BI 智能问数
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_4203c0d6/bi-query。
技能介绍
要解决的问题
业务同学常需要回答“本月 GMV 多少”“哪些 SKU 缺货”这类问题，但直接连库手写 SQL 仍有门槛：表多、字段不熟、口径不一，写错还可能影响生产库。bi-query 把问数拆成一条可控链路：先确认表结构，再生成只读查询，最后把结果解释成自然语言。
工作方式
技能通过 config.json 配置 MySQL 连接，并生成轻量 references/schema.md 表索引。回答时按步骤读取索引、按需调用 scripts/get_schema.py --mode detail --tables t1,t2 获取字段细节，再生成 SQL 并用 scripts/query_mysql.py 执行。生成规则强调 表别名、WHERE 过滤、聚合函数、ORDER BY、LIMIT、NULL 处理和时间函数；大表要求尽量使用索引友好条件。服务端默认只允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN，禁止 DML/DDL、多语句，默认 LIMIT 1000 与 30 秒超时。输出通常包含自然语言结论、关键指标和最多 20 行数据，但 不向用户展示 SQL。
适用边界
它适合结构化 MySQL 表的只读分析与简单统计，不适合写数据、批量导出或复杂数仓建模。若 schema 变更，需要重新生成 schema cache；超时或空结果通常要回到过滤条件、日期范围或字段口径上排查。
使用场景
- 产品运营复盘活动数据时，把 GMV、转化和退款问题交给技能查 MySQL 表并总结。
- 数据工程师为新业务方配置只读问数入口，让其按日期范围查询订单和库存指标。
- 客服负责人排查发货异常，用自然语言询问某地区近 7 天未发货订单数量。
- 增长团队准备周会材料，从用户行为表查询留存和新增趋势，并生成关键数字。
适合人员
- 不写 SQL 的产品运营：按日期、地区、渠道查询订单、GMV、转化并要结论。
- 需要只读访问的数据工程师：给业务侧提供受控的 MySQL 问数查询和结果解读。
- 排查业务异常的客服负责人：快速查某地区近几天未发货、退款或库存缺口订单。
- 做增长复盘的分析师：从行为表提取新增、留存和趋势，用于周会摘要。
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