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データコンテキストの作成

このスキルは、データ分析向けのセマンティックレイヤースキルを作成し、維持します。セマンティックレイヤースキルは、ユーザーが後から確認し、引用できる明示的な成果物です。たとえば、今後の分析でデータをどう解釈すべきか、どの指標の定義を正式なものとするか、どのダッシュボードやテーブルを信頼できる情報源とするか、回答前にどのような注意点を確認すべきかを記録します。

データタスクの振り分けは、Data Analytics の index スキルが担当します。ユーザーが今すぐデータを使って Data Analytics に作業を依頼する場合は、作業の開始点が接続済みのソース、アップロード済みファイル、貼り付けられたテーブル、サンプルデータ、既存のセマンティックレイヤーのいずれであっても、index に振り分けてください。指標に関する質問への回答、レポートの作成、データセットの確認などが該当します。

このスキルは、ユーザーがデータコンテキストの保存、またはセマンティックレイヤーの作成、更新、確認、修復を依頼した場合にのみ使用してください。

ランタイムの振り分け

現在のランタイムで分類された surface と mode の値、および実行環境で利用可能な機能を使って、情報の収集方法と保存先を選んでください。どの保存先に書き込む場合も、同じ標準セマンティックレイヤースキルパッケージを作成し、検証してください。

情報の収集方法：

• 対応しているフォームアクションを利用できる場合は、構造化された形式で情報を収集します。
• 自由形式の詳細を収集する場合や、対応しているフォームアクションのないランタイムでは、会話形式で情報を収集します。

デフォルトでは、保存先を1つ選択します。

保存先の分岐	この分岐を選択する条件	アクション
ChatGPT の個人用スキル	surface = chatgpt_web であり、ネイティブのスキル下書き／アップロード／インストールアクションや、インストール可能なスキルパッケージのプレビューなど、製品によって提供される個人用スキルのインストール手段が実行環境で利用できる場合。	生成したスキルをユーザーの個人用スキルライブラリにインストールします。インストール手段から返されるインストール済みスキルのリンク、またはスキルライブラリへの参照を取得し、チャットの回答に Markdown リンクとして含めてください。ランタイムで利用可能な場合は、スキルライブラリ、一覧表示、または新しいスレッドでの検出手段を通じて検証してください。
ローカル Codex	ユーザーがローカルへの保存を依頼した場合、または surface = codex_desktop の場合。	$CODEX_HOME/skills/<area>-semantic-layer にファイルシステム上のスキルを書き込みます。$CODEX_HOME を利用できず、ローカルランタイムがデフォルトのホームディレクトリを使用していることが明らかな場合は、~/.codex/skills/<area>-semantic-layer を使用します。書き込んだスキルを検証し、可能であれば新しいローカル Codex コンテキストで検出できることを確認してください。
ポータブルパッケージ	現在の実行環境に、対応している永続的なスキルの保存先がない場合。	ポータブルなスキルパッケージまたはソース計画を返し、インストールが永続化されていないことを明記してください。また、保存を妨げている具体的な理由も記載してください。

ChatGPT Web とローカル Codex の両方を利用できる場合は、同じ標準パッケージを ChatGPT のスキルライブラリとローカル Codex のユーザースキルディレクトリの両方にインストールしてください。

通常のデータ作業では、Data Analytics の index ワークフローに戻ってください。

スキルの設定

対象読者と言語

プラグインの保守担当者ではなく、Data Analytics のユーザー向けに記述してください。現在または今後の分析を改善するために、どのようなコンテキストが役立つかを、実務に即して説明してください。ユーザーからデバッグの詳細を求められない限り、内部状態の生のパス、コネクター ID、キャッシュ、ランタイム、メタデータ、事前確認などの実装用語は避けてください。

ソースへのリンク

ソースにインラインで言及する場合は、役立つ URL があるときは、単なるラベルよりもクリック可能な Markdown リンクを優先してください。リンクテキストには、ソースのタイトル、レコード名、チャンネル／スレッド、または会議名／日付を使用してください。役立つリンクがない場合に限り、通常のラベルを使用してください。

