mcpField
R
retrieving-datacloud

retrieving-datacloud

github.com/forcedotcomデータ・データベース1.1k2.5k 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

retrieving-datacloud について

Salesforce Data Cloud の検索タスク向けスキルです。SQL クエリ、スキーマ確認、ベクトル検索とハイブリッド検索、検索インデックス操作を扱い、クエリ選択と準備状況の確認を案内します。

主な機能

  1. 01同期・ページ分割 SQL クエリ
  2. 02非同期クエリのワークフロー
  3. 03テーブルスキーマの確認
  4. 04ベクトル検索とハイブリッド検索
  5. 05検索インデックスの操作

活用シーン

  1. 01Data Cloud のテーブルと項目の確認
  2. 02大規模なクエリ結果の取得
  3. 03インデックス済みコンテンツの意味検索

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/forcedotcom/sf-skills --skill retrieving-datacloud

インストール後、Claude Code で/retrieving-datacloudを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

CREDITS.md
README.md
examples/search-indexes/
hybrid-structured.json
vector-knowledge.json

詳細

retrieving-datacloud：Data Cloud の取得フェーズ

Data Cloud でクエリ、検索、メタデータの調査が必要な場合に、このスキルを使用します。対象には、同期 SQL、ページ分割された SQL、非同期クエリのワークフロー、テーブルの説明、ベクトル検索、ハイブリッド検索、検索インデックス操作が含まれます。

このスキルの担当範囲

次の作業には retrieving-datacloud を使用します。

  • sf data360 query *
  • sf data360 search-index *
  • sf data360 metadata *
  • sf data360 profile * または sf data360 insight * の調査
  • Data Cloud の SQL 結果やクエリの形式の把握

次の場合は、ほかのスキルに委任します。

  • 標準的な CRM SOQL のみを記述する場合 → querying-soql
  • セグメントまたは計算済みインサイトのアセットを設計する場合 → segmenting-datacloud
  • STDM／セッション追跡／Parquet テレメトリを分析する場合 → observing-agentforce

最初に確認するコンテキスト

次の情報を尋ねるか、推測してください。

  • 対象組織のエイリアス
  • 必要なのが簡易な件数、中規模の結果セット、大規模なエクスポート、スキーマの調査、意味検索のいずれか
  • 分かっている場合は、テーブル名／インデックス名
  • 作業が読み取り専用 SQL か、検索インデックスのライフサイクル管理か

基本的な運用ルール

  • Data Cloud SQL は SOQL とは別のクエリ言語として扱います。
  • クエリ／検索機能を利用する前に、共通の準備状況分類を実行します：node ../orchestrating-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --json。
  • 列を推測する前に describe を使用します。
  • 大きな結果セットには sqlv2 または非同期クエリのフローを優先します。
  • ベクトル検索やハイブリッド検索は、検索インデックスのライフサイクルが正常な場合にのみ使用します。
  • STDM／Parquet／セッション追跡のワークフローは、このスキルファミリーの対象外です。

推奨ワークフロー

1. 取得作業に向けて準備状況を分類する
node ../orchestrating-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --json
# optional query-plane probe, only with a real table name
node ../orchestrating-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --describe-table MyDMO__dlm --json
2. 要件を満たす最小のクエリ形式を選ぶ
sf data360 query sql -o <org> --sql 'SELECT COUNT(*) FROM "ssot__Individual__dlm"' 2>/dev/null
sf data360 query sqlv2 -o <org> --sql 'SELECT * FROM "ssot__Individual__dlm"' 2>/dev/null
sf data360 query async-create -o <org> --sql 'SELECT * FROM "ssot__Individual__dlm"' 2>/dev/null
3. フィールドを推測する前に describe を使用する
sf data360 query describe -o <org> --table ssot__Individual__dlm 2>/dev/null
4. インデックスが存在する場合にのみベクトル検索またはハイブリッド検索を使用する
sf data360 search-index list -o <org> 2>/dev/null
sf data360 query vector -o <org> --index Knowledge_Index --query "reset password" --limit 5 2>/dev/null
sf data360 query hybrid -o <org> --index Knowledge_Index --query "reset password" --limit 5 2>/dev/null
sf data360 query hybrid -o <org> --index Insurance_Index --query "weather damage coverage" --prefilter "Type_of_Insurance__c='Home'" --limit 10 2>/dev/null
5. インデックスを作成する際は、厳選された検索インデックスの例を再利用する

JSON を一から作成するのではなく、このフェーズ用の例を使用します。

  • examples/search-indexes/vector-knowledge.json
  • examples/search-indexes/hybrid-structured.json

特に注意すべき点

  • Data Cloud SQL は SOQL ではありません。
  • SQL ではテーブル名を二重引用符で囲む必要があります。
  • 中規模の結果セットでは、場当たり的な OFFSET ページングより sqlv2 が適しています。
  • 大規模な結果には非同期クエリが適しています。
  • 検索インデックス操作とベクトル／ハイブリッドクエリは、インデックスのライフサイクルが正常であることに依存します。
  • ハイブリッド検索では --prefilter を使用できますが、検索インデックスの作成時にプリフィルター対応として設定されたフィールドに限られます。
  • HNSW インデックスのパラメーターは、通常、作成時には読み取り専用です。プラットフォームのドキュメントで明示されていない限り、userValues: [] のままにしてください。
  • query describe は、すべてのテナントに使える調査手段ではありません。より広範な準備状況が確認できた後、既知の DMO または DLO テーブルに対してのみ実行してください。

出力形式

Retrieve task: <sql / sqlv2 / async / describe / vector / search-index>
Target org: <alias>
Target object: <table or index>
Commands: <key commands run>
Verification: <query rows / schema / status>
Next step: <segment / harmonize / follow-up>

参照

コメント

Markdown 対応