mimo code 通过 agent 协同、compose 模式、持久记忆和无限上下文，将复杂数据模型构建转化为可拆解、可验证、可协作的工程化流程。
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MiMo Code 不是简单补全几行代码的工具，它把构建复杂数据模型这件事，变成了可拆解、可验证、可协作的过程。核心在于它用 Agent 协同 + Compose 模式 + 持久记忆，把“写模型”这个模糊需求，变成清晰的工程动作。
用 Compose 模式先设计再编码
面对一个要建的复杂数据模型（比如用户行为埋点+实时聚合+多维分析），你不用一上来就写 SQL 或 PySpark。在 MiMo Code 里输入 /compose 进入该模式，直接描述目标：“需要从原始日志中提取用户会话、计算页面停留时长、按设备类型和地域做小时级聚合，并输出到 ClickHouse 表”。它会自动拆出子任务：日志解析规则、会话切割逻辑、聚合字段定义、目标表 DDL、ETL 调度配置——每一步都可单独查看、修改、确认，再统一生成完整代码。
上下文拉得够长，模型才“懂”你的数据
传统 IDE 插件常因上下文窗口小，读不懂你项目里分散在 config.yaml、schema.json、migration/ 目录下的数据定义。MiMo Code 的无限上下文能力，让它能一次性加载整个数据仓库目录结构、历史 DDL 变更记录、甚至 README 中的业务约束说明。比如你让它“为新增的订单状态字段加校验”，它能自动关联到 models/order.py、validators.py 和最近一次 PR 中的变更注释，生成带业务语义的校验逻辑，而不是泛泛而谈的 is_valid()。
持久记忆让模型记住你的工程习惯
第一次建模时你指定了字段命名用 snake_case、时间字段统一叫 event_time、所有聚合表加 _agg 后缀——这些约定会被持久记忆系统记下。后续再建新模型，它默认遵循，无需重复说明。更关键的是，当团队多人协作时，不同成员在不同会话中对同一数据域的讨论、决策、试错过程都会沉淀下来。下次有人接手，直接问“上次我们为什么把 user_id 设为分区键？”，MiMo Code 就能调出当时的推理记录和性能对比数据。
Agent 协同处理跨技术栈任务
一个真实的数据模型往往横跨多种技术：SQL 定义、Python 清洗脚本、Airflow DAG、dbt 模型、监控告警规则。MiMo Code 的多个 Agent 可分工处理：SQL Agent 写 DDL 和查询逻辑，Python Agent 生成清洗函数，Orchestration Agent 输出 DAG YAML，Validation Agent 自动插入单元测试桩。Compose 模式再把这些输出整合、检查依赖关系、生成 README.md 和部署 checklist，避免人工拼接出错。
