用途：帮助 AI 智能体掌握 dbt 测试策略，在数据仓库各层实施数据质量校验，包括数据库级约束、通用（可复用）测试和单次（singular）测试。
主要能力：
- 数据库级约束：通过 dbt_constraints 包创建真实约束，而非仅在 dbt test 运行时校验。支持主键（dbt_constraints.primary_key）、外键（dbt_constraints.foreign_key，需指定 pk_table_name 与 pk_column_name）、唯一键（dbt_constraints.unique_key），均支持复合列（column_names）。
- 通用测试：内置 not_null、unique、accepted_values、relationships；dbt_utils 提供 not_null_proportion、accepted_range、not_empty_string 等；也可自定义通用测试（tests/generic 下用 {% test %} 定义）。
- 单次测试：在 tests/singular 下编写 SQL，返回任意行即视为失败，适合复杂业务逻辑，如订单日期早于注册日期、收入对账、孤儿订单检查。
- 分层策略：bronze 层做基础 not_null 与主键；silver 层做业务规则与范围校验；gold 层全面启用 dbt_constraints 约束。
使用方式：在 packages.yml 中声明 Snowflake-Labs/dbt_constraints（版本 [">=0.8.0", "<1.0.0"]）与 dbt-labs/dbt_utils（版本 [">=1.0.0", "<2.0.0"]），执行 dbt deps 安装。测试写在模型 YAML 的 tests 下。运行命令：dbt test、dbt build（推荐）、dbt test --select dim_customers、dbt test --select test_type:generic、dbt test --select test_type:singular、dbt test --store-failures。可在 dbt_project.yml 配置 +store_failures: true 与 +schema: dbt_test_failures，失败记录存入数据库后查询分析。severity 可设为 warn 或 error。
适用场景：维度与事实模型的数据完整性校验、主外键关系维护、业务规则验证、CI/CD 中的测试执行、测试失败排查。
限制：资料未提供具体平台支持范围、性能数据或收费信息；dbt_constraints 的数据库兼容性需参考其官方文档。内置 not_null/unique/relationships 测试仅在 dbt 运行时校验，不具备数据库级持续约束能力。