セマンティックレイヤーの設定

ユーザーがセマンティックレイヤーを作成または維持したい場合は、この手順を使用してください。まだレイヤーを作成する段階でない場合も、同じ手順を使って、セマンティックレイヤーに必要な情報をまとめた短いソース計画を作成してください。

出力は、ユーザーが確認できるスキルまたは計画です。役立つ内容を作成できるだけの、ソースに裏付けられた詳細が揃っている場合は、セマンティックレイヤースキルを作成してください。利用可能な詳細がまだ不足している場合は、次にどのソースを集めるべきか、そしてその理由を説明する実用的な計画を返してください。

レイヤーの作成または更新

ユーザーからより広範な共有レイヤーを明示的に求められない限り、一貫性のある製品、事業、指標、データソース、またはレポート領域ごとにセマンティックレイヤーを1つ作成します。文脈から対象領域が明確にわかる場合はそれを推測し、回答によってクロール、保存先、または作成されるスキルが変わる場合に限り、質問してください。

現在の実行で利用可能な永続化の仕組みに応じて、Runtime Routing から保存先を選択します。ローカルで Codex 用に作成する場合、ユーザーが別の保存先を選ばない限り、$CODEX_HOME/skills/<area>-semantic-layer を既定とします。生成したセマンティックレイヤーのスキルをプラグイン内に配置する前に、ユーザーに確認してください。

クロールの前に、確認した内容、不足している情報、確度の低いソースを説明するデータソース一覧を作成します。直接作成またはドラフトファイルの作業では、references/source-inventory.md に記載します。計画のみの場合は、チャットで返します。

ソースに裏付けられた根拠を使用します。クエリ履歴やチーム内の議論などの弱い手がかりよりも、変換コード、テスト、保守されている指標ドキュメント、検証済みのダッシュボードなど、信頼性が高く長期的に利用できるソースを優先します。ソース間で食い違いがある場合は、黙って一方を選ばず、相違点がわかるようにしてください。

生成するセマンティックレイヤーのスキルは簡潔に保ちます。詳細な指標定義、表、クエリパターン、注意事項、根拠は、references/semantic-layer/skill-template.md を使用して、リンクされたリファレンスに記載します。出典情報を保持し、機密性の高い生データ、認証情報、行単位の例、長文の非公開メッセージを生成ファイルにコピーしないでください。

セマンティックレイヤーのスキルを作成または更新した後は、references/semantic-layer/weekly-polling-automation.md を読み、レイヤーに安定した保存先があり、使用可能な references/source-inventory.md がある場合は、必ず週次更新を提案します。週次更新は任意です。定期的な更新をユーザーが明示的に承認していない限り、またはユーザーが定期的な更新を直接依頼していない限り、作成しないでください。提案できない場合は、不足している前提条件を伝えてください。

作成または更新したパス、もしくはインストール済みのスキルリンク、ソースの網羅状況、ユーザーに関係する注意事項や障害、今後の利用方法、改善方法、週次更新の自動化の提案または前提条件の不足をユーザーに伝え、後続のプロンプトでセマンティックレイヤーを直接参照できるようにします。理解が進むにつれて、定義の見直し、ソースの追加、注意事項の更新、セマンティックレイヤーの調整を依頼できることをユーザーに伝えてください。ChatGPT のパーソナルスキルを作成した場合は、回答にインストール済みのスキルリンクを含めます。

通常の検証の詳細は、検査に失敗した場合、検査を実施できなかった場合、またはユーザーがセマンティックレイヤーをどのように利用すべきかに影響する場合を除き、補助資料に記載します。

出力要件

セマンティックレイヤーに関する作業では、作成、更新、調査、修復した内容、ソースの網羅状況、ユーザーに関係する注意事項や障害、および後から参照できる正確なパスまたはインストール済みのスキルリンクを報告します。作成または更新の結果には、週次更新の自動化の提案、または提案できなかった前提条件の不足を含め、セマンティックレイヤーを改善できることをユーザーに伝えてください。通常の検証の詳細は、補助資料に記載します。通常のデータ作業を依頼された場合は、index 経由で処理する必要があると伝えてください。