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Google Cloud 数据血缘摘要

汇总 BigQuery/GCS 数据血缘,帮助定位数据质量问题。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
49/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全14 / 25 · 2.8/5

技能明确限定为只读的 Data Lineage 查询与摘要,并公开依赖 Google Cloud Data Lineage MCP、认证配置及查询范围;未见恶意行为或写入操作。但要求跨所有物理区域查询,可能扩大数据可见范围,未说明最小权限、用户确认、敏感数据处理、凭据隔离或恢复机制,因此扣分。

可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

工作流要求分别执行上下游查询,参数、字段级查询和输出结构较具体,且提供 MCP 配置说明。静态材料未提供测试、CI、异常输入处理、分页/超限策略或可诊断失败反馈,因此按静态上限保守评分并扣分。

适用触发10 / 15 · 3.3/5

名称、适用场景和非适用场景较清楚,覆盖表级与列级血缘,并区分通用查询及影响分析。未明确触发判定细则、输入校验、权限/区域失败时的替代行为,也没有中文输出或中国大陆网络可达性说明,因此扣分。

规范维护9 / 15 · 3.0/5

文档包含元数据、前置条件、分步流程、参数示例、引用文档、安装入口、Apache-2.0 许可及问题反馈路径,结构较清晰。缺少技能自身版本、变更记录、明确维护责任人、兼容性说明、FAQ 和系统化故障排查,因此扣分。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

目标输出是可直接阅读的 Markdown 血缘摘要,包含上下游、资产名称和查询元数据,核心任务定义明确。静态文件未提供真实输出、第三方执行证据或与手工替代方案的比较;全区域高限额查询还可能带来成本和结果规模问题,因此不超过静态上限并扣分。

证据核验3 / 10 · 1.5/5

材料提供了 MCP 工具名称、请求示例、配置片段和官方文档引用,关键流程具有一定可审计性。没有提交测试套件、CI 结果、固定样例或独立复现记录,证据覆盖有限,因此仅给静态证据范围内的低分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 513a7a51e85f
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
使用前请注意
  • 运行依赖 Google Cloud Data Lineage MCP、Google 凭据和可访问的远程服务;部署前应确认权限范围、区域可达性及凭据隔离。
  • “所有物理区域”查询与高额 maxResults 可能扩大数据暴露、延长响应或增加成本;应考虑按需区域、权限和超限处理。
  • 未定义 MCP 不可用、权限不足、区域无效或结果截断时的明确失败反馈与重试策略。
评估证据 [1][2][3][4][5]
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

这是一个面向 Google Cloud Data Lineage 的数据血缘分析技能,聚焦 BigQuery 和 Google Cloud Storage 资产。它从指定资产出发,分别查询上游和下游图,并将表级或列级血缘整理为易读的 Markdown 报告。技能要求使用 Knowledge Catalog MCP Server,并动态获取支持的区域列表。它适合需要理解数据来源和流向的用户,但不负责编辑血缘关系、下游弃用或下游影响范围分析。

围绕指定的表或字段,使用 Google Cloud Data Lineage MCP Server 的 search_lineage 分别查询 UPSTREAM 和 DOWNSTREAM。查询前通过 read_url 获取 Knowledge Catalog 支持的物理区域,并使用 maxDepth=10、maxResults=5000、maxProcessPerLink=10 等参数。通过字段通配符或指定字段支持表级查询中的列级血缘,以及特定列的列级查询。最后生成包含整体流程、涉及系统、上下游说明和查询元数据的 Markdown 摘要。

  1. 数据工程师需要追踪 BigQuery 表的数据来源,以排查数据质量问题。
  2. 分析师需要了解 BigQuery 或 GCS 资产的上游输入和下游消费者。
  3. 数据治理人员需要查看特定字段的列级来源和流向。
  4. 团队需要将复杂的 Data Lineage 图转换成便于沟通的左到右说明。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 同时覆盖上游和下游数据流。
  • 支持表级和列级血缘摘要。
  • 明确要求展示查询区域、父位置、深度和处理限制,便于理解分析边界。
  • 针对少量资产要求列出具体名称,报告更易核查。
局限
  • 依赖 Google Cloud Data Lineage(Knowledge Catalog)MCP Server。
  • 要求动态获取区域列表,跨区域查询配置较复杂。
  • 只生成摘要,不编辑血缘关系,也不处理下游弃用或影响范围分析。
  • 提供的来源未记录测试套件或独立技能的详细安装与认证说明。

如何安装这个 Skill?

运行 npx skills add google/skills,并在安装过程中选择 skills/cloud/datalineage-summary。来源只说明了仓库级安装方式,未提供该技能的独立安装命令或版本要求。

如何使用这个 Skill?

安装后,可提出类似请求:"请总结 bigquery:project.dataset.table 的上游和下游数据血缘,并同时展示列级血缘。" 使用该技能需要可运行 search_lineage 的 Google Cloud Data Lineage(Knowledge Catalog)MCP Server;来源未说明具体客户端触发语法或认证步骤。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

对于下游影响范围或爆炸半径分析,来源明确建议使用 datalineage-bigquery-asset-impact-analysis 技能;本技能专注于血缘图的上下游摘要。

常见问题

它能分析哪些资产?
来源明确提到 BigQuery 和 GCS,并支持指定表的表级血缘或指定字段的列级血缘。
使用它需要什么权限或服务?
必须能够运行 Google Cloud Data Lineage(Knowledge Catalog)MCP Server 的 search_lineage 查询;具体 IAM 权限未在来源中说明。
它能直接修改血缘关系吗?
不能。来源明确排除了编辑血缘关系、下游弃用和下游影响范围分析。

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