用途：Blueprint 是用可复用 Python 模板从 YAML 组合 Airflow DAG 的系统，适合以受校验的模板方式编写数据管道，而非完整 Airflow 灵活性场景。
主要能力：用 Blueprint 与 Pydantic BaseModel 定义模板，render() 返回 TaskGroup 或 BaseOperator；在 render() 内组合其他模板形成更高级模板；YAML 中按 steps 声明蓝图、depends_on、version、trigger_rule 等，并可嵌套 Jinja2（env、var、conn、context、profile）；支持 vars 变量与按 profile（如 prod/dev）区分取值；可从 Python DAG 内使用或通过 Builder/DAGConfig 循环生成 DAG；可自定义 BlueprintDagArgs 扩展 DAG 级字段；支持包形式共享模板与 loader 选项。
使用方式：安装 airflow-blueprint>=0.5.0（需 Python 3.10+、Airflow 2.5+）。创建 dags/loader.py，写入 from blueprint import build_all_airflow_dags 并调用 build_all_airflow_dags()（函数名影响 Airflow 发现，旧别名 build_all、build_all_dags 已弃用）。在 requirements.txt 添加依赖后，于项目根运行 blueprint list 校验。渲染时用 build_all_airflow_dags(profile=...)。blueprint vars <path> 查看变量解析来源，blueprint lint 校验 YAML 与各 profile。
关键限制：配置字段须为单一类型且 YAML 兼容，拒绝 str | int、Union[A, B]、裸 Any 等；可选 X | None 允许。step 配置默认 extra="ignore"，建议 ConfigDict(extra="forbid")；DAG args 模型自动严格。${...} 恒为变量引用，shell 中的 ${...} 须写成 $${...} 转义。每个 profile 必须为声明变量赋值。默认仅支持 schedule 与 description 作为 DAG 级字段。模板按目录就近解析，同一目录两个模板为错误。版本号、价格与更多细节资料暂未提供。