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通过可复用的 DuckDB 优先 ETL 执行器运行 Excel/CSV/XLSX 分析,同时保留脚本优先架构。适用于系统需要通用可导出执行器来完成标准表电子表格分析、安全只读 SQL 执行、多表注册、查询模板、验证产物、script_usage.md 使用说明、运行清单,以及调度友好的可重复输出等场景。DuckDB 为首选执行引擎;其他工具仅用于文件探测、Excel 标准化或有明确文档记录的降级场景。

Excel DuckDB ETL runner.

功能概述

Excel DuckDB ETL runner.是一项面向实际任务的技能,主要用于Purpose. 当一个标准表或规范化的Excel/CSV分析可以由可重复使用的通用导读器执行,而不是完全自定义的 Python 脚本时,使用此技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Excel DuckDB ETL Runner

用途

当标准表格或已规范化 Excel/CSV 数据分析可通过一个可复用的通用执行器完成,而无需编写完整定制的 Python 脚本时,请使用本技能。内置的 scripts/duckdb_etl_runner.py 既是该技能的辅助工具,也是默认可导出、供调度器使用的复用脚本。

本技能必须与前述两项技能保持一致:

  • 坚持“脚本优先”的正式执行方式;
  • 优先选用 DuckDB 进行数据处理与分析;
  • 在正式交付物中包含可复用脚本及 script_usage.md;
  • 避免将原始电子表格直接加载至 LLM 上下文;
  • 保留验证逻辑、运行清单(run manifest)、字段映射(field map)、SQL 脚本及回退日志(fallback log)。

适用场景

在以下情况下使用 scripts/duckdb_etl_runner.py:

  • 数据为标准表格格式,或已完成规范化;
  • 分析逻辑可用 DuckDB SQL 表达;
  • 各独立查询应能脱离 ETL 依赖链单独运行;
  • 后续计算依赖前期 SQL 执行结果,且可借助中间 CSV 输出(注册为临时表)实现;
  • 需对多个源表执行显式 SQL JOIN 或关系校验;
  • 任务需具备可重复执行能力,输入与输出产物稳定;
  • 用户需要一个未来可被调度执行的脚本;
  • 多表关联可通过显式 SQL 及已剖析的关系结构表达。

若需自定义转换逻辑、复杂 Excel 规范化、多阶段 DataFrame 处理,或面向特定报表的输出格式,则应改用更通用的 scaffold 技能。

必需交付物

每次正式运行均须包含以下内容:

  • duckdb_etl_runner.py,或其复制/适配后的等效可复用脚本;
  • script_usage.md;
  • request.json;
  • table_profile.json;
  • queries.sql;
  • validation.json;
  • 至少一个业务语义命名的结果产物,例如 customer_sales.xlsx、category_metrics.csv 或按查询命名的输出文件;
  • run_manifest.json。

未提供可复用脚本及使用说明文档前,不得标记正式分析任务为完成。

执行器模式

优先通过配置而非重写 Python 代码实现定制:

duckdb_etl_runner.py
recipe.json       # 可选,用于记录表文件路径、SQL 脚本、引擎策略、预期输出等
query.sql         # SQL 或多语句 SQL 文件
intermediate/*.csv # 可选:中间步骤输出,将被注册为后续步骤可用的临时表
script_usage.md

执行器支持直接传入 SQL 参数、SQL 文件及 recipe 中定义的查询。这些查询路径彼此独立,即使未使用 recipe.steps 依赖链也必须持续可用。对于需重复执行的任务,推荐使用 --sql-file 或 --recipe 参数,以确保业务逻辑脱离命令行参数、实现版本化管理。

对于具有 ETL 风格依赖关系的多步骤任务,请使用 recipe.steps。每个步骤执行只读 SQL 查询,按需生成指定格式的结果,并可声明 register_as 字段,使某 CSV 输出被注册为后续步骤可引用的表名。该机制在保障执行器安全性的同时,禁止任意 DDL 操作。

处理多表数据时,若需为每张表指定工作表名(sheet name)或需更清晰的数据血缘(lineage),建议采用含 inputs.tables 字段的 recipe;对于简单 CLI 多文件运行场景,可使用 --table-files name=path,name2=path2。所有 JOIN 必须在 SQL 中显式声明,使用 ON 或 USING 子句。

结果导出文件必须采用业务语义命名。请使用 --output-name 或 recipe.outputs.name 显式指定名称。若未指定,执行器将根据单条查询/步骤的输出推导名称;对于多结果任务,则从输出目录推导。若还需生成 CSV 和 JSON 格式结果文件,请使用 --formats xlsx,csv,json 或 recipe.outputs.formats。执行元数据 JSON 文件始终采用稳定的工程命名,以支持验证与调度系统间交接。

DuckDB 优先策略

DuckDB 是默认的数据处理与 SQL 执行引擎。应将其用于表注册、JOIN、聚合、窗口函数、过滤及本地可复现计算。仅在以下情况允许回退至其他方案:

  • DuckDB 不可用;
  • 需先完成 Excel 加载或规范化,再注册至 DuckDB;
  • 资源限制使基于 DataFrame 或分块(chunked)的路径更安全;
  • 当前任务本身不具 SQL 形态(即难以用 SQL 表达)。

请在 fallback_log.json 或 validation.json 中记录回退原因。

源码参考

用户提供的 duckdb_analyzer.py 仅为参考实现,不可整份复制使用。可借鉴其中实用的设计思路:安全的标识符引号包裹(safe identifier quoting)、只读 SQL 检查、查询风险评估、压缩 JSON 输出、多表注册支持、面向 JOIN 的 SQL 编写指引,以及诊断信息载荷(diagnostic payloads)。

详见 references/runner-design.md 中的实现说明与命令示例。

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