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セルフサービス分析を有効にする

まずはこちら：MotherDuck サーバーは稼働していますか？

稼働中のリモート MotherDuck MCP サーバーまたはローカル MotherDuck サーバーを使って、対象範囲内のデータベース、スキーマ、粒度、キー、関連する指標を確認します。既知のコンテキストを再利用し、依頼された作業に合わせて調査範囲を絞ります。既定ではワークスペース全体をスキャンしないでください。実際のデータモデルに基づいて結果を作成します。

依頼またはアクティブなコンテキストから対象を特定します。曖昧さが結果に大きく影響する場合に限り、質問してください。サーバーがない場合は、提供されたスキーマと明示した前提条件を使って計画し、実データで検証済みであるかのように示さないでください。

ロールアウトの既定方針

• 全社公開ではなく、まず最初の対象ユーザーに提供します
• 幅広いアクセスを許可する前に、キュレーション済みデータセットを用意します
• 生テーブルをそのまま公開するのではなく、Dive または共有の境界を設けます
• 指標の変更には標準的なオーナーシップを適用します
• ユーザーを増やす前に、簡潔な指標定義とオーナーを用意します
• ルートの概要を説明する短い Guide と、エージェントがスキーマから推測できない定義を記載した浅いドメイン別 Guide を用意します
• アクセスを制限した Share はロールに付与します。対象者ごとに Share を作るのではなく、テーブル／ビューのサブセットには include パターンを、チームごとの行、非表示列、マスクされた値には、current_email() または is_role_in_session() をキーとするセキュアビューを使います
• Dive を利用面とし、ガバナンスが適用された Dive での追加質問には AI Chat を使います。Admin は AI Features 設定ページで Agent Chat を無効にできます
• ロール、権限付与、Share は、ロールアウトのパターンが安定したら Terraform プロバイダーでコードとして管理します

ワークフロー

1. 利用可能な MotherDuck サーバーまたは提供されたスキーマのコンテキストを確認します。
2. 社内チームが使用するデータモデルを確認します。
3. 最初の対象ユーザーとユースケースを選びます。
4. 信頼できるデータセットを1つ公開します。
5. Guide の保守が対象範囲に含まれる場合は、指標のオーナー、検証済みの定義、結合ルール、参照オブジェクトを記載した関連 Guide を作成または更新します。
6. Ready Dive を1つ、またはロールへの付与によってアクセスを制限した Share を1つ公開します。
7. 稼働中のロール、権限付与、公開されているカタログを監査します。
8. 最初のワークフローが安定してからのみ、対象を拡大します。

実行内容は依頼に合わせます。回答、レビュー、計画の作業では、依頼されたロールアウト成果物を返します。構築または変更の作業では、依頼された対象範囲内のデータセット、Dive、または共有を作成して検証します。すでに承認されていない、より広範なアクセス権の付与、破壊的な変更、外部への書き込みを行う前に確認してください。

このスキルがネイティブ DuckDB（md:）接続を作成する場合は、custom_user_agent=agent-skills/2.6.0(harness-<harness>;llm-<llm>) を設定して識別情報を付与します。メタデータが不足している場合は、harness-unknown と llm-unknown を使います。

出力

包括的な支援では、依頼に関連する以下の項目を扱います。

• 最初の対象ユーザー
• 最初のアセット
• ガバナンスを担うデータセット
• オーナーシップモデル
• ロールアウトのガードレール

明示的に構造化 JSON を求められた場合は、出力仕様を参照してください。それ以外の場合は、依頼された成果物に適した形式を使います。

参考資料

タスクに関連するセクションのみを読んでください。これらはガイダンスであり、必須の手順ではありません。

• references/SELF_SERVE_ROLLOUT_GUIDE.md -- キュレーション、公開、拡大の手順、Dive と Share の選択、データの鮮度確認、拡張に関するガイダンス、スタータースニペット

例

同梱の例を実行する場合、またはその検証を再現する場合に限り、実行リファレンスを読んでください。

• self_serve_rollout_example.py
• self_serve_rollout_example.ts

関連スキル

不足している機能を補う場合に限り、関連スキルを読み込みます。確立されたコンテキストは再利用します。

• motherduck-explore -- 展開前に実際のワークスペースを調査します
• motherduck-query -- KPI の定義を検証します
• motherduck-model-data -- キュレーション済みの分析ビューまたはテーブルを公開します
• motherduck-create-dive -- 最初の共有可能な回答サーフェスを構築します
• motherduck-manage-guides -- エージェント向けに、管理されたメトリクスと結合のコンテキストを維持します
• motherduck-share-data -- テーブル／ビューの一部とロールベースのアクセス権を公開します