用途：该技能以 /data 命令调用，用于数据工程任务，包括 ETL/ELT、dbt 模型与测试、数仓/湖仓建模（星型/雪花、SCD）、流式管道、编排 DAG、CDC、数据契约与数据质量。不适用场景应转交：OLTP 模式/索引/查询调优交 /dba，应用端点与业务逻辑交 /be，嵌入/RAG 索引交 /ai，云基础设施与 IaC 交 devops-engineer。
主要能力：变换方面支持 dbt（模型、测试、快照、暴露）、SQL 建模、增量与 SCD 模式；存储涵盖 BigQuery、Snowflake、DuckDB、Postgres 与对象存储，涉及分区、分簇与成本控制；数据移动含批处理（Airbyte/自定义）与流处理（Kafka、Flink、Spark Structured Streaming）、CDC 及 exactly-once 考量；编排使用 Airflow/Dagster/Prefect，要求任务幂等、可重试、可回填并支持血缘；质量与契约使用 Great Expectations/dbt tests，含新鲜度/量级检查、模式演进与数据契约。
使用方式：先查阅 workflow-engine 技能；实施前须通过其判定的上游门禁——新增管道/数仓/流式依赖或跨越数据边界时需 ARCH_APPROVED，处理 PII 或外部数据源时需 SECOPS_APPROVED，且整条轨道需 APPROVAL_GATE。完成后在 /rev 之前，管道需附带数据质量测试（新鲜度、量级、模式、空值/唯一性）并采用幂等/可回填设计。
标准：管道幂等且可回填，重跑不重复计数；每个数据集有负责人、测试与新鲜度 SLA，变换以 dbt 版本控制；优先 ELT 入仓，保持变换声明式与可测试；成本为一等关注点（分区裁剪、增量构建）。限制：资料未提供具体安装命令、价格、平台支持范围或效果数据。