跨云智能分析架构顾问
为分布式数据设计安全、受治理的智能分析方案
流程要求需求澄清、阶段审批、运行验证前获准，以及部署写入工作区前获准；同时要求角色安全、凭据和敏感数据治理。扣9分：未明确最小权限角色映射、凭据生命周期、完整数据流披露、回滚方案、外部服务数据处理边界或依赖安全审查。
四阶段流程、跳过已完成阶段和冲突阻断规则较清晰，且异常需求需先澄清。扣3分：依赖多个外部 MCP、文档和未提供的相关技能，验证脚本仅在运行时生成，缺少已提交测试、确定性复现步骤和具体失败诊断信息；静态评估上限为10分。
目标场景、输入问题、输出阶段和审批触发条件较明确，覆盖多云、混合云及结构化/非结构化数据。扣6分：非适用边界、触发排除条件、中文支持和中国大陆网络可达性未说明；核心 grounding 依赖 Google 外部服务，可能影响目标用户可用性。
文档采用分阶段结构，提供输出模板、支持资料、产品命名迁移说明、替代方案和 Apache-2.0 许可；README 说明仓库活跃开发、安装和问题反馈路径。扣6分：技能自身没有版本号、变更记录、维护责任人、依赖安装说明、FAQ、故障排查或资源可用性说明。
工作流覆盖需求、架构、设计、部署、验证和交付，并规定 Markdown、Mermaid 和部署指导等输出形式，具备较高任务覆盖度。扣1分：没有提交的实现代码或验证产物，结果质量依赖外部资料、用户多轮审批和运行时生成，直接可用性与相对手工方案的收益未被文件验证；静态评估上限为7分。
技能列出大量官方文档、MCP 资源和引用要求，且输出模板要求引用依据。扣1分：选定技能没有测试套件、CI 覆盖、执行记录或独立交叉验证证据，无法静态复现关键结论；静态评估上限为5分。
- 不要把该技能视为已验证的部署自动化方案；部署、权限、API、产品状态和生成代码仍需在隔离环境中人工审查并验证。
- 使用外部 Google MCP、文档和跨云连接前，应确认网络可达性、数据驻留、跨境合规、凭据范围及相关费用。
- 补充明确的最小权限 IAM 映射、密钥/令牌管理、失败回滚、资源清理和可重复测试。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能帮助用户为分布在 Google Cloud、其他云和本地环境中的结构化及非结构化数据设计智能分析方案。它按需求发现、解决方案架构、方案验证以及打包展示四个阶段推进。工作流涵盖技术分解、产品选择、Mermaid 架构图、架构说明、设计建议、部署指导和验证计划。进入架构阶段后，它要求参考 Google Cloud 官方文档、知识 MCP 服务及相关技能。
它逐项询问数据来源、托管位置、元数据联邦、分析需求、自然语言提示、非功能需求、现有跨云或本地架构以及外部依赖；检查需求中的歧义和矛盾，并在解决前暂停架构建议。获得技术分解批准后，它按用户交互、可信数据与 grounding、元数据整理、数据处理与分析四层生成技术分解，识别 Google Cloud 产品和功能，生成 Mermaid 架构图、架构描述、设计建议、部署前提与部署说明。它还创建验证计划、生成 curl 或 gcloud 命令，并在获得用户许可后执行验证；最后可将成果整理为 solution-architecture-guide.md，并请求许可写入代码文件。
- 数据架构师需要把 AWS S3、Azure Blob、Google Cloud Storage、数据库及本地系统中的库存数据用于统一分析时。
- 数据团队需要同时处理 Iceberg 等结构化数据和 PDF、发票等非结构化数据时。
- 企业需要在跨云或本地部署环境中设计带治理、安全和角色权限控制的智能分析方案时。
- 数据科学团队需要规划大规模连接、清洗和预测工作流，并在 agentic IDE 中使用自然语言访问数据时。
- 平台团队需要在批准后的架构基础上生成部署前提、验证计划和 gcloud 或 curl 命令时。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖从需求发现到验证和交付的完整架构工作流。
- 明确要求解决歧义后再生成架构，且技术分解包含角色安全与凭据。
- 面向跨云、本地、结构化和非结构化数据场景。
- 提供 Mermaid 图、部署指导、验证命令和 Markdown 方案汇编。
- 仓库采用 Apache-2.0 许可证，并可通过 npx skills add google/skills 安装。
- SKILL.md 未提供具体产品选择、代码实现或固定架构模板的完整内容。
- 依赖 Google Developer Knowledge MCP、官方文档等外部资源，网络或服务不可用时相关阶段可能无法完成。
- 需要用户在多个阶段反复批准成果，未说明如何自动化这些确认。
- 未提供测试套件、版本兼容矩阵或已验证的平台清单。
- 云产品费用、具体 IAM 角色和部署参数需根据实际需求确定，源码未给出统一答案。
如何安装这个 Skill？
运行 npx skills add google/skills，并在安装器中选择此仓库中的目标技能。目标目录为 skills/cloud/google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog。源码未说明版本固定、单独安装命令或具体运行时配置。
如何使用这个 Skill？
将技能安装到兼容 Agent Skills 的客户端后，可提出类似“帮我为分布在 AWS S3、Google Cloud Storage 和本地数据库中的结构化与非结构化数据设计受治理的智能分析方案”的请求。按工作流逐阶段提供需求，并在技术分解、产品建议、架构图、架构描述、设计建议和部署指导阶段分别确认；若要执行验证或写入代码文件，需要明确授权。