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sf-datacloud-retrieve

sf-datacloud-retrieve

github.com/jaganpro数据与数据库424981 次安装26 周前更新
代码仓库

关于 sf-datacloud-retrieve

用于 Salesforce Data Cloud 检索阶段的技能，面向查询、搜索和元数据检查任务。它指导选择同步、分页或异步 SQL，以及向量或混合搜索，并强调先检查表结构和索引状态。

主要功能

  1. 01执行 Data Cloud SQL 查询
  2. 02支持分页和异步查询流程
  3. 03查看表结构与元数据
  4. 04进行向量和混合搜索
  5. 05检查搜索索引状态

适用场景

  1. 01检查 Data Cloud 表的记录或字段
  2. 02处理较大结果集的异步查询
  3. 03使用现有索引执行语义或混合搜索

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jaganpro/sf-skills --skill sf-datacloud-retrieve

安装后在 Claude Code 中输入/sf-datacloud-retrieve确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

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

详细介绍

sf-datacloud-retrieve：Data Cloud 检索阶段

当用户需要对 Data Cloud 进行查询、搜索和元数据探查时使用此技能：同步 SQL、分页 SQL、异步查询工作流、表描述、向量搜索、混合搜索或搜索索引操作。

此技能负责的任务

当工作涉及以下内容时，使用 sf-datacloud-retrieve：

  • sf data360 query *
  • sf data360 search-index *
  • sf data360 metadata *
  • sf data360 profile * 或 sf data360 insight * 检查
  • 了解 Data Cloud SQL 结果或查询结构

以下情况请委派给其他技能：

首先需要收集的上下文

询问或推断：

  • 目标组织别名
  • 用户需要快速计数、中等规模结果集、大规模导出、架构检查还是语义搜索
  • 已知的表/索引名称
  • 任务是只读 SQL，还是搜索索引生命周期管理

核心操作规则

  • 将 Data Cloud SQL 视为独立的查询语言，而不是 SOQL。
  • 在依赖查询/搜索功能之前，先运行共享就绪状态分类器：node ~/.claude/skills/sf-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --json。
  • 猜测列之前先使用 describe。
  • 对于较大的结果集，优先使用 sqlv2 或异步查询流程。
  • 仅当搜索索引生命周期状态正常时，才使用向量搜索或混合搜索。
  • 将 STDM/Parquet/会话跟踪工作排除在此技能系列之外。

推荐工作流

1. 对检索工作的就绪状态进行分类
node ~/.claude/skills/sf-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --json
# optional query-plane probe, only with a real table name
node ~/.claude/skills/sf-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase retrieve --describe-table MyDMO__dlm --json
2. 选择最精简且正确的查询结构
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. 先使用 describe，再猜测字段
sf data360 query describe -o <org> --table ssot__Individual__dlm 2>/dev/null
4. 仅当索引存在时使用向量或混合搜索
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. 创建索引时复用整理好的搜索索引示例

使用此阶段提供的示例，不要从头臆造 JSON：

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

重要注意事项

  • Data Cloud SQL 不是 SOQL。
  • SQL 中的表名应使用双引号括起来。
  • 对于中等规模的结果集，sqlv2 优于临时使用 OFFSET 分页。
  • 对于大规模结果，异步查询更合适。
  • 搜索索引操作及向量/混合查询依赖于状态正常的索引生命周期。
  • 混合搜索可以使用 --prefilter，但该选项仅适用于创建搜索索引时配置为支持预筛选的字段。
  • 创建 HNSW 索引时，其参数通常是只读的；除非平台明确说明其他要求，否则请将 userValues: [] 留空。
  • query describe 不是通用的租户探测工具；只有在更广泛的就绪状态已确认后，才可对已知的 DMO 或 DLO 表运行此命令。

输出格式

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>

参考资料

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