用途：该技能用于梳理 LookML 字段类型及其 sql 参数的行为差异，帮助在建模时选择正确的字段类型。
主要能力：区分 Dimension（描述数据属性，进入 SELECT 与 GROUP BY）、Measure（聚合指标，进入 SELECT 并带聚合）、Filter（通过模板化过滤器限制数据，作用于 WHERE 或 HAVING）、Parameter（捕获用户输入，本身不生成 SQL，通过 Liquid 注入其他字段）、Dimension Group（按 timeframes 生成一组时间维度）。同时说明 sql 参数在各类字段中的角色：Dimension 定义聚合前的原始转换；Measure 定义被聚合的表达式或基于其他 measure 的计算，type: count 时 sql 被忽略；Filter 的 sql 在现代 LookML 中很少直接使用，通常配合 {% condition %} 标签；Parameter 不生成 SQL，通过 {% parameter name %} 引用。
使用方式：按资料示例，Dimension 可写 sql: CONCAT(${first_name}, ' ', ${last_name}) ;;；Measure 可写 type: sum 与 sql: ${sale_price} - ${cost} ;;；Parameter 用 type: unquoted 与 allowed_value 定义可选值，再在 Dimension 中通过 DATE_TRUNC({% parameter timeframe_selector %}, ${created_raw}) ;; 注入；Dimension Group 用 type: time、timeframes: [date, month] 与 sql: ${TABLE}.created_at ;;。
适用场景：需要判断某字段应作为维度、度量、过滤器还是参数时；需要理解 sql 参数会生成何种 SQL 时；需要构建时间维度组或动态用户输入逻辑时。
限制：资料未提供具体平台版本、性能影响、收费或价格信息；Filter 的 sql 参数用法说明为现代 LookML 中很少直接使用，具体替代写法需参考模板化过滤器相关技能。