用途：指导把 dbt 项目从源数据平台迁移到目标平台，例如 Snowflake 到 Databricks，或反向迁移。核心思路是信任 dbt Fusion 的实时编译与详细错误日志，不预先记录所有 SQL 方言差异，而是读取错误、修复、重新编译、循环直至完成；再结合迁移前在源平台生成的 dbt 单元测试，验证目标平台的编译正确性与数据正确性。
主要能力与流程：共 7 步。1）确认 dbt Fusion 已安装，命令可能是 dbtf，或 dbt --version 输出以 dbt-fusion 开头。2）在源平台运行 dbtf compile，确认 0 错误作为基线。3）在源平台生成单元测试，覆盖所有叶子节点及有重要转换逻辑的中间模型，并用 dbt test --select test_type:unit 验证通过。4）在 profiles.yml 中为现有 profile 新增目标平台输出并切换 target，更新 _sources.yml，移除平台专属配置。5）清缓存后编译：rm -rf target/ 与 dbtf compile，按错误分组迭代修复，直到 0 错误 0 警告。6）在目标平台运行 dbt test --select test_type:unit，处理类型、浮点精度、NULL、日期格式差异。7）最终验证并在 migration_changes.md 记录变更。
成功标准：目标平台 dbtf compile 0 错误 0 警告；全部单元测试通过；所有模型 dbtf run 成功。成本控制：dbtf compile 免费，作为主要迭代关口；dbtf run 与 dbt test 才产生仓库费用，编译干净后再运行。
限制与注意：切换平台需清 target 缓存，否则可能出现列不存在的误报；Fusion 2.0 下版本化模型的单元测试可能报 dbt1048；Python 模型即使禁用，Fusion 仍会校验 dbt.ref()；示例数据集在不同平台可能有 schema 或数据差异。不要预先修复 Fusion 未报告的问题，不要跳过单元测试，不要未经用户同意删除模型或功能，不要改变数据架构。资料未提供具体收费与价格信息。