mcpField
S
schema-discovery

schema-discovery

github.com/lytics数据与数据库448 次安装3 周前更新
代码仓库

关于 schema-discovery

schema-discovery 是一项数据技能，可将自然语言概念映射到经过身份验证的 Lytics 架构字段。它会参考字段名、类型、描述和样本值分布来筛选候选项，并指出可能的歧义。

主要功能

  1. 01获取架构字段及元数据
  2. 02将概念匹配到候选字段
  3. 03检查样本值和分布
  4. 04返回字段映射及置信度
  5. 05标记歧义或未匹配概念

适用场景

  1. 01为用户数据概念查找字段
  2. 02依据样本值验证候选字段
  3. 03为受众构建整理架构映射

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/lytics/agent-skills --skill schema-discovery

安装后在 Claude Code 中输入/schema-discovery确认已加载。

详细介绍

架构发现

目的

获取并解读个人资料架构，以查找与自然语言描述匹配的字段。供其他技能（尤其是 audience-builder）使用，将用户意图映射到实际的架构字段。

环境

需要经过身份验证的 API 访问权限。凭证解析请参阅 ../references/auth.md。

输入

  • 要查找的数据概念的自然语言描述（例如“国家/地区”“购买历史”“电子邮件互动”）
  • 表名（默认值：user）

API 端点

列出所有字段
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/field" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

返回所有字段及其类型、描述和合并操作。

轻量级字段名称
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/fieldnames" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

仅返回字段名称——用于快速盘点。

含值分布的字段信息
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/api/schema/${TABLE:-user}/fieldinfo" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

返回字段信息，包括值分布和样例数据。

字段值建议
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/api/schema/${TABLE:-user}/fieldsuggest/${FIELD}?q=${QUERY}" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

返回与查询子字符串匹配的特定字段的建议值。q 参数为必填——它会针对字段值执行不区分大小写的子字符串匹配。

身份配置
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/idconfig" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"
可用数据流
curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/stream/names" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

行为

第 1 步：获取字段清单

调用字段名称端点，获取所有可用字段的完整列表。

第 2 步：为候选字段评分

针对用户描述中的每个概念，按以下标准为候选字段评分：

  1. 名称匹配（优先级最高）：字段名称精确匹配或包含该名称
  2. 类型兼容性：字段类型支持预期操作（参见 ../references/field-types.md）
  3. 描述匹配：字段的 ShortDesc 或 LongDesc 匹配
第 3 步：根据值分布确认

针对每个概念排名前 2-3 的候选字段，获取字段值建议以确认：

  • 字段包含预期类型的数据
  • 样例值与用户描述相符（例如，国家/地区字段中的“US”值）
第 4 步：返回字段映射

返回以下映射：

  • 概念 -> 所选字段名称、字段类型、置信度、样例值
  • 任何需要用户输入才能解决的歧义

字段匹配启发式规则

常见的自然语言到字段名称模式：

  • “国家/地区” -> country、geo_country、country_code
  • “电子邮件” -> email、_e
  • “已购买/买过” -> products_purchased、purchase_categories、orders
  • “已访问/浏览过” -> urls_visited、pages_viewed、visit_count
  • “已注册/登记” -> created、signup_date、joined
  • “已点击” -> click_count、clicks
  • “评分” -> scores.*、engagement_score

错误处理

  • 如果没有字段与某个概念匹配，请明确说明，并建议用户重新措辞或检查可用字段
  • 如果有多个同等匹配的候选项，请列出供用户选择
  • 如果表不存在，请说明情况，并建议使用默认值 user

依赖项

  • 参考文档：../references/auth.md、../references/api-client.md、../references/field-types.md

评论

支持 Markdown