用途：为 Salesforce Data Cloud 开发、测试和部署自定义 Python 代码扩展。代码扩展可编写 Python 转换逻辑，读写 Data Lake Objects（DLO）和 Data Model Objects（DMO）。适用于创建新扩展项目、本地测试、扫描所需权限、部署以及程序化读写 DLO/DMO 数据。
主要能力与工作流：先检查前置条件，需 SF CLI 及插件、Python 3.11、Data Cloud Custom Code SDK，部署还需 Docker 与已认证组织。安装插件：sf plugins install @salesforce/plugin-data-codeextension；安装 SDK：pip install salesforce-data-customcode。
用 sf data-code-extension script init --package-dir <directory> 创建脚本型（批处理）项目，或用 function init 创建函数型（实时）项目。编辑 payload/entrypoint.py，脚本可用 client.read_dlo、read_dmo、write_to_dlo、write_to_dmo。随后用 script scan --entrypoint ./payload/entrypoint.py 检测 DLO/DMO 读写权限与依赖，更新 config.json 和 requirements.txt。测试前应校验 DLO 存在及字段名、类型、主键是否正确。本地测试：sf data-code-extension script run --entrypoint <file> --target-org <alias>。部署：sf data-code-extension script deploy --target-org <alias> --name <name> --package-dir ./payload --package-version <version> --description <desc>，注意 --package-dir 必须指向 payload 目录而非项目根目录。部署后可在 Data Cloud UI 的 Data Transforms 中按名称运行或计划执行。
限制：代码扩展运行于隔离的 Python 3.11 环境；Docker 仅部署需要；本地运行使用真实 Data Cloud 数据；资料未提供具体收费标准与更多平台细节。