防止数据损坏：在 SQL/dbt 修改前进行 Monte Carlo 影响分析
通过将 Monte Carlo 的数据观测能力集成到编辑器中，在执行任何 SQL 或 dbt 模型修改前，强制 AI 进行影响评估，确保开发者在已知数据健康状况和下游依赖的情况下进行变更。
为什么需要这个技能
在复杂的 Data Warehouse 环境中，修改一个 dbt 模型或 SQL 脚本看似简单（例如增加一个过滤条件或重命名列），但实际上可能会产生巨大的“爆炸半径”。一个微小的逻辑变更可能会导致数十个下游模型数据异常，或者触发大面积的质量告警。
手动检查血缘关系和监控覆盖率非常耗时。本技能通过 AI 自动化工作流，在代码写入前自动拉取表的健康度、血缘依赖和现有告警，将“数据观测”前置到开发阶段，将潜在的生产事故扼杀在编辑器中。
适用场景
- 修改 dbt 模型：当你准备更新
.sql文件中的 Join 逻辑、过滤条件或新增列时。 - 故障排查：需要对当前活跃的数据质量告警进行分诊并追踪根因时。
- 架构评估：在重构数据管道前，需要分析该表在整个数据链路中的位置及其影响范围。
- 监控补齐：在新增业务指标或列后，需要自动生成对应的监测代码（Monitors-as-Code）。
核心工作流
本技能将 AI 的行为分为五个核心工作流，其中 工作流 4 为强制执行项：
- 表健康检查 (Table Health Check)：当打开
.sql文件或提及表名时，自动显示表的健康状态和风险信号。 - 添加监控 (Add a Monitor)：在新增列或业务规则后，AI 建议并生成对应的 YAML 监控配置文件。
- 告警分诊 (Alert Triage)：针对数据质量事故，通过血缘分析和查询历史快速定位根因。
- 变更影响评估 (Change Impact Assessment)：【核心强制步骤】 在执行
Edit或Write之前，AI 必须分析下游依赖、查询曝光度并出具风险等级报告（高/中/低）。 - 变更验证查询 (Validation Queries)：在代码提交前，由 AI 生成 3-5 个针对性 SQL 语句，验证变更结果是否符合预期。
下载和安装
下载 monte-carlo-prevent 中文版 Skill ZIP
解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。
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