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Attributions / 致谢与来源

This skill is built on top of multiple predecessors and contributions from the Guandata BI community. Detailed attribution below.

本 skill 整合了观远 BI 社区多个前辈项目和经验贡献者的成果。详细致谢如下。

🌱 Original Skill Sources / 原始 Skill 来源

1. guandata-bi @ ClawHub

  • URL: https://clawhub.ai/skills/guandata-bi
  • Description: 观远 BI 通用版 skill，由 ClawHub 平台维护。本项目最早的灵感来源，提供了 list-datasets / get-columns / search-values / create-card / get-card-data 等基础能力的设计思路。
  • Contribution to this project / 对本项目的贡献: Part A 基础架构（数据集查询、字段查询、卡片创建）。

2. zhengyuhe123/guandata

  • URL: https://github.com/zhengyuhe123/guandata
  • Description: guandata 原始 GitHub 开源项目，提供了 Python 脚本与观远 BI HTTP API 的初版对接实现。
  • Contribution / 贡献: 脚本工程化结构（guandata.py 主文件 + zonedata_builder/ 模块拆分）。
  • 现状 / Status（V3.0.0）: 由此衍生的自研 HTTP 客户端 guandata.py 自 V3.0.0 起退役——查数 / 建卡 / ETL / 数据集 CRUD 等能力全部路由观远官方全家桶（guancli / guanvis / guanetl / guanwf / guands / guanadmin），本仓库不再内置 HTTP 客户端。其早期工程化结构对本项目 Part A/B 的设计仍有启发，故保留致谢。

3. guandata70 (by 小小郑3号)

  • Original location / 原位置: 用户本地 skill 目录 ~/.claude/skills/guandata70/（V1.0 之前）
  • Author / 作者: 小小郑3号
  • Date / 日期: 2026-03-30
  • Description: 观远 BI 7.0+ 适配版，针对 7.0+ 的 draft-release 机制做了自动处理。本项目 V0.x 直接前身。
  • Contribution / 贡献: Part A 全部内容（26 种图表类型、自定义公式字段、缓存机制、--task 隔离、release-page 自动化），以及 V1.0 重命名前的所有历史。

4. xiaomingtx666/design-taste-skills

  • URL: https://github.com/xiaomingtx666/design-taste-skills
  • License: MIT
  • Description: 面向 AI coding 的设计底线框架（design-taste 通用美学底座 + design-ppt / design-pdf / design-html 三个场景 skill），核心方法论是"决策交给模型，底线交给 skill"——风格自定，质量红线必守。
  • Contribution to this project / 对本项目的贡献（V3.1.0）: references/part-c-design-baseline.md 的方法论母体。吸收 design-taste 通用底座（视觉层级 / 7±2 / 亲密对齐对比重复 / 信息密度 / 数据可信 / 反 AI 味红线 / 工艺底线）+ design-html A 路径数据应用底线（首屏数据判断 / KPI 规则 / 图表真实性 / 数值口径 / 状态六态 / token 硬上限 / 渲染验收），按观远 BI 的三个 HTML 场景（C-12 卡片模块 / Part D customChart / Part E SuperApp）重新定制。design-ppt / design-pdf / design-html B 路径（营销页）未吸收——本 skill 不做这些载体。

🎓 Experience Contributors / 经验贡献者

CTO Zhang Jin (张进) — Guandata BI

  • Source / 来源: 用户从观远官方获得的两份内部经验文档：
    • SmartETL改写经验/SKILL.md（guanbi-etl-rewrite）
    • 自定义图表经验/SKILL.md + playbook.md（guandata-custom-chart）
  • Contribution / 贡献:
    • Part B-17 全链路重写方法论 — 整套 SmartETL 完整改写工程化经验，包括 4 件交付要求、8 条硬规则、5 步标准工作流、三层验收（数据集/副本页/卡片级）、差异追踪 5 步法、空快照处理标准、ExecPlan/modeling/evidence/sql/raw 标准交付物清单
    • Part C 自定义图表开发与排障 — 完整的 HTML/CSS/JS 注入开发与浏览器排障经验，包括 renderChart 4 参数 runtime 契约、payload_json 截断判断、固定卡片/overlay/z-index/stacking context、复制页 card id 重定位、懒加载 iframe 处理、路由切换销毁规则等
  • Original docs preserved / 原文留档: references/etl-rewrite-original.md, references/custom-chart-playbook.md

OpenAI Codex

  • Source / 来源: 用户提供的两份 OpenAI 官方文档 PLANS.md（ExecPlan 规范）和 AGENTS.md（极简调度规则），原文留档于 references/execplan-spec.md 和 references/agents-rule.md。
  • Contribution / 贡献:
    • B-17.11 用 ExecPlan 管理重写工程（V1.2 新增）— 借自 ExecPlan 规范的核心精神（自包含 + 活文档 + 可观察结果锚定）+ 四个活文档章节（Progress / Surprises & Discoveries / Decision Log / Outcomes & Retrospective），用于 30+ 张表跨多日 SmartETL 重写工程的项目化追踪。
    • B-12 ExecPlan 指针 — 批量迁移工程经验入口处的判断阈值。

maojiebc (马甲)

  • GitHub: https://github.com/maojiebc
  • Contribution / 贡献:
    • V1.0 重新整合：将 guandata70 + ETL 治理与写入实战经验合并为 majia-guanyuan
    • Part B ETL 治理与写入实证 — 60+ 张 ETL 创建/重构/修复的真实战场记录，包括 11 个已实测 BI HTTP API endpoint、8 维 ETL + 4 维字段去留判断、ODS/DIM/DWD/DWS/APP 五层分层、字段使用度双源审计（page+etl）、v2→v3 批量改造 SDK、10 类高频报错修复手册
    • V1.1 整合 CTO 张进经验
    • V1.2 整合 OpenAI Codex ExecPlan 规范并定制化为 SmartETL 重写场景骨架
    • V1.3 工具无关化：新增 AGENTS.md + manifest.json，去硬编码路径，原生兼容 Claude Code / OpenClaw / Codex / Hermes (gbrain)
    • V1.4.0 跨工具 install CLI：写 bin/install.js（install / list / uninstall），一行装到任意 agent 工具
    • V1.5.0 progressive disclosure 重构：SKILL.md 从 2087 行（89KB）压到 913 行（48KB），单次触发省 ~1.2 万 token；高频内容留主文档，详细操作手册下沉到 references/ 8 个新蒸馏版（与贡献者原文区分）
    • V1.5.1 npm 路线精简：明确以 git 为唯一 source of truth，不发布 npm；保留 node bin/install.js + npx github: 两条一行装入口
    • V3.0.0 重定位：观远官方全家桶（guancli / guanvis / guanetl / guanwf / guands / guanadmin）公网化后，退役自研 HTTP 客户端 guandata.py，删镜像官方命令的章节，把标准查数 / 建卡 / ETL / 数据集 CRUD 全部路由官方；本 skill 收敛为"官方全家桶之上的实战增益层"（Part B 治理判断 + 报错手册、Part C/C-12 自定义图表注入、Part D v7 状态机绕过、Part E SuperApp 反向工程、AI-native ADS 方法论、餐饮公式库）
    • 所有文档双语化（中文 / 英文）
    • 公开发布到 GitHub

🛠️ Underlying Tools / 底层工具

@guandata/guancli

  • Author / 作者: Guandata 官方
  • Version / 版本: 1.0.31
  • NPM: npm install -g @guandata/guancli
  • Role / 角色: Part B/C 的所有底层 BI HTTP API 调用都通过 guancli fetch 完成。本项目的工程化经验是基于 guancli 这套官方 CLI 反推 / 验证 / 总结而成。

📜 License

This skill is licensed under MIT.

The integrations and original content from this project (新增整合与原创部分) are under MIT.

For original sources whose licenses differ:

  • ClawHub guandata-bi: refer to ClawHub's own terms
  • zhengyuhe123/guandata: refer to upstream LICENSE
  • guandata70 by 小小郑3号: 用户本地 skill，作者授权 / Internal skill, original author granted use
  • CTO 张进经验文档: 用户内部分享 / Internal sharing, granted to integrate
  • OpenAI Codex PLANS.md / AGENTS.md: 由用户提供原文，作者署名 OpenAI Codex / Provided by user, attribution to OpenAI Codex

If you are a rights-holder of any of the above and want adjustments to attribution or license, please open an issue.

如果您是上述任何资源的版权方且希望调整 attribution 或 license，欢迎提 issue 沟通。

🙏 Special Thanks

特别感谢观远 BI 团队（@guandata）提供：

  • 稳定可反推的 HTTP API
  • 详尽的错误信息（让用户能在 CLI 不直接支持的场景下完成大规模 ETL 工程）
  • 开放的内部经验分享文化

希望这份 skill 对其他观远 BI 用户有帮助。