓圖更聚焦，也能避免多餘的方塊。

data-analytics 技能 FAQ

這只適用於 AWS 圖表嗎？

大致上是。data-analytics 技能是以 mxgraph.aws4.* 圖示庫為核心，所以當架構中本來就有 AWS 服務，或你想使用 AWS 風格的 analytics 圖示時，最適合用它。如果你的技術棧大多不是 AWS，技能仍可能能用，但輸出通常會比較不自然。

這和一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞可以描述 pipeline，但 data-analytics 技能會把圖表語法、流程方向和圖示慣例一起編碼進去。當你要的是穩定可重現的 PlantUML 輸出，而不是一次性的草圖時，這點很重要。因為它會引導模型產生一致的結構，所以在 data-analytics usage 上也更可重複。

這個技能適合初學者嗎？

適合，只要你能用白話描述資料流就行。你不需要很熟 PlantUML，但你需要清楚寫出主要階段和端點。初學者通常最容易得到好結果的方法，就是直接套用一個範例模式，再把系統名稱換成自己的。

什麼時候該選別的技能？

如果你需要的是一般 UML、應用服務拓樸，或不偏特定雲供應商的基礎架構圖，就該用別的技能。data-analytics 最強的地方，是資料的移動與轉換；如果重點是 application 的部署，而不是資料本身，就不太對題。

如何改進 data-analytics 技能

先把商業成果講清楚

最好的 data-analytics 結果，來自能說明圖表用途的提示詞。請明確指出受眾是 engineer、analyst，還是 executive，以及這張圖要強調 latency、governance、cost，或 reporting。這些資訊會影響哪些階段應該在視覺上更突出。

加上會影響設計的限制條件

如果 pipeline 有 schema drift、late-arriving events、compliance boundaries，或多個 consumers，請一開始就說明。這些限制會幫技能挑選有意義的元素，例如 crawlers、catalogs、staging buckets，或 async arrows，而不是畫成過度簡化的直線流程。

使用具體輸入與偏好的圖形形狀

更強的輸入會像這樣：

• “Batch ETL from Salesforce and PostgreSQL into S3, then Redshift, with a Glue crawler and data quality gate”
• “Real-time clickstream from Kinesis to Lambda enrichment, then OpenSearch and S3 archive”
• “CDC from Aurora and DynamoDB into a warehouse with staging and replay handling”

這些都比模糊的請求更好，因為它們定義的是路徑，而不只是終點。

先檢查最薄弱的一段，再迭代

畫出第一版後，先看最容易讓人失去信任的部分：source 標示、transform 命名，或 sink 選擇。如果流程正確但太寬泛，就把提示詞收斂到單一路徑。如果圖是對的，但資訊太少，就補上一個在營運上重要的階段，例如 catalog、validation step，或 BI consumer